优化老年血液透析患者血管通路手术

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦老年血液透析患者的血管通路手术策略比较,属于泌尿生殖系统疾病/其他分类

Maastricht University Medical CenterMaastricht University Medical Center
clinicaltrials
浏览 14
其他分类Vascular Access ComplicationHemodialysis Access FailureDialysis Access MalfunctionArteriovenous FistulaArteriovenous Graft
Optimizing Access Surgery In Senior Hemodialysis Patients

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

优化老年血液透析患者血管通路手术

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦老年血液透析患者的血管通路手术策略比较,属于泌尿生殖系统疾病/其他分类。源站描述涵盖血管通路并发症、血液透析通路失败、透析通路功能障碍、动静脉内瘘、动静脉移植物及中心静脉导管相关血流感染等条件。研究为平行组、多中心随机对照试验,纳入预期6个月内开始血液透析或过去6个月内已用导管开始透析、年龄>65岁且预期寿命<2年的患者,比较自体动静脉内瘘、动静脉移植物植入与中心静脉导管置入三种策略。可用于血管通路相关并发症与结局的分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:血管通路并发症、血液透析通路失败、透析通路功能障碍、动静脉内瘘、动静脉移植物、中心静脉导管相关血流感染。目的:比较老年血液透析患者血管通路建立的手术策略。假设:与自体动静脉内瘘相比,动静脉移植物和中心静脉导管导致更少的干预、更高的生活质量和更低的医疗费用。研究设计:平行组、多中心随机对照试验。研究人群:年龄>65岁、预期寿命<2年、预期在6个月内开始血液透析治疗或过去6个月内已用导管开始血液透析治疗的患者。研究分组:1. 自体动静脉内瘘建立 2. 动静脉移植物植入 3. 中心静脉导管置入

【主题与分类】

主题标签:Vascular Access Complication、Hemodialysis Access Failure、Dialysis Access Malfunction、Arteriovenous Fistula、Arteriovenous Graft。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/NCT05911451

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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

病症:血管通路并发症、血液透析通路失效、透析通路功能障碍、动静脉内瘘、动静脉移植物、中心静脉导管相关血流感染。目的:比较老年血液透析患者血管通路建立的手术策略。假设:与自体动静脉内瘘相比,动静脉移植物和中心静脉导管导致更少的干预、更高的生活质量以及更低的医疗费用。研究设计:平行组、多中心随机对照试验。研究人群:年龄>65岁,预期寿命<2年,预计在6个月内开始血液透析治疗,或过去6个月内已使用导管开始血液透析治疗的患者。研究分组:1. 自体动静脉内瘘建立 2. 动静脉移植物植入 3. 中心静脉导管置入。样本量计算:基于每年0.80次干预的临床相关差异,采用多重性校正,3x65名患者用于优效性检验。由于入组缓慢,每位参与者的随访时间远长于试验启动时的预期。

在纳入166名参与者后,基于实际事件率和死亡率进行的计算显示,该试验具有足够的统计功效来检测事件率的相对差异为0.67,这相当于绝对差异低于每年0.80次与通路相关干预的最小临床相关差异。因此,招募在166名参与者时终止。数据分析:采用以时间为偏移变量的泊松回归分析。

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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