医师改良血管内移植物

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,主题为腹主动脉瘤及医师改良血管内移植物。源站描述提供了腹主动脉瘤的流行病学信息,包括死亡率、性别与年龄分布、种族构成等,并涉及接受血管内修复的患者特征

University of WashingtonUniversity of Washington
clinicaltrials
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其他Abdominal Aortic Aneurysms
Physician Modified Endovascular Grafts

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

医师改良血管内移植物

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,主题为腹主动脉瘤及医师改良血管内移植物。源站描述提供了腹主动脉瘤的流行病学信息,包括死亡率、性别与年龄分布、种族构成等,并涉及接受血管内修复的患者特征。数据可用于了解腹主动脉瘤的人群分布特点及血管内治疗相关研究背景,但源站未提供具体样本量、变量字段或标注信息(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:腹主动脉瘤。每年有15,000名美国人因主动脉瘤破裂而突然死亡,这是55岁以上男性的第九大死因。主动脉瘤在男性中的发生率是女性的四倍,通常发生在50岁以上的人群中。大约1%的55至64岁男性会患有显著的动脉瘤,而75岁以上男性的这一可能性增加到约4%至6%。在一项最近基于人群的Medicare受益人研究中,接受主动脉瘤血管内修复的患者中83.2%为男性。此外,11.9%的患者年龄为67至69岁,26.8%为70至74岁,35.7%为75至79岁,15.8%为80至84岁,9.8%为85岁以上。96%的患者为白人,3%为黑人,其余为西班牙裔或“其他”。我们有理由相信当前人群

【主题与分类】

主题标签:Abdominal Aortic Aneurysms。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01538056

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01538056

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    • 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。

数据说明

疾病:腹主动脉瘤。每年有15,000名美国人因主动脉瘤破裂而猝死,这是55岁以上男性中的第九大死因。主动脉瘤在男性中的发病率是女性的四倍,通常发生在50岁以上的人群中。大约1%的55至64岁男性会有明显的动脉瘤,而75岁以上男性的这一可能性增加到约4%至6%。在最近一项基于医疗保险受益人的人口研究中,接受主动脉瘤血管内修复的患者中83.2%为男性。此外,11.9%的患者年龄在67至69岁之间,26.8%在70至74岁,35.7%在75至79岁,15.8%在80至84岁,9.8%超过85岁。96%的患者为白人,3%为黑人,其余为西班牙裔或“其他”。我们有理由相信,当前太平洋西北地区患有腹主动脉瘤的患者群体与这些统计数据相符。因此,由于该疾病过程的流行病学特征,女性和少数族裔在这项研究中必将代表性不足。

我们机构治疗大量主动脉病变患者,其中包括许多有症状或破裂的腹主动脉瘤患者。我们最近发表了关于实施血管内技术方案管理这些患者的结果,并首次在30多年来能够将死亡率降低一半。遗憾的是,并非所有表现为有症状或破裂主动脉瘤的患者都适合进行血管内修复。排除的原因主要涉及缺乏合适的近端主动脉颈部。解决这一问题的方案涉及多分支或“开窗”式内移植物,这些正在其他临床试验中进行评估。然而,这些试验中的移植物需要6至12周的时间来制造并送达研究地点。现场医生改造也已有描述。

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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