危重患者静脉血栓栓塞预防安全性与有效性临床队列研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，属于心血管系统疾病下的静脉血栓形成主题，聚焦危重患者静脉血栓栓塞预防的安全性与有效性
基本信息
资源简介
危重患者静脉血栓栓塞预防安全性与有效性临床队列研究
该数据集英文名为 A Clinical Cohort Study of Safety and Effectiveness of Venous Thromboembolism Prophylaxis in Critical Ill Patients，来自 clinicaltrials.gov，在分类上归属于心血管系统疾病下的静脉血栓形成主题，主题标签为静脉血栓栓塞与出血。其核心内容围绕危重患者静脉血栓栓塞预防的安全性与有效性展开，旨在分析预防措施在危重患者中的实际效果，同时考察在预防条件下静脉血栓栓塞与出血事件的发生风险。整体而言，该数据集聚焦于危重人群中血栓预防这一临床问题，兼顾有效性评价与安全性风险识别两个维度，为相关临床研究与分析提供数据基础。
【数据集背景】
静脉血栓栓塞是危重患者群体中需要重点关注的临床问题，而预防措施本身也可能伴随出血风险，因此需要在有效性与安全性之间进行权衡。该数据集所对应的研究以危重患者为对象，目的正是分析静脉血栓栓塞预防措施的效果，并查明在预防条件下静脉血栓栓塞与出血事件的发生风险。这一背景决定了数据集同时涵盖血栓栓塞与出血两类结局关注点，而非仅聚焦单一方向。
【数据内容】
依据来源站描述，该数据集涉及的条件包括静脉血栓栓塞与出血，主题标签同样为静脉血栓栓塞与出血。数据集围绕危重患者静脉血栓栓塞预防的安全性与有效性组织内容，关注预防措施的效果以及预防过程中血栓栓塞与出血事件的风险。除上述主题与条件信息外，源站未提供关于具体变量、字段结构、样本规模或随访安排的进一步说明。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，属于心血管系统疾病分类下的静脉血栓形成主题。其内容对应一项关于危重患者静脉血栓栓塞预防安全性与有效性的临床队列研究。除来源站与所属分类外，源站未提供采集时间、采集机构、采集流程或数据加工方式的具体信息。
【适用场景】
该数据集适用于围绕危重患者静脉血栓栓塞预防开展的临床分析与研究，可用于探讨预防措施的效果评价，以及预防条件下静脉血栓栓塞事件与出血事件的风险识别。其主题覆盖血栓栓塞与出血两个方向，适合需要同时考察有效性结局与安全性结局的分析场景。其他具体适用场景源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的使用方法、访问方式、数据结构说明或分析指引。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量、完整性、偏倚控制或使用限制的说明。使用时应以来源站 clinicaltrials.gov 的原始记录为准。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款信息。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02213978
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
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
条件：静脉血栓栓塞症、出血。本研究旨在分析重症患者静脉血栓栓塞症预防措施的效果，同时探究在该预防措施下发生静脉血栓栓塞症和出血事件的风险。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
