无CE标志的医疗器械临床试验:INBENTUS VERSATILE呼吸机在需要辅助/控制机械通气及撤机患者中的安全性和性能验证

本数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦呼吸系统疾病与肺炎,收录一项针对无CE标志医疗器械INBENTUS VERSATILE呼吸机的上市前临床试验

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clinicaltrials
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其他分类PneumoniaPostoperative Respiratory DistressHypoventilation SyndromeHypoxemiaHypercapnia
Medical Device Clinical Trial Without CE Marking to Evidence Safety and Performance of the INBENTUS VERSATILE Ventilator in Patients Requiring Assisted/Controlled Mechanical Ventilation and Weaning.

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

无CE标志的医疗器械临床试验:INBENTUS VERSATILE呼吸机在需要辅助/控制机械通气及撤机患者中的安全性和性能验证

本数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦呼吸系统疾病与肺炎,收录一项针对无CE标志医疗器械INBENTUS VERSATILE呼吸机的上市前临床试验。研究纳入81名成人受试者,接受有创机械通气3至48小时,采用辅助/控制模式,并在部分压力支持或容量支持下撤机,随后监测至ICU出院、医院出院或30天。研究设计分为验证队列(最多20人)和研究队列(最多61人),用于器械验证及安全性与性能确认。数据可用于评估该呼吸机在ARDS、肺炎、COPD等患者中的安全性与性能相关结局(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:急性呼吸窘迫综合征(ARDS)、肺炎、COPD(慢性阻塞性肺疾病)、术后呼吸窘迫、低通气综合征、低氧血症、高碳酸血症。一项针对81名成人受试者的上市前临床试验,旨在为无CE标志的医疗器械INBENTUS VERSATILE呼吸机的安全性和性能提供证据。这81名成人受试者接受有创机械通气(IMV)3至48小时,采用辅助/控制模式,并在部分压力支持或容量支持下撤机,随后监测至ICU出院、医院出院或30天。研究设计区分验证队列(最多20名受试者)用于器械验证和研究队列(最多61名受试者)用于安全性和性能确认。与研究器械和/或其操作相关的严重不良事件定义为

【主题与分类】

主题标签:Pneumonia、Postoperative Respiratory Distress、Hypoventilation Syndrome、Hypoxemia、Hypercapnia。本站分类:呼吸系统疾病/肺炎。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07432191

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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

适应症:急性呼吸窘迫综合征(ARDS)、肺炎、慢性阻塞性肺疾病(COPD)、术后呼吸窘迫、低通气综合征、低氧血症、高碳酸血症。一项针对81名成人受试者的上市前临床试验,旨在验证非CE认证医疗器械INBENTUS VERSATILE呼吸机的安全性和性能。81名成人受试者接受有创机械通气(IMV)3至48小时,采用辅助/控制模式,并在部分压力支持或容量支持下进行撤机,随后进入监测期,直至转出ICU、出院或满30天。研究设计分为验证队列(最多20名受试者)用于器械验证,以及研究队列(最多61名受试者)用于安全性和性能确认。主要安全性终点定义为与研究器械和/或其操作相关的严重不良事件,而主要性能终点定义为技术故障率。

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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