中国心血管疾病患者心肺功能真实世界队列研究：基于多中心结构化数据平台的CPET评估与五年预后随访
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦中国心血管疾病患者的心肺功能真实世界队列研究，覆盖急性心肌梗死、心力衰竭、心肌病、瓣膜性心脏病、冠心病及围手术期心脏手术等人群
基本信息
资源简介
中国心血管疾病患者心肺功能真实世界队列研究：基于多中心结构化数据平台的CPET评估与五年预后随访
该数据集为一项聚焦中国心血管疾病患者心肺功能的真实世界队列研究，依托多中心结构化数据平台开展心肺运动试验（CPET）评估，并对患者进行为期五年的主要不良心血管事件（MACE）预后随访。研究覆盖急性心肌梗死、心力衰竭、心肌病、瓣膜性心脏病、冠心病及围手术期心脏手术等多种心血管疾病人群，关注的条件包括MACE、心源性死亡、非计划再次血运重建、心源性再住院、非致死性心肌梗死与卒中。其核心目的在于刻画不同心血管疾病患者群体的CPET特征，并评估联合CPET参数对该人群MACE的预测价值。数据集来源于clinicaltrials.gov，本站归类于循环系统疾病／心力衰竭方向。
【数据集背景】
心血管疾病患者的心肺功能评估在临床风险分层与预后判断中具有重要价值。该研究以真实世界队列为基础，针对中国心血管疾病人群开展CPET评估，并设计为期五年的年度随访，系统观察MACE的发生情况。研究旨在明确各类心血管疾病（包括急性心肌梗死、心力衰竭、心肌病、瓣膜性心脏病、冠心病及围手术期心脏手术）患者的CPET特征，进而建立联合CPET参数对MACE的预测价值。研究依托多中心结构化数据平台实施，体现了多中心协作与结构化数据采集的研究设计思路。
【数据内容】
数据集所关注的条件与主题标签包括：MACE、心源性死亡（Cardiac Death）、非计划再次血运重建（Unplanned Repeat Revascularization）、心源性再住院（Cardiac Rehospitalization）、非致死性心肌梗死（Non-fatal Myocardial Infarction）与卒中（Stroke）。研究人群覆盖急性心肌梗死、心力衰竭、心肌病、瓣膜性心脏病、冠心病及围手术期心脏手术患者。数据内容围绕CPET评估结果与五年随访中上述事件的发生情况展开。具体的变量字段、样本量、随访时间点明细及数据表结构，源站未提供。
【采集与来源】
数据来源站为clinicaltrials.gov，该数据集为基于多中心结构化数据平台的真实世界队列研究。研究对入组患者开展CPET评估，并按年度随访MACE，随访期限为五年。关于各参与中心的名称与数量、数据采集的具体流程、结构化平台的技术细节以及数据更新频率，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于心血管疾病领域的心肺功能研究与预后风险分析，可用于探讨CPET参数在急性心肌梗死、心力衰竭、心肌病、瓣膜性心脏病、冠心病及围手术期心脏手术人群中的特征分布，并支持联合CPET参数对MACE预测价值的相关研究。同时可用于心源性死亡、非计划再次血运重建、心源性再住院、非致死性心肌梗死与卒中等结局事件的观察性分析。具体建模用途与验证场景，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07130968
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：MACE、心源性死亡、非计划再次血运重建、心脏再住院、非致死性心肌梗死、卒中。探讨各类心血管疾病患者（包括急性心肌梗死、心力衰竭、心肌病、瓣膜性心脏病、冠状动脉疾病及围手术期心脏手术）的心肺运动试验（CPET）特征，并对主要不良心血管事件（MACE）进行为期五年的年度随访，以建立联合CPET参数对该人群MACE的预测价值。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
