严重低流速低跨瓣压差主动脉瓣狭窄的经导管主动脉瓣置换

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为严重低流速、低跨瓣压差主动脉瓣狭窄(LFLG-AS)患者接受经导管主动脉瓣置换(TAVR)的临床注册研究

University of SalernoUniversity of Salerno
clinicaltrials
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表格预测Low Flow, Low Gradient Aortic Stenosis
Transcatheter Aortic Valve Replacement in Severe Low Flow, Low Gradient Aortic Stenosis

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

严重低流速低跨瓣压差主动脉瓣狭窄的经导管主动脉瓣置换

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为严重低流速、低跨瓣压差主动脉瓣狭窄(LFLG-AS)患者接受经导管主动脉瓣置换(TAVR)的临床注册研究。LOW-TAVR 是一项真实世界、回顾性与前瞻性结合的意大利多中心注册研究,计划纳入至少 1350 例确诊 LFLG-AS 并接受 TAVR 的患者,按现行欧洲心脏病学会指南诊断,纳入年龄 18 岁及以上且签署书面知情同意者,排除假性重度或未确认重度狭窄以及接受药物治疗或外科手术者。临床结局在 30 天、1 年、2 年和 5 年随访时评估,可用于分析患者特征与临床结局(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Low Flow, Low Gradient Aortic Stenosis. LOW-TAVR 是一项真实世界、回顾性与前瞻性结合的意大利多中心注册研究,旨在评估接受经导管主动脉瓣置换(TAVR)的严重低流速、低跨瓣压差主动脉瓣狭窄(LFLG-AS)患者的特征与临床结局。该注册研究计划纳入至少 1350 例在参与中心诊断为 LFLG-AS 并接受 TAVR 的患者。纳入标准为: 根据现行欧洲心脏病学会指南诊断的 LFLG-AS 年龄 18 岁或以上 书面知情同意。排除标准为: LFLG-AS 假性重度或未确认的重度主动脉瓣狭窄 * LFLG-AS 转诊接受药物治疗或接受手术。临床结局在 30 天、1 年、2 年和 5 年随访时评估。该注册研究关注的主要终点为

【主题与分类】

主题标签:Low Flow, Low Gradient Aortic Stenosis。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/NCT06589063

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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

病症:低流速、低跨瓣压差主动脉瓣狭窄。LOW-TAVR是一项真实世界、回顾性与前瞻性、多中心的意大利注册研究,旨在评估接受经导管主动脉瓣置换术(TAVR)的重度低流速、低跨瓣压差主动脉瓣狭窄(LFLG-AS)患者的特征与临床结局。该注册研究计划纳入至少1350例在参与中心接受TAVR并被诊断为LFLG-AS的患者。纳入标准为:* 根据现行欧洲心脏病学会指南诊断为LFLG-AS * 年龄18岁或以上 * 签署书面知情同意书。排除标准为:* 假性重度或未确认重度的LFLG-AS主动脉瓣狭窄 * 转诊接受药物治疗或接受手术的LFLG-AS。临床结局在30天、1年、2年和5年随访时进行评估。该注册研究关注的主要终点是评估一年时全因死亡与心力衰竭住院复合终点的发生率。

次要终点评估包括:* 经导管主动脉瓣置换术(TAVR)围手术期并发症:完全性房室传导阻滞、卒中、急性心肌梗死、急性主动脉瓣关闭不全、心源性休克、急性肺水肿、心脏压塞、主动脉破裂;* 住院期间不良事件:大出血和小出血、大血管并发症和小血管并发症、永久起搏器植入、心源性休克、心肌梗死、卒中和死亡;* 30天、一年、两年和五年时的不良事件:全因死亡率、心力衰竭住院、心血管死亡率、心肌梗死、卒中、大出血和小出血。

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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