Angel®导管上市后注册登记

该数据集为Angel®导管上市后注册登记研究,来源于clinicaltrials.gov,覆盖肺栓塞、医疗器械并发症、深静脉血栓、导管血栓及导管相关血流感染等主题

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clinicaltrials
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文本Pulmonary EmbolismMedical Device ComplicationDeep Vein ThrombosisCatheter Thrombosis
Angel® Catheter Post Market Registry

基本信息

模态
文本
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

Angel®导管上市后注册登记

该数据集为Angel®导管上市后注册登记研究,来源于clinicaltrials.gov,覆盖肺栓塞、医疗器械并发症、深静脉血栓、导管血栓及导管相关血流感染等主题。登记对象为参与中心所有连续置入Angel®导管的患者,从置管起收集至拔管后三天或死亡、出院(以先发生者为准),并记录重症监护病房出院/转出日期。数据通过病历回顾采集,最多纳入2,000名患者,可用于导管相关并发症的上市后监测与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肺栓塞、医疗器械并发症、深静脉血栓、导管血栓、导管相关血流感染(CRBSI)NOS。登记人群将包括在参与中心所有连续置入Angel®导管的患者。导管使用信息将从置管时收集至拔管后三天,或至死亡或出院,以先发生者为准。还将收集从重症监护病房出院/转出的日期,以完成既定的登记观察。将通过病历回顾从最多2,000名患者中提取信息。各中心将被要求记录其机构内所有Angel®导管置入的数据,从BiO2 Medical, Inc.人员培训后首次置入Angel®导管开始,一旦获得所有必要的机构批准。

【主题与分类】

主题标签:Pulmonary Embolism、Medical Device Complication、Deep Vein Thrombosis、Catheter Thrombosis。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02917135

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02917135

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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:肺栓塞、医疗器械并发症、深静脉血栓形成、导管血栓形成、导管相关血流感染(CRBSI)等。登记人群将包括在参与中心放置Angel®导管的所有连续患者。将收集从导管放置到装置移除后三天,或直至死亡或出院(以先发生者为准)期间有关导管使用的信息。还将收集从重症监护病房出院/转出的日期,以完成规定的登记观察。将从患者病历审查中提取最多2,000名患者的信息。各中心将被要求记录其机构内所有Angel®导管放置的数据,从BiO2 Medical, Inc.人员培训后首次放置Angel®导管开始,前提是已获得所有必要的机构批准,确认无需从患者或法定授权代表(LAR)处获得知情同意即可收集、使用或发布本登记处的患者数据。

注册登记人群将包括在选定登记中心所有连续接受Angel®导管置入或尝试置入的患者。Angel®导管的使用说明书(IFU)包含以下适应症:* 当抗凝治疗禁忌时的肺血栓栓塞;或 * 血栓栓塞性疾病中抗凝治疗失败;或 * 大面积肺栓塞后的紧急治疗,此时常规治疗的预期获益降低;和/或 * 因出血风险增加、活动性出血或肝素诱导的血小板减少症而未接受药物性血栓预防的、处于肺栓塞高风险的危重患者。由于Angel®导管适用于孕妇,经医生评估适当风险与获益后,孕妇可纳入本登记。总之,登记事件时间表和数据收集包括以下内容:* 人口统计学和当前医疗状况:收集的信息包括人口统计学、医疗状况

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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