中国农村社区老年人心力衰竭NT-proBNP指导策略筛查研究（SEARCH-HF）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07885488

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数据说明

条件：心力衰竭。心力衰竭（HF）是老龄化人口中的重大健康负担。尽管早期识别HF可能为及时进行临床评估和管理提供机会，但早期心脏功能障碍的个体可能没有症状或仅有非特异性症状。因此，主要依赖症状的筛查策略可能无法识别相当一部分先前未被识别的心脏功能障碍或HF的老年人。N末端B型利钠肽原（NT-proBNP）是一种与心脏功能障碍相关的既定生物标志物，广泛用于支持疑似HF的评估。纳入NT-proBNP的筛查策略可能有助于识别需要进一步心脏评估的老年人，同时减少普遍超声心动图筛查的需求。本研究将评估在初级保健环境中，与传统的基于症状的HF筛查策略相比，NT-proBNP引导的阶梯式筛查策略能否提高先前未被识别的HF的检出率。这是一项前瞻性、分层、整群随机对照试验。

计划入组约2，532名年龄在65岁及以上的社区居住成年人。随机化将在整群层面进行，各整群按1：1比例分配至NT-proBNP指导的筛查策略组或基于症状的心力衰竭筛查策略组。在NT-proBNP指导的心力衰竭筛查组中，将使用常规健康检查获得的残余血清检测NT-proBNP。NT-proBNP水平为125 pg/mL或更高的参与者将被转诊接受进一步评估，包括评估心力衰竭症状、超声心动图，以确定是否存在心力衰竭。在传统的基于症状的心力衰竭筛查组中，具有典型心力衰竭症状（包括呼吸困难、胸闷、疲劳或下肢水肿）的参与者将被建议接受进一步评估。这些参与者将接受NT-proB

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。