个体化靶向血栓预防对比标准'一刀切'方案在全髋或全膝关节置换术患者中的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦全髋关节置换术(THA)与全膝关节置换术(TKA)患者围手术期的静脉血栓栓塞(VTE)预防策略

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其他预测Venous ThromboembolismVenous ThrombosesPulmonary EmbolismDeep Vein Thrombosis
inDividual, Targeted thrombosIS Prophylaxis Versus the Standard 'One Size Fits All' Approach in Patients Undergoing Total hIp or Total kNee replaCemenT

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

个体化靶向血栓预防对比标准'一刀切'方案在全髋或全膝关节置换术患者中的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦全髋关节置换术(THA)与全膝关节置换术(TKA)患者围手术期的静脉血栓栓塞(VTE)预防策略。源站描述指出,尽管所有患者均使用预防性抗凝药物,症状性 VTE 总体风险仍约 1.3%,而统一抗凝预防同时伴随至少 0.5% 的大出血风险。研究旨在比较个体化靶向血栓预防与标准“一刀切”方案,以识别低 VTE 风险人群避免不必要预防、高 VTE 风险人群接受强化预防。数据可用于 VTE 风险分层、预防策略效果预测及出血风险评估等方向(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Venous Thromboembolism, Venous Thromboses, Pulmonary Embolism, Deep Vein Thrombosis. 背景 全髋关节置换术(THA)和全膝关节置换术(TKA)与约1.3%的总体症状性静脉血栓栓塞(VTE)风险相关,尽管所有患者均使用预防性抗凝药物。虽然不能预防所有VTE,但统一应用抗凝预防同时与至少0.5%的大出血风险相关。考虑到所有患者中很大一部分实际上具有低VTE风险,该组患者不必要地暴露于血栓预防的负担和风险中。相反,一些高VTE风险患者尽管使用了相同的预防性抗凝药物,仍发生VTE。这些VTE病例可能通过强化预防得以避免。目的 总体目标:研究w

【主题与分类】

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

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06581965

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

病症:静脉血栓栓塞症、静脉血栓形成、肺栓塞、深静脉血栓形成。背景:全髋关节置换术(THA)和全膝关节置换术(TKA)患者中,尽管所有患者均使用预防性抗凝药物,但总体症状性静脉血栓栓塞症(VTE)风险仍约为1.3%。虽然抗凝预防并不能阻止所有VTE事件,但统一应用抗凝预防的同时,至少伴有0.5%的大出血风险。考虑到相当一部分患者实际上VTE风险较低,这一群体不必要地承受了血栓预防的负担和风险。相反,一些VTE高风险患者尽管使用了相同的预防性抗凝药物,仍发生了VTE。这些VTE病例或许可以通过强化预防来避免。目的:总体目标:研究在这一庞大的患者群体中,应用针对性抗凝策略是否能减少血栓和出血并发症。

主要目标 DISTINCT研究第1组:确定在低VTE风险患者中,仅住院期间血栓预防是否与标准血栓预防方法同样有效,以预防全膝关节和髋关节置换术后的症状性VTE。主要目标 DISTINCT研究第2组:确定中等VTE风险患者全膝关节和髋关节置换术后症状性VTE的发生率。主要目标 DISTINCT研究第3组:通过比较症状性VTE和出血并发症,确定在高VTE风险患者中,强化血栓预防是否比标准血栓预防更有效且同样安全,以预防症状性VTE。方法 研究者假设:1. 在低VTE风险患者中,血栓预防可以安全地缩短至仅住院期间,而不会增加VTE风险(与标准持续时间相比)。此外,这将导致更少的出血。2. 在高VTE风险患者中(个体

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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