慢性稳定性右心衰螺内酯治疗试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦慢性稳定性右心衰患者中螺内酯治疗的研究。覆盖慢性右心衰、肺动脉高压及右心室心肌病等疾病人群,属于循环系统疾病/心力衰竭分类

Ottawa Heart Institute Research CorporationOttawa Heart Institute Research Corporation
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其他预测Chronic Right-Sided Heart FailurePulmonary Arterial HypertensionPulmonary Hypertension, Primary, 2Pulmonary Hypertension, Primary, 3Pulmonary Hypertension, Primary, 4Cardiomyopathy Right Ventricular
Spironolactone Therapy in Chronic Stable Right HF Trial

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

慢性稳定性右心衰螺内酯治疗试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦慢性稳定性右心衰患者中螺内酯治疗的研究。覆盖慢性右心衰、肺动脉高压及右心室心肌病等疾病人群,属于循环系统疾病/心力衰竭分类。研究为4期、单中心、随机、双盲、安慰剂对照试验,评估螺内酯这一醛固酮拮抗剂对神经激素活性与重构的安全性、耐受性及机制效应。数据可用于分析神经激素治疗在慢性右心衰中的作用,以及右心衰预后相关因素(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性右心衰、肺动脉高压、原发性肺动脉高压2、原发性肺动脉高压3、原发性肺动脉高压4、右心室心肌病。本研究是一项4期、单中心、随机、双盲、安慰剂对照试验,评估螺内酯(一种醛固酮拮抗剂)对慢性右心衰(RHF)患者神经激素活性与重构的安全性、耐受性和机制效应。RHF是包括肺动脉高压(PH)和左心衰在内的多种心脏疾病状态中最重要的预后预测因素之一。交感神经系统激活在心衰的发生和进展中起重要作用。神经激素治疗在慢性右心衰中是否有作用仍有待确定,但证据指向

【主题与分类】

主题标签:Chronic Right-Sided Heart Failure、Pulmonary Arterial Hypertension、Pulmonary Hypertension, Primary, 2、Pulmonary Hypertension, Primary, 3、Pulmonary Hypertension, Primary, 4、Cardiomyopathy Right Ventricular。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/NCT03344159

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    • 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

疾病状况:慢性右心衰竭、肺动脉高压、原发性肺动脉高压2型、原发性肺动脉高压3型、原发性肺动脉高压4型、右心室型心肌病。本研究是一项4期、单中心、随机、双盲、安慰剂对照试验,旨在评估醛固酮拮抗剂螺内酯在慢性右心衰竭(RHF)患者中对神经激素活性及重构的安全性、耐受性和机制性效应。RHF是包括肺动脉高压(PH)和左心衰竭在内的多种心脏疾病状态中最重要的预后预测因素之一。交感神经系统激活在心衰的发生和发展中起着重要作用。神经激素治疗在慢性右心衰竭中是否具有作用仍有待确定,但有证据表明交感神经系统刺激以及肾素-血管紧张素和醛固酮系统的激活是进行性右心衰竭的促成因素。该研究将确定螺内酯治疗是否与右心室壁应力降低相关。

此外,该研究旨在评估螺内酯对通过PET(正电子发射断层扫描)成像中HED(11C-羟基麻黄碱)保留所评估的心脏交感神经活性的影响,以及对通过心率变异性评估的整体自主神经功能的影响。大约30名右心衰竭患者将被随机分配接受每日螺内酯或安慰剂治疗。

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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