心力衰竭

本研究的条件为心力衰竭和射血分数保留的心力衰竭。研究目的是在右心导管检查期间进行心内膜心肌活检（EMB或心脏活检），以识别心力衰竭患者心脏组织结构和生物学功能的变化

本研究测试二元干预对已有慢性病成人及其非正式照护伙伴不良健康后果的效果，涉及心血管、慢性肾病、2型糖尿病、卒中、心衰、高血压

Linking GAINS随机试点可行性研究评估：在社区心血管疾病风险降低干预中早期提供遗传风险信息，能否改善非裔美国人的参与度与健康行为

研究评估AI健康报告联合心内科医生面对面指导，能否帮助农村高血压成人改善血压控制、减少心脏病发作和卒中。研究比较三组乡镇：完整干预、无AI报告和医生咨询的随访教育、常规照护，观察18个月血压低于130/80 mmHg比例、48个月或更长主要心血管事件率，及用药依从性和血压

研究针对心力衰竭和充血性心力衰竭患者，评估右侧迷走神经刺激在6个月内对左心室重构、功能能力、生活质量及其他指标的影响，并评估NECTAR-HF研究系统在18个月内的安全性

在心力衰竭中，LBBAP作为具前景的生理性起搏，可能优于传统双心室起搏（BVP），但在远端传导系统病变、显著心内膜/心肌损伤及未直接夺获左束支时效果可能受限

本研究针对心力衰竭，评估基于人工智能的个性化自我管理干预对慢性心衰患者自我护理行为及健康相关生活质量的效果。采用两阶段序贯解释性混合方法设计

基于心力衰竭患者临床记录预测生存结局的分类数据集，包含CSV格式表格数据。

该数据集包含患者的临床表格数据，如年龄、心脏射血分数、血液指标和病史等特征，用于基于机器学习方法预测心力衰竭患者的死亡风险，主要应用于医疗健康领域的二元分类任务，支持疾病风险评估和预后分析研究。

心脏组织病理学图像数据集，用于慢性心力衰竭分类，图像为H&E染色，标注了临床诊断，基于深度学习分类器，CC BY 4.0许可。

该数据集包含心力衰竭患者的临床表格数据，涵盖生理指标、实验室检查结果等多种特征，主要用于心脏疾病的预测建模、风险分析与医疗数据挖掘研究。

该数据集是一个包含心力衰竭相关临床、分子或影像数据的医学数据集，数据模态涉及临床表格、基因表达或医学影像等，主要用于心力衰竭的病理机制研究、生物标志物识别以及疾病预测模型的开发，为心血管疾病研究提供重要数据支持。