既往静脉血栓栓塞患者抗凝期间及抗凝后D-dimer水平:对复发风险的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦既往静脉血栓栓塞患者。源站描述显示,Prolong 研究提示首次无诱因静脉血栓栓塞事件患者停用维生素K拮抗剂抗凝一个月后 D-dimer 水平异常者复发率约14%,延长抗凝可显著降低该比率;D-dimer 正常者约60%,复发率约5%

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其他预测Deep Vein ThrombosisPulmonary Embolism
D-dimer Levels During and After Anticoagulation in Patients With a Previous Venous Thromboembolism: Effects on the Risk of Recurrence

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

既往静脉血栓栓塞患者抗凝期间及抗凝后D-dimer水平:对复发风险的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦既往静脉血栓栓塞患者。源站描述显示,Prolong 研究提示首次无诱因静脉血栓栓塞事件患者停用维生素K拮抗剂抗凝一个月后 D-dimer 水平异常者复发率约14%,延长抗凝可显著降低该比率;D-dimer 正常者约60%,复发率约5%。Prolong-Two 研究旨在评估抗凝期间、停药后一个月及随访期间定期测量的 D-dimer 水平对复发的预测作用。数据可用于静脉血栓栓塞复发风险的预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:深静脉血栓形成、肺栓塞。Prolong 研究的结果目前正在提交发表,其显示,首次无诱因静脉血栓栓塞事件患者若在停用维生素K拮抗剂抗凝一个月后测得 D-dimer 水平异常,则复发率高(约14%),延长抗凝可有效显著降低该比率。D-dimer 正常的患者(约占所有受检患者的60%)复发率低(约5%),可能不能推荐对所有这些患者延长抗凝。与这些结果一致,Prolong-Two 研究旨在评估以下时间测量的 D-dimer 水平对复发的预测作用:a)抗凝期间,b)停药后一个月,以及 c)随访期间定期测量。首次无诱因静脉血栓栓塞患者

【主题与分类】

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

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00266045

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00266045

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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

条件:深静脉血栓形成、肺栓塞。目前正在提交发表的Prolong研究结果显示,首次发生无诱因静脉血栓栓塞事件的患者,在停止维生素K拮抗剂抗凝治疗一个月后测得的D-二聚体水平发生变化者,复发率较高(约14%),延长抗凝治疗能有效显著降低这一比率。而那些D-二聚体水平正常的患者(约占所有受检患者的60%)复发率较低(约5%),可能不建议对所有这类患者延长抗凝治疗。与这些结果一致,Prolong-Two研究旨在评估以下时机测得的D-二聚体水平对复发的预测作用:a)抗凝治疗期间,b)停药一个月后,c)随访期间定期检测。首次发生无诱因静脉血栓栓塞(包括腿部近端深静脉血栓形成和/或肺栓塞)且接受维生素K拮抗剂治疗不少于6个月的患者被纳入该研究考虑范围。

在抗凝治疗期间进行D-二聚体检测,结果异常的患者继续抗凝治疗6个月。D-二聚体正常的患者停止抗凝治疗,并在一个月后再次检查。D-二聚体结果异常的患者恢复抗凝治疗6个月,而检测结果正常的患者则永久停止抗凝治疗。后者每两个月接受一次检查并再次进行D-二聚体检测,以评估停止抗凝治疗后该检测的自然变化过程,以及随访期间检测结果从正常转为异常对复发可能的预测价值。

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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