开普敦与花园大道健康区急性冠脉综合征再灌注的表现、依据与影响 - the PERFUSION Registry
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为多中心、前瞻性、观察性注册研究,覆盖南非西开普省开普敦大都会与花园大道健康区,纳入急性冠脉综合征、ST 段抬高型心肌梗死、非 ST 段抬高型心肌梗死及不稳定型心绞痛患者

基本信息
资源简介
开普敦与花园大道健康区急性冠脉综合征再灌注的表现、依据与影响 - the PERFUSION Registry
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为多中心、前瞻性、观察性注册研究,覆盖南非西开普省开普敦大都会与花园大道健康区,纳入急性冠脉综合征、ST 段抬高型心肌梗死、非 ST 段抬高型心肌梗死及不稳定型心绞痛患者。数据用于描述患者人口学特征、危险因素、临床表现、管理方式与结局,并评估急性冠脉综合征再灌注治疗的可行性、依据与影响。可用于分析该地区急性冠脉综合征的疾病负担、临床过程与预后,支持心血管疾病相关预测与结局研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:急性冠脉综合征、ST 段抬高型心肌梗死、非 ST 段抬高型心肌梗死、不稳定型心绞痛。研究者拟建立并开展一项多中心、前瞻性、观察性注册研究,以描述南非西开普省开普敦与花园大道健康区因 ACS 入院患者的人口学特征、临床特征、表现、管理和结局。该前瞻性多中心注册研究的目标是描述开普敦大都会与花园大道健康区 ACS 患者的人群负担、人口学特征、危险因素概况、临床过程、管理和结局。该注册研究将被称为“the PrEsentation, Rationale and impact of reperFUSION for Acute Coronary Syndromes in Cape Town - the PERFUSION registry”。其设计旨在确定可行性
【主题与分类】
主题标签:Acute Coronary Syndrome、ST Elevated Myocardial Infarction、Non ST Elevation Myocardial Infarction、Unstable Angina。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/NCT04887571
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病条件:急性冠脉综合征、ST段抬高型心肌梗死、非ST段抬高型心肌梗死、不稳定型心绞痛。研究者拟建立并开展一项多中心、前瞻性、观察性注册研究,以描述在南非西开普省开普敦和花园大道卫生区因ACS入院的患者的人口学特征、临床特征、就诊表现、管理和结局。该前瞻性多中心注册研究的目的在于描述开普敦大都会区和花园大道卫生区ACS就诊患者的疾病负担、人口学特征、危险因素概况、临床病程、管理和结局。该注册研究将命名为“开普敦急性冠脉综合征再灌注治疗的临床表现、依据及影响——PERFUSION注册研究”。其设计旨在确定在南非开展大型多中心急性冠脉综合征注册研究的可行性。主要目标:1. 连续纳入来自指定参与中心的急性冠脉综合征就诊患者;2. 描述ACS参与者的人口学特征和危险因素概况;3.
描述开普敦大都会区和花园大道健康区急性冠脉综合征(ACS)患者的疾病负担;4. 描述ACS患者的管理情况,并评估其与南非现行指南的符合程度;5. 描述一个月、六个月和12个月时在全因死亡率、住院率以及主要不良心脏事件(ACS复发、心力衰竭、卒中和室性快速性心律失常)方面的结局。方法:注册研究设计。PERFUSION注册研究将连续纳入南非西开普省开普敦市和花园大道健康区参与医疗中心收治的、同意参加的成年患者(≥18岁)。根据可用能力和资源情况,该注册研究可能会扩展至西开普省及南非其他省份的其他医疗中心。由于这本质上是一项观察性研究,所有参与者均入组
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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