生化沉默型嗜铬细胞瘤与副神经节瘤患者心血管及代谢并发症的多中心研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦生化沉默型嗜铬细胞瘤(PHEO)与副神经节瘤(PGL)患者的心血管及代谢并发症

Laikο General Hospital, AthensLaikο General Hospital, Athens
clinicaltrials
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其他预测Cardiovascular AbnormalitiesArterial Blood PressureHeart RateCongestive Heart Failure ChronicCoronary SyndromeCerebrovascular DiseaseMyocarditis, PericarditisHyperlipidaemiaDiabete Mellitus
Multicenter Study on Cardiovascular and Metabolic Complications in Patients With Biochemically Silent Pheochromocytomas and Paragangliomas

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

生化沉默型嗜铬细胞瘤与副神经节瘤患者心血管及代谢并发症的多中心研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦生化沉默型嗜铬细胞瘤(PHEO)与副神经节瘤(PGL)患者的心血管及代谢并发症。源站描述指出,PHEO/PGL 的分泌成分是心血管事件的明确危险因素,但生化指标正常的无症状患者的心血管风险数据稀少且存在争议,其心血管并发症发生率和长期发病率尚未得到充分表征,从而影响治疗决策。数据集覆盖心血管异常、动脉血压、心率、慢性充血性心力衰竭、冠状动脉综合征、脑血管疾病、心肌炎、心包炎、高脂血症及糖尿病等主题,可用于探索该人群心血管代谢风险的预测与评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:心血管异常、动脉血压、心率、慢性充血性心力衰竭、冠状动脉综合征、脑血管疾病、心肌炎、心包炎、高脂血症。嗜铬细胞瘤(PHEO)和副神经节瘤(PGL)代表一组与心血管代谢发病率和死亡率增加相关的肿瘤。PHEO/PGL 的分泌成分是心血管事件的明确危险因素,内分泌学会临床实践指南已针对其管理和随访实施了具体指导。然而,关于生化特征正常的无症状 PHEO 和 PGL 患者心血管风险的数据稀少且存在争议。该组患者心血管并发症的发生率和长期发病率尚未得到充分表征,使治疗策略或 t 复杂化。

【主题与分类】

主题标签:Cardiovascular Abnormalities、Arterial Blood Pressure、Heart Rate、Congestive Heart Failure Chronic、Coronary Syndrome、Cerebrovascular Disease、Myocarditis, Pericarditis、Hyperlipidaemia、Diabete Mellitus。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07316075

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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

疾病:心血管异常、动脉血压、心率、慢性充血性心力衰竭、冠状动脉综合征、脑血管疾病、心肌炎、心包炎、高脂血症。嗜铬细胞瘤(PHEO)和副神经节瘤(PGL)代表一组与心脏代谢疾病发病率和死亡率增加相关的肿瘤。PHEO/PGL的分泌成分是心血管事件的公认危险因素,内分泌学会临床实践指南已针对其管理和随访实施了具体指导。然而,关于生化指标正常的无症状PHEO和PGL患者心血管风险的数据稀少且存在争议。该组患者心血管并发症的发生率和长期发病率尚未得到充分描述,这使得治疗策略、术前α受体阻滞的必要性以及最佳随访(包括持续时间及心血管检查的必要性)变得更加复杂。

目的 主要结局 v 描述生化阴性PPGLs患者的心血管和代谢并发症特征,并将其与年龄和性别匹配的正常肾上腺个体(对照组)以及分泌性PHEOs/PGLs患者进行比较。次要结局 v 研究治疗后上述参数

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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