注射用益气复脉(冻干)治疗冠心病相关慢性心力衰竭的真实世界有效性与成本
该记录仅涵盖更广泛整合研究中的回顾性真实世界比较队列部分,涉及慢性心力衰竭与冠心病。将获取济南、天津中心2021年6月1日至2026年6月1日索引日期的电子健康记录

基本信息
资源简介
注射用益气复脉(冻干)治疗冠心病相关慢性心力衰竭的真实世界有效性与成本
该记录仅涵盖更广泛整合研究中的回顾性真实世界比较队列部分,涉及慢性心力衰竭与冠心病。将获取济南、天津中心2021年6月1日至2026年6月1日索引日期的电子健康记录。暴露为时间零点后24小时内启动益气复脉冻干注射液与未启动。固定样本200例:启动者150例、未启动者50例,每中心75/25,按中心和24小时策略分层随机抽样。两个主要结局分别分析,主要经济结局为总直接医疗费用(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:慢性心力衰竭、冠心病(CHD)。本独立记录仅涵盖更大型综合研究项目中的回顾性真实世界比较队列部分。索引日期为2021年6月1日至2026年6月1日的电子健康记录将从济南和天津研究中心获取。回顾性主要结局的随访信息将获取至2026年9月1日。零时点是所有可核实的合格标准均满足且基线变量可重建的首个时间点。治疗策略为在零时点后24小时内开始使用注射用益气复脉(冻干),以及在零时点后24小时内未开始使用。未来累积治疗时长不用于定义基线暴露。患者不会仅因后续治疗持续少于7天、未完成10天疗程、治疗中止或发生治疗交叉而被排除在主要意向性治疗类似分析之外。实际剂量、持续时间、中止、完成和交叉情况均予以记录,用于依从性描述以及预设的符合方案、landmark、时变或边际结构模型敏感性分析。固定样本包括200例患者:150例起始者和50例非起始者,其中每个中心贡献75例起始者和25例非起始者。所有符合条件的索引住院将首先被枚举并去重,对有多条记录的患者保留首次符合条件的索引住院。随后将按研究中心和24小时治疗策略形成4个抽样层。将在每个层内使用预设随机种子进行不放回简单随机抽样。筛选流程、随机种子和未纳入原因将予以保留。两个领域特定的主要结局分别进行分析,不设联合成功标准、层级或性能目标。主要经济学结局为从零时点起至……的总直接医疗费用。
【主题与分类】
主题标签:Chronic Heart Failure、Coronary Heart Disease (CHD)。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/NCT07841275
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07841275
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:慢性心力衰竭、冠心病(CHD)。本独立记录仅涵盖更大型综合研究项目中的回顾性真实世界比较队列部分。索引日期为2021年6月1日至2026年6月1日的电子健康记录将从济南和天津研究中心获取。回顾性主要结局的随访信息将获取至2026年9月1日。零时点是所有可核实的合格标准均满足且基线变量可重建的首个时间点。治疗策略为在零时点后24小时内开始使用注射用益气复脉(冻干),以及在零时点后24小时内未开始使用。未来累积治疗时长不用于定义基线暴露。患者不会仅因后续治疗持续少于7天、未完成10天疗程、治疗中止或发生治疗交叉而被排除在主要意向性治疗类似分析之外。实际剂量、持续时间、中止、完成和交叉情况均予以记录,用于依从性描述以及预设的符合方案、landmark、时变或边际结构模型敏感性分析。固定样本包括200例患者:150例起始者和50例非起始者,其中每个中心贡献75例起始者和25例非起始者。所有符合条件的索引住院将首先被枚举并去重,对有多条记录的患者保留首次符合条件的索引住院。随后将按研究中心和24小时治疗策略形成4个抽样层。将在每个层内使用预设随机种子进行不放回简单随机抽样。筛选流程、随机种子和未纳入原因将予以保留。两个领域特定的主要结局分别进行分析,不设联合成功标准、层级或性能目标。主要经济学结局为从零时点起至……的总直接医疗费用。
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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