丹麦静脉血栓栓塞症患者非维生素K拮抗剂口服抗凝药研究(DANNOAC-VTE)

DANNOAC-VTE 是一项在丹麦全国医院开展的集群随机交叉研究,比较四种非维生素K拮抗剂口服抗凝药(NOAC)——edoxaban、apixaban、rivaroxaban 和 dabigatran——在静脉血栓栓塞症(VTE)口服抗凝治疗中的疗效与安全性

Herlev and Gentofte HospitalHerlev and Gentofte Hospital
clinicaltrials
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其他分类Deep Vein ThrombosisPulmonary Embolism
The Danish Non-vitamin K Antagonist Oral Anticoagulation Study in Patients With Venous Thromboembolism (DANNOAC-VTE)

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

丹麦静脉血栓栓塞症患者非维生素K拮抗剂口服抗凝药研究(DANNOAC-VTE)

DANNOAC-VTE 是一项在丹麦全国医院开展的集群随机交叉研究,比较四种非维生素K拮抗剂口服抗凝药(NOAC)——edoxaban、apixaban、rivaroxaban 和 dabigatran——在静脉血栓栓塞症(VTE)口服抗凝治疗中的疗效与安全性。研究背景是缺乏四种 NOAC 之间的随机头对头比较数据,且经典随机试验选择性高,老年、体弱及合并症患者代表性不足。该数据集覆盖深静脉血栓形成与肺栓塞,可用于评估四种 NOAC 在更广泛患者群体中的疗效与出血风险差异(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:深静脉血栓形成、肺栓塞。目前尚不存在针对各非维生素K拮抗剂口服抗凝药(NOAC)的随机头对头比较,但此类数据对于评估四种 NOAC 在静脉血栓栓塞症(VTE)治疗中是否等效且不额外增加出血风险是必要的。此外,经典随机试验具有高度选择性,老年和/或体弱患者及合并症患者代表性不足。因此,需要纳入更广泛患者群体的随机试验。DANNOAC-VTE 研究是一项全国性集群随机交叉研究,在丹麦各医院比较四种 NOAC——edoxaban、apixaban、rivaroxaban 和 dabigatran——用于 VTE 口服抗凝治疗的疗效与安全性。本研究旨在:1)检验四种 NOAC 是否同等有效

【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/NCT03129555

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数据说明

疾病:深静脉血栓形成、肺栓塞。目前尚无针对各非维生素K拮抗剂口服抗凝药(NOAC)之间的随机头对头比较,但此类数据对于评估四种NOAC在静脉血栓栓塞症(VTE)治疗中是否疗效相当且不增加出血风险具有必要性。此外,经典随机试验具有高度选择性,因为老年和/或虚弱患者以及合并症患者代表性不足。因此,需要纳入更广泛患者群体的随机试验。DANNOAC-VTE研究是一项全国性整群随机交叉研究,比较四种NOAC——依度沙班、阿哌沙班、利伐沙班和达比加群——在丹麦各医院用于VTE口服抗凝治疗的有效性和安全性。本研究的目的在于:1)检验四种NOAC在VTE治疗中是否疗效相当且不增加需要住院的大出血风险;2)开展一项随机研究,纳入老年和虚弱患者以及传统随机临床试验通常不会纳入的合并症患者。

由于多种原因,丹麦的医院和临床医生往往偏好某一种特定的NOAC。这可以让忙碌的临床医生工作更简单,尽管在地方或区域更大范围内也可能存在经济优势。在为期两年的时间内,本研究将用随机选择取代这种个人或医院偏好的选择。参与本研究的医院和诊所将被随机分配,在总共两年的时间内,每次主要使用一种特定的NOAC,为期6个月。这仅适用于由医生选定符合NOAC治疗条件的VTE患者。VTE指深静脉血栓形成和肺栓塞,或两者兼有。终点 * 主要疗效结局:新发静脉血栓栓塞或全因死亡的复合终点。 * 次要疗效结局: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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