针对多样化心力衰竭患者队列的定制电子干预以改善治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为心力衰竭,属于循环系统疾病分类。源站描述指出,2022年ACCF/AHA/HFSA与2021年ESC指南确立ARNI、SGLT2i、循证β受体阻滞剂和盐皮质激素受体拮抗剂四联疗法为HFrEF患者GDMT的基础标准,但ARNI和SGLT2i等新

Emory UniversityEmory University
clinicaltrials
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蛋白质Heart Failure
Tailored Electronic Intervention to Improve Therapy in a Diverse Cohort of Patients With Heart Failure

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

针对多样化心力衰竭患者队列的定制电子干预以改善治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为心力衰竭,属于循环系统疾病分类。源站描述指出,2022年ACCF/AHA/HFSA与2021年ESC指南确立ARNI、SGLT2i、循证β受体阻滞剂和盐皮质激素受体拮抗剂四联疗法为HFrEF患者GDMT的基础标准,但ARNI和SGLT2i等新疗法在临床实践中的采用慢于预期。数据集可用于研究心力衰竭指南导向药物治疗的实施与改进(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:心力衰竭。2022年美国心脏病学会基金会(ACCF)/美国心脏协会(AHA)/美国心力衰竭学会(HFSA)以及2021年欧洲心脏病学会(ESC)心力衰竭管理指南明确指出,血管紧张素受体脑啡肽酶抑制剂(ARNI)、钠葡萄糖协同转运蛋白-2抑制剂(SGLT2i)、循证β受体阻滞剂和盐皮质激素受体拮抗剂四联疗法现已构成射血分数降低的心力衰竭(HFrEF)患者指南导向药物治疗(GDMT)的基础标准。尽管多项随机对照试验已确立ARNI和SGLT2i等新疗法的临床获益,但这些新型治疗药物在临床实践中的采用速度慢于预期。例如,最近一项使用

【主题与分类】

主题标签:Heart Failure。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/NCT06847438

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病条件:心力衰竭。2022年美国心脏病学会基金会(ACCF)/美国心脏协会(AHA)/美国心力衰竭学会(HFSA)以及2021年欧洲心脏病学会(ESC)的心力衰竭(HF)管理指南明确指出,血管紧张素受体脑啡肽酶抑制剂(ARNI)、钠-葡萄糖协同转运蛋白-2抑制剂(SGLT2i)、循证β受体阻滞剂和盐皮质激素受体拮抗剂组成的四联疗法,现已成为射血分数降低的心力衰竭(HFrEF)患者指南指导的药物治疗(GDMT)的基础标准。尽管多项随机对照试验已证实ARNI和SGLT2i等新型疗法的临床获益,但这些新型治疗药物在临床实践中的采用速度却慢于预期。例如,近期一项利用IQVIA Inc.美国国家处方审计数据开展的人群水平队列研究显示,2016-2019年间仅有13.8%的HFrEF患者使用沙库巴曲缬沙坦。

同样,美国近期一项针对商业保险2型糖尿病患者的回顾性队列分析显示,2015年至2019年间仅有8.7%的患者接受了SGLT2i治疗。有必要采取干预措施以提高这些重要药物的使用率。研究者此前已在广泛的患者队列中证实,心衰负担高且GDMT使用欠佳。有必要改善GDMT的处方,并通过基于证据的方法提高医疗质量,从而改善心衰患者的临床结局。EPIC-HF清单是一种患者激活工具,可让患者查看GDMT的推荐剂量和类别,并将其与当前用药及剂量进行比较。在这项实施研究中,八家心脏病学和心力衰竭诊所将被随机分配,在连续两个6个月期间实施EPIC-HF清单或执行标准诊疗。在第一个6个月期间

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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