鼻高流量治疗心力衰竭患者中枢性睡眠呼吸暂停

本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦心力衰竭合并中枢性睡眠呼吸暂停(CSA)与 Cheyne-Stokes 呼吸(CSR)患者接受鼻高流量治疗(nHFT)的研究

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其他预测Central Sleep ApneaCheyne-Stokes Respiration
Treatment of Central Sleep Apnoea in Patients With Heart Failure With Nasal High Flow Therapy (nHFT)

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

鼻高流量治疗心力衰竭患者中枢性睡眠呼吸暂停

本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦心力衰竭合并中枢性睡眠呼吸暂停(CSA)与 Cheyne-Stokes 呼吸(CSR)患者接受鼻高流量治疗(nHFT)的研究。纳入标准为 LVEF<45%、AHI>15/小时且至少 50% 事件呈中枢特征的 CHF 患者,共 10 例;排除 COPD GOLD 3-4 级、神经肌肉疾病、胸廓畸形及已使用其他 CSA 治疗者。干预为首次滴定夜后居家连续使用 nHFT 4 周。数据可用于评估 nHFT 对 CSA/CSR 的疗效与相关预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:中枢性睡眠呼吸暂停、Cheyne-Stokes 呼吸。研究人群:将纳入 10 例左心室射血分数(LVEF)< 45% 且伴有 CSA/Cheyne Stokes 呼吸(CSR)(呼吸暂停/低通气指数(AHI)> 15/小时)的 CHF 患者;且总事件数中至少 50% 具有中枢特征。排除患有其他会在睡眠期间对呼吸系统产生负面影响的疾病(即慢性阻塞性肺疾病(COPD 全球阻塞性肺疾病倡议(GOLD)3 级和 4 级))、神经肌肉疾病和胸廓畸形,以及在纳入时使用其他形式 CSA 治疗的 CHF 合并 CSA 患者。干预:nHFT 将在首个滴定夜进行滴定,并在家中连续夜间使用 4 周。主要研究参数/终点:1. 探讨 th

【主题与分类】

主题标签:Central Sleep Apnea、Cheyne-Stokes Respiration。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/NCT03085641

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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

条件:中枢性睡眠呼吸暂停、潮式呼吸。研究人群:将纳入10名左心室射血分数(LVEF)< 45%且伴有中枢性睡眠呼吸暂停/潮式呼吸(CSA/CSR)(呼吸暂停/低通气指数(AHI)> 15次/小时)的慢性心力衰竭(CHF)患者;其中至少有50%的总事件具有中枢性特征。排除标准包括:患有其他会在睡眠期间对呼吸系统产生负面影响的疾病,即慢性阻塞性肺疾病(COPD,全球慢性阻塞性肺疾病倡议(GOLD)3级和4级)、神经肌肉疾病和胸廓畸形,以及在纳入时正在使用其他形式治疗其CSA的CHF合并CSA患者。干预措施:nHFT将在首个滴定夜间进行滴定,并连续4周在夜间居家使用。主要研究参数/终点:1. 研究使用nHFT 4周后,加氧与不加氧的nHFT在降低睡眠期间呼吸暂停/低通气指数方面的效果。2.

研究使用nHFT 4周后,氧减饱和度指数、睡眠质量和嗜睡状况、身体状况、左心室射血分数(LVEF)、心率变异性(HRV)、N末端利钠肽(NTproBNP)的改善情况。3. 生理状况;呼吸做功和呼吸驱动,以及测量口咽部压力。

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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