COVID-19 静脉血栓栓塞预防中低分子肝素按体重调整剂量与固定低剂量的比较

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 COVID-19 住院患者静脉血栓栓塞(VTE)预防中低分子肝素(LMWH)按体重调整剂量与固定低剂量的比较

Central Hospital, Nancy, FranceCentral Hospital, Nancy, France
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Weight-Adjusted vs Fixed Low Doses of Low Molecular Weight Heparin For Venous Thromboembolism Prevention in COVID-19

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

COVID-19 静脉血栓栓塞预防中低分子肝素按体重调整剂量与固定低剂量的比较

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 COVID-19 住院患者静脉血栓栓塞(VTE)预防中低分子肝素(LMWH)按体重调整剂量与固定低剂量的比较。源站描述指出,SARS-CoV-2 感染与显著促血栓效应相关,VTE 及致命性肺栓塞发生率高;按急性内科疾病建议,所有 COVID-19 住院患者应接受 LMWH 等 VTE 预防,但标准预防剂量对肥胖患者可能不足,且已有标准剂量下发生 VTE 的报道。多个国际学会指南确认存在高凝状态及血栓预防的重要性,但最佳剂量未知,需开展比较研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:COVID、血栓形成、肺栓塞、深静脉血栓形成。全球观察性研究显示,SARS-CoV-2 感染与显著的促血栓效应相关,静脉血栓栓塞(VTE)发生率高,尤其是危及生命的肺栓塞。根据急性内科疾病的建议,所有 COVID-19 住院患者都应接受 VTE 预防,如低分子肝素(LMWH)。标准预防剂量(例如依诺肝素 4000IU 每日一次)对肥胖患者可能不足,且已有接受标准预防剂量治疗的患者发生 VTE 的报道。在 COVID-19 患者中,多个国际学会的指南确认存在高凝状态以及血栓预防的重要性,但“最佳剂量未知”,需要开展比较研究。鉴于这些因素,

【主题与分类】

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

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04373707

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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:COVID、血栓形成、肺栓塞、深静脉血栓形成。全球范围内的观察性研究表明,SARS-CoV-2感染与显著的促血栓形成效应相关,静脉血栓栓塞症(VTE)的发生率较高,尤其是危及生命的肺栓塞。根据急性内科疾病的推荐意见,所有COVID-19住院患者均应接受VTE预防措施,如低分子肝素(LMWH)。标准预防剂量(例如依诺肝素4000IU每日一次)在肥胖患者中可能不足,且已有在接受标准预防剂量治疗的患者中发生VTE的报道。在COVID-19患者中,多个国际学会的指南确认存在高凝状态以及血栓预防的重要性,但“最佳剂量尚不明确”,需要进行比较研究。鉴于这些因素,开展一项比较不同治疗策略以预防COVID-19住院患者VTE的试验构成了一项卫生紧急任务。

因此,我们假设,增加按体重调整的预防剂量低分子肝素(LMWH)相较于较低预防剂量,能更有效地降低住院患者发生危及生命的静脉血栓栓塞症(VTE)的风险。由于COVID-19患者可能伴有肾功能/肝功能不全、药物相互作用或需进行侵入性操作,这些因素可能增加出血并发症的风险,因此,增加剂量的获益-风险平衡将得到仔细评估。这项多中心随机(1:1)开放标签对照试验,将住院的成年COVID-19感染者随机分配至接受按体重调整的预防剂量或较低预防剂量的低分子肝素治疗组。

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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