射血分数降低型心力衰竭患者远程监测
本研究针对临床稳定的慢性射血分数降低型心力衰竭患者,观察使用电子腕带监测体力活动、外周毛细血管血氧饱和度和心率的3个月远程监测干预效果,并与未接受该干预的对照组比较

基本信息
资源简介
射血分数降低型心力衰竭患者远程监测
本研究针对临床稳定的慢性射血分数降低型心力衰竭患者,观察使用电子腕带监测体力活动、外周毛细血管血氧饱和度和心率的3个月远程监测干预效果,并与未接受该干预的对照组比较。干预组首次访视时佩戴腕带,每15分钟测量并传输数据,两组均接受标准治疗。研究期3个月,每人3次门诊访视,评估功能量表及死亡或急性失代偿性心衰住院等复合终点(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:心力衰竭,射血分数降低的心力衰竭(HFrEF)。本研究旨在观察使用电子腕带监测体力活动、外周毛细血管血氧饱和度和心率(HR)的3个月远程监测干预对临床稳定的慢性射血分数降低的心力衰竭(HFrEF)患者群体产生的影响,并与未接受此干预的对照组患者进行比较。参与者从波兰罗兹医科大学中央教学医院心内科临床病房及心内科门诊招募。在研究预阶段(2023年2月至2024年5月),患者被连续招募至研究组,随后招募患者至对照组。在首次研究访视时,干预组患者收到电子可穿戴腕带SiDLY CARE PRO,该设备监测其体力活动、外周毛细血管血氧饱和度和心率,每15分钟测量一次,并将结果传输至数据库。研究组和对照组的所有参与者均在心内科门诊接受标准治疗。研究期涵盖随后的3个月,在此期间每位患者接受3次门诊访视。每次访视时,进行体格检查,获取医疗事件史、心力衰竭可能的加重情况及药物治疗可能的变化,并完成以下患者功能评估量表:堪萨斯城心肌病问卷-12(KCCQ-12)、视觉模拟量表(VAS)和6项日常生活活动量表(6ADL)。在V1时,还进行了计时起立-行走测试(TUG)。在参与研究的两个组中,复合终点的发生率定义为死亡或急性失代偿性心力衰竭住院、其两个组成部分分别计算、心力衰竭相关住院等效事件以及选定的生理
【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/NCT07835490
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07835490
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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:心力衰竭,射血分数降低的心力衰竭(HFrEF)。本研究旨在观察使用电子腕带监测体力活动、外周毛细血管血氧饱和度和心率(HR)的3个月远程监测干预对临床稳定的慢性射血分数降低的心力衰竭(HFrEF)患者群体产生的影响,并与未接受此干预的对照组患者进行比较。参与者从波兰罗兹医科大学中央教学医院心内科临床病房及心内科门诊招募。在研究预阶段(2023年2月至2024年5月),患者被连续招募至研究组,随后招募患者至对照组。在首次研究访视时,干预组患者收到电子可穿戴腕带SiDLY CARE PRO,该设备监测其体力活动、外周毛细血管血氧饱和度和心率,每15分钟测量一次,并将结果传输至数据库。研究组和对照组的所有参与者均在心内科门诊接受标准治疗。研究期涵盖随后的3个月,在此期间每位患者接受3次门诊访视。每次访视时,进行体格检查,获取医疗事件史、心力衰竭可能的加重情况及药物治疗可能的变化,并完成以下患者功能评估量表:堪萨斯城心肌病问卷-12(KCCQ-12)、视觉模拟量表(VAS)和6项日常生活活动量表(6ADL)。在V1时,还进行了计时起立-行走测试(TUG)。在参与研究的两个组中,复合终点的发生率定义为死亡或急性失代偿性心力衰竭住院、其两个组成部分分别计算、心力衰竭相关住院等效事件以及选定的生理
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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