大孔径入路及预缝合前对股总动脉入路行预操作Shockwave IVL改善结局

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦主动脉瓣狭窄患者TAVR术中股总动脉入路。研究为前瞻性随机对照预试验,比较在重度钙化股动脉中,先使用Shockwave M5血管内碎石(IVL)再行改良Seldinger技术入路,与仅用改良Seldinger技术标准入路的临床结局差异

University of Tennessee Graduate School of MedicineUniversity of Tennessee Graduate School of Medicine
clinicaltrials
浏览 24
其他分类Aortic Stenosis
Improved Outcomes With Pre-Procedure Shockwave IVL of Common Femoral Artery Access Site Prior to Large Bore Access and Pre-Closure

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

大孔径入路及预缝合前对股总动脉入路行预操作Shockwave IVL改善结局

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦主动脉瓣狭窄患者TAVR术中股总动脉入路。研究为前瞻性随机对照预试验,比较在重度钙化股动脉中,先使用Shockwave M5血管内碎石(IVL)再行改良Seldinger技术入路,与仅用改良Seldinger技术标准入路的临床结局差异。次要目的包括比较两组临床结局、术后闭合处外渗、开放血管手术需求,以及股总动脉PTA或支架用于止血或局部血管并发症的情况。可用于血管入路策略与并发症相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:主动脉瓣狭窄。这是一项前瞻性随机/对照试验预试验,旨在比较在University of Tennessee Medical接受TAVR的患者中股总动脉入路的临床结局。具体而言,本研究比较在重度钙化股动脉中,先使用Shockwave型号(M5)血管内碎石(IVL)再行改良Seldinger技术标准动脉入路的患者,与仅通过改良Seldinger方法行标准股动脉入路而不使用血管内碎石的患者。本研究的次要目的是:1. 确定两组之间的临床结局 2. 区分手术结束时闭合后的外渗 3. 比较两组之间开放血管手术的需求 4. 检查针对股总动脉的PTA或支架以帮助止血或局部血管并发症

【主题与分类】

主题标签:Aortic Stenosis。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/NCT07205068

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数据说明

条件:主动脉瓣狭窄。这是一项前瞻性随机/对照试验性研究,旨在比较在田纳西大学医学中心接受TAVR的患者经股总动脉入路的临床结局。具体而言,本研究比较了在严重钙化股动脉中,使用Shockwave型号(M5)血管内碎石术(IVL)预处理后采用改良Seldinger技术进行标准动脉入路的患者,与未使用血管内碎石术而直接采用改良Seldinger方法进行标准股动脉入路的患者。本研究的次要目的为:1. 确定组间临床结局 2. 区分手术结束时闭合后的外渗情况 3. 比较组间需要开放血管手术的情况 4. 检查组间为帮助止血或处理局部血管并发症而对股总动脉(CFA)进行的PTA或支架置入情况 5. 组间使用的Perclose装置数量 6. 比较组间出血/血肿情况 7. 检查组间住院时间的差异 8. 检查术后肾功能 9. 组间远端肢体疼痛或麻木的差异 10.

与血管闭合部位并发症相关的死亡率在两组间的比较 11. 因处理股总动脉(CFA)入路部位并发症所需的额外操作而转为全身麻醉在两组间的比较

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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