PVP引导的心力衰竭减充血治疗2

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于心力衰竭患者的容量状态评估与减充血治疗。源站描述指出,住院心衰患者的容量状态精确评估对利尿治疗至关重要,但缺乏明确的院内充血管理指南,导致近半数充血性心衰患者出院时仍存在持续性充血,进而造成高再入院率和死亡率

Başakşehir Çam & Sakura City HospitalBaşakşehir Çam & Sakura City Hospital
clinicaltrials
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其他Heart FailureCongestionCongestive Heart Failure
PVP-Guided Decongestive Therapy in HF 2

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

PVP引导的心力衰竭减充血治疗2

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于心力衰竭患者的容量状态评估与减充血治疗。源站描述指出,住院心衰患者的容量状态精确评估对利尿治疗至关重要,但缺乏明确的院内充血管理指南,导致近半数充血性心衰患者出院时仍存在持续性充血,进而造成高再入院率和死亡率。近期研究表明,外周静脉压(PVP)与中心静脉压(CVP)高度相关,提示PVP可能有助于指导心衰患者的减充血治疗。数据集可用于心衰充血管理相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:心力衰竭、充血、充血性心力衰竭。I. 背景与意义 精确评估容量状态对于因心力衰竭(HF)住院患者的诊断和利尿治疗管理至关重要。遗憾的是,目前尚无明确的院内充血管理指南。因此,近半数因充血性HF住院的患者出院时仍存在持续性充血。这导致了高再入院率和死亡率。近期研究表明,简单评估外周静脉压(PVP)与中心静脉压(CVP)高度相关,提示PVP可能有助于在HF患者的标准床旁临床评估中评估容量状态,以帮助指导减充血治疗。II. 假设 主要假设如下:简单评估外周

【主题与分类】

主题标签:Heart Failure、Congestion、Congestive Heart Failure。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/NCT06495892

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06495892

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

病症:心力衰竭、淤血、充血性心力衰竭。一、背景与意义 对于因心力衰竭(HF)住院的患者,准确评估容量状态在诊断和利尿治疗管理中至关重要。遗憾的是,目前尚无明确的指南指导院内淤血管理。因此,近半数因充血性心力衰竭住院的患者在出院时仍存在持续性淤血,这导致了高再入院率和高死亡率。近期研究表明,简单评估外周静脉压(PVP)与中心静脉压(CVP)高度相关,提示PVP可能有助于心衰患者容量状态的标准床旁临床评估,从而指导减淤治疗。二、假设 主要假设如下:与标准评估相比,简单评估外周静脉压(PVP)能更好地指导利尿需求及长期结局(全因死亡率、全因再住院、急诊就诊)。三、方法 1.

机构审查委员会(IRB)/伦理委员会批准申请 本研究将在参与中心进行。已获得马尔马拉大学彭迪克培训与研究医院当地伦理委员会的IRB/伦理委员会批准。 2. 研究人群 将纳入因新发或失代偿性慢性心力衰竭入院且同意参与研究的18-99岁患者。无论射血分数或心力衰竭病因如何,患者都将被纳入,但这些将作为基线变量记录。所有患者或法定代理人将在入组前被要求提供书面知情同意。撤回同意者、存在上肢静脉病变者、基线肌酐水平等于或高于3.5 mg/dL者、患有严重狭窄性瓣膜病和肥厚型心肌病者将被排除。 3. 数据收集 本研究将始于参与

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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