SIROOP 注册研究:西罗莫司或紫杉醇药物涂层球囊治疗冠状动脉疾病患者结局的前瞻性注册研究
SIROOP 注册研究是一项前瞻性注册研究,来源于 clinicaltrials.gov,本站归类于循环系统疾病/心力衰竭

基本信息
资源简介
SIROOP 注册研究:西罗莫司或紫杉醇药物涂层球囊治疗冠状动脉疾病患者结局的前瞻性注册研究
SIROOP 注册研究是一项前瞻性注册研究,来源于 clinicaltrials.gov,本站归类于循环系统疾病/心力衰竭。该数据集聚焦接受西罗莫司或紫杉醇药物涂层球囊(DCB)经皮冠状动脉介入治疗(PCI)的冠状动脉疾病患者,覆盖冠状动脉疾病、再狭窄、动脉硬化、钙化、稳定型心绞痛及不稳定型心绞痛等情形。研究评估不同患者队列的手术成功率、疗效、器械性能与临床结局,包括残余狭窄、TIMI 血流、夹层、穿孔、血栓等围术期指标,以及新发心肌梗死、不稳定型心绞痛、靶病变失败、靶血管血运重建、再住院、新发或加重心力衰竭、心源性休克、卒中、出血等短期与长期结局,可用于心血管介入治疗预后分析与风险预测(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:冠状动脉疾病、冠状动脉疾病、冠状动脉再狭窄、冠状动脉动脉硬化、冠状动脉钙化、稳定型慢性心绞痛、心绞痛、稳定型心绞痛。详细目标:* 评估接受 PCI 并使用当前可用 DCB 的各类患者队列的手术成功率、疗效、性能和临床结局:1. 将分析的围术期结局/并发症包括:最终结果(例如残余狭窄、TIMI 血流)、夹层、穿孔、血栓发生率(通过血管造影和血管内成像评估)2. 关注的短期和长期临床结局包括:新发 MI、不稳定型心绞痛(UA)、靶病变失败、靶血管血运重建、靶病变失败/血运重建、再次住院、新发/加重心力衰竭、心源性休克、卒中、出血、心血管
【主题与分类】
主题标签:Coronary Disease、Coronary Artery Disease、Coronary Restenosis、Coronary Arteriosclerosis、Coronary Artery Calcification、Stable Chronic Angina、Angina Pectoris、Angina, Stable、Angina, Unstable、Stent Thrombosis。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/NCT04988685
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。
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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)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04988685
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
病症:冠心病、冠状动脉疾病、冠状动脉再狭窄、冠状动脉粥样硬化、冠状动脉钙化、稳定型慢性心绞痛、心绞痛、稳定型心绞痛。详细目标:* 评估使用当前可用的药物涂层球囊(DCB)进行经皮冠状动脉介入治疗(PCI)的不同患者群体中的手术成功率、疗效、性能及临床结果:1. 围手术期结果/并发症分析包括:最终结果(如残余狭窄、TIMI血流)、夹层、穿孔、血栓发生率(通过血管造影和血管内成像评估)2. 关注的短期和长期临床结果包括但不限于:新发心肌梗死、不稳定型心绞痛(UA)、靶病变失败、靶血管再血管化、靶病变失败/再血管化、再次住院、新发/恶化心力衰竭、心源性休克、卒中、出血、心血管死亡及全因死亡。
- 描述各种DCB单独使用或与其他支架和冠状动脉脚手架装置联合使用时的操作性能和临床性能
- 确定在使用DCB治疗的病例中,最佳病变准备策略
- 确定使用DCB治疗后TLR的可能预测因素
- 描述接受DCB和/或各种金属支架和脚手架装置治疗的冠状动脉疾病(CAD)患者的早期和晚期血管造影及OCT发现
- 评估不同抗血栓治疗方案对患者临床结局的影响
- 研究需要使用机械装置进行血流动力学支持的CAD患者的操作和临床结局
- 描述各种CAD介入治疗的经济影响(成本效益)
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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