EVAR与TEVAR术后植入后综合征及实验室标志物

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于腹主动脉瘤腔内修复术(EVAR)与胸主动脉腔内修复术(TEVAR)术后出现的植入后综合征(PIS)

Ataturk UniversityAtaturk University
clinicaltrials
浏览 17
蛋白质分类Postimplantation SyndromeThoracic Endovascular Aortic Repair
Post-Implantation Syndrome and Laboratory Markers Following EVAR and TEVAR

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

EVAR与TEVAR术后植入后综合征及实验室标志物

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于腹主动脉瘤腔内修复术(EVAR)与胸主动脉腔内修复术(TEVAR)术后出现的植入后综合征(PIS)。PIS 是一种全身炎症反应,最早于1999年被描述,但诊断标准在文献中尚不统一,通常表现为术后发热、乏力以及白细胞计数、C反应蛋白和白细胞介素-6等炎症标志物升高。数据集还涉及中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)这一易获取的指标。该数据可用于研究 PIS 的临床特征、实验室标志物变化及相关风险因素(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:植入后综合征、腹主动脉瘤腔内修复术(EVAR)、胸主动脉腔内修复术。由于与开放手术修复相比,胸腹主动脉瘤的腔内修复术(EVAR/TEVAR)与围手术期发病率和死亡率降低相关,已成为首选的替代方案。然而,接受这些手术的相当一部分患者可能发生植入后综合征(PIS),这是一种全身炎症反应,最早于1999年被描述。尽管具有临床相关性,但PIS的定义仍不明确,文献中的诊断标准各不相同。PIS通常以术后发热、乏力以及炎症标志物如白细胞(WBC)计数、C反应蛋白(CRP)和白细胞介素-6(IL-6)升高为特征。中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)是一种易于从血常规中获得的标志物。

【主题与分类】

主题标签:Postimplantation Syndrome、Thoracic Endovascular Aortic Repair。本站分类:血液及造血器官疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07014839

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    • 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:植入后综合征、腹主动脉瘤血管内修复术(EVAR)、胸主动脉血管内修复术。由于胸腹主动脉瘤血管内修复术(EVAR/TEVAR)与较低的围手术期发病率和死亡率相关,已成为开放手术修复的首选替代方案。然而,接受这些手术的患者中有相当一部分可能会发生植入后综合征(PIS),这是一种全身性炎症反应,最早于1999年被描述。尽管具有临床意义,但PIS的定义仍然不明确,文献中的诊断标准各不相同。PIS通常以术后发热、疲劳以及炎症标志物如白细胞(WBC)计数、C反应蛋白(CRP)和白细胞介素-6(IL-6)升高为特征。中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)作为一种可从全血细胞计数检测中便捷获取的标志物,也作为全身性炎症的可靠指标而受到关注。相比之下,PIS患者的降钙素原水平通常保持在正常范围内,有助于将PIS与细菌感染区分开来。

在这项前瞻性观察性研究中,纳入了200例在全身麻醉下接受择期EVAR或TEVAR手术的患者。所有手术均通过双侧股动脉入路、采用股动脉切开方式完成。术后对患者进行随访,并根据临床和实验室指标评估PIS的发生情况。定期测量体温,并记录术前及术后24、48和72小时时的炎症标志物,包括CRP、WBC计数、IL-6、NLR和降钙素原。PIS定义为在无任何临床或微生物学感染证据的情况下,出现发热(>38°C)并伴有CRP升高和/或白细胞增多。初步结果显示,发生PIS的患者术后WBC、CRP、IL-6和NLR水平显著升高,而降钙素原水平保持正常,支持非感染性炎症病因。影像学和实验室

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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