β受体阻滞剂与伊伐布雷定治疗中的脉搏减慢研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于循环系统疾病/心力衰竭领域,聚焦于β受体阻滞剂与伊伐布雷定治疗中的脉搏减慢研究(PROBE-IT)

University of Colorado, DenverUniversity of Colorado, Denver
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时间序列预测Dilated Cardiomyopathies, IdiopathicHeart Failure, SystolicVentricular RemodelingElectrical Remodeling
Pulse Reduction On Beta-blocker and Ivabradine Therapy

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

β受体阻滞剂与伊伐布雷定治疗中的脉搏减慢研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于循环系统疾病/心力衰竭领域,聚焦于β受体阻滞剂与伊伐布雷定治疗中的脉搏减慢研究(PROBE-IT)。研究纳入特发性扩张型心肌病病因的NYHA I-III级HFrEF患者,这些患者处于窦性心律,在目标剂量或最大耐受剂量β受体阻滞剂下心率仍≥70 bpm,且LVEF改善不足5个百分点。数据可用于评估心率减慢对心室逆重构(24周LVEF变化)及beta1基因信号网络的影响,支持心力衰竭治疗反应预测与机制探索(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:扩张型心肌病、特发性、心力衰竭、收缩性、心室重构、电重构。β受体阻滞剂与伊伐布雷定治疗中的脉搏减慢研究(PROBE-IT)是一项双盲、随机、两臂平行组、安慰剂对照设计,比较心率减慢对心室逆重构(通过24周LVEF变化评估)以及对beta1基因信号网络的影响,研究对象为NYHA I-III级HFrEF患者,病因为特发性扩张型心肌病(HFrEF/IDC),处于窦性心律,且在目标剂量或最大耐受剂量β受体阻滞剂下心率仍≥70 bpm,并有证据表明其LVEF无反应(<5个绝对百分点)。符合条件的患者将按2:1随机分配至盲法接受伊伐布雷定或匹配安慰剂治疗,并将根据Corlanor®处方信息启动治疗。

【主题与分类】

主题标签:Dilated Cardiomyopathies, Idiopathic、Heart Failure, Systolic、Ventricular Remodeling、Electrical Remodeling。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02973594

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病条件:扩张型心肌病、特发性、心力衰竭、收缩性、心室重构、电重构。β受体阻滞剂和伊伐布雷定治疗中的脉搏减慢(PROBE-IT)研究是一项双盲、随机、双臂平行组、安慰剂对照设计,旨在比较心率减慢对心室逆重构(通过24周时LVEF变化评估)以及β1基因信号网络的影响,研究对象为NYHA I-III级HFrEF患者,病因为特发性扩张型心肌病(HFrEF/IDC),这些患者处于窦性心律,且在目标剂量或最大耐受剂量的β受体阻滞剂治疗下心率仍≥70 bpm,并且有证据表明其LVEF无反应(<5个绝对百分点)。符合条件的患者将按2:1随机分配至盲法接受伊伐布雷定或匹配安慰剂治疗,并将根据Corlanor®处方信息在4周内逐步滴定。随机化后4周时的剂量将被视为意向性治疗滴定终点剂量,但可根据临床因素进一步调整剂量。

主要终点,即心率降低对逆转重构(LVEF)的影响,将在24周后进行评估。左心室表型分析将通过三维超声心动图、心内膜心肌活检及冠状窦取样检测心脏去甲肾上腺素水平,在基线和24周时进行。基线时进行运动试验以评估β受体阻滞程度。研究完成后,将使用RNA-seq对每位患者心内膜心肌活检组织样本中的基因表达进行定量,并针对包括LVEF和心率变化在内的表型测量结果进行量化。第24周访视后,患者将返回进行研究结束访视,并接受开放标签伊伐布雷定治疗,剂量启动通过停止研究药物并开始使用Corlanor 5 mg每日两次,或若患者正在服用该剂量的研究药物,则为2.5 mg每日两次。研究完成时,研究者和患者均不会被告知盲法研究药物分配情况。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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