桡动脉偏移与再植入技术用于初次血液透析通路建立的评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦终末期肾病患者的初次血液透析血管通路建立,评估桡动脉偏移与再植入技术

Centre Hospitalier Universitaire de NiceCentre Hospitalier Universitaire de Nice
clinicaltrials
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其他End-stage Renal Disease
Evaluation of the Radial Artery Deviation And Reimplantation Technique for Primary Hemodialysis Access Creation

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

桡动脉偏移与再植入技术用于初次血液透析通路建立的评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦终末期肾病患者的初次血液透析血管通路建立,评估桡动脉偏移与再植入技术。源站描述指出,当前指南以端头静脉至侧桡动脉的动静脉内瘘为金标准,但腕部 AVF 通畅性最差,初次 AVF 失败(含成熟失败)在首年约 35-40%,多因吻合口旁狭窄,12 个月原发通畅率仅 55%,吻合口旁新生内膜增生常发生于摆动段。数据可用于血管通路相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:终末期肾病。在当前的肾脏病学和血管外科指南中,端头静脉至侧桡动脉的动静脉内瘘是初次血管通路建立的金标准。然而,这些腕部 AVF 被公认为所有自体血管通路中通畅性最差的。因此,血管通路领域的结局改善迫在眉睫,这关系到日益增长的、需要血液透析的终末期肾病患者人群。初次 AVF 失败,包括成熟失败,仅在第一年就发生约 35-40%,通常由吻合口旁狭窄引起。许多 AVF 随后需要额外干预才能成功成熟。这些 AVF 的原发通畅率较差,12 个月时为 55%。吻合口旁新生内膜增生通常发生在摆动段,例如为形成端侧吻合而游离的近端静脉。

【主题与分类】

主题标签:End-stage Renal Disease。本站分类:泌尿生殖系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02728817

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    • 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

疾病:终末期肾病。在当前肾脏病学和血管外科指南中,端-头静脉至侧-桡动脉动静脉内瘘是初次血管通路建立的金标准。然而,已知这些腕部动静脉内瘘在所有自体血管通路中通畅率最差。因此,血管通路领域的结局改善迫在眉睫,这关系到需要血液透析的终末期肾病患者发病率不断增长的问题。初次动静脉内瘘失败,包括成熟失败,仅在第一年就发生约35-40%,通常由吻合口旁狭窄引起。许多动静脉内瘘随后需要额外干预才能成功成熟。这些动静脉内瘘的初级通畅率较差,12个月时为55%。吻合口旁新生内膜增生通常发生在摆动段,例如为形成端-侧吻合而游离的近端静脉。这一手术游离段既与湍流重合,也与滋养血管的血供中断重合。这些过程与内皮细胞激活及功能障碍表型相关。

因此,研究者假设,尽量减少静脉剥离的手术技术可能改善瘘管成熟和通路通畅性。据此,研究者开发了“桡动脉偏移与再植入(RADAR)技术”。RADAR不采用传统的静脉端-动脉侧吻合,而是采用动脉端-静脉侧吻合,并辅以最小程度的血管剥离。研究者扩展了传统的“不接触”技术,主张避免任何静脉剥离或操作。研究者也尽量减少动脉剥离,通过剥离桡动脉蒂而非动脉本身来实现。本研究旨在通过多中心随机对照试验,比较这种新技术与传统桡头瘘的安全性和有效性。除了传统的终点指标如通畅

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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