QUAD-HF：新发心力衰竭且左心室射血分数<50%患者的前瞻性登记研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07174362

标准获取流程：

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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

条件：心力衰竭。心力衰竭（HF）是一项广泛的全球健康挑战，在英国约影响100万人，且由于人口老龄化，预计未来几十年患病率将几乎翻倍。在英国，心力衰竭住院占急诊内科入院的5%，带来沉重的经济负担。然而，心力衰竭的管理堪称现代医学的真正成功典范。四十年的随机临床试验为大量改善疾病的药物和器械治疗提供了证据基础，这些治疗改善了预后，尤其是在左心室射血分数（LVEF）<50%的心力衰竭患者中。然而，对照研究往往在由严格试验纳入标准界定的选定患者队列中评估治疗，常排除老年患者，纳入的女性较少，且患者背景往往缺乏多样性。此外，虽然在临床试验中这些治疗易于获得，并在细致且严格受控的环境中提供给患者，但这通常不能反映真实世界的临床环境，后者可能存在资源不足。

的确，近期一项针对英国医院心力衰竭服务的横断面调查显示，患者在获得治疗和服务方面存在很大差异。因此，评估这些治疗的实际使用情况以及对实践指南的依从性在真实世界环境中显得尤为重要。在英格兰和威尔士，国家心力衰竭审计项目收集因症状恶化而计划外住院的心力衰竭患者的数据。然而，这一项目并未延伸至医院环境之外，而患者大部分时间是在院外管理自身病情。英国HFpEF研究是一项正在进行的研究，专门针对左心室射血分数保留（>50%）的心力衰竭患者。然而，目前尚无现成的院外数据库或登记系统能够提供关于该……的同期信息。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。