AT-Ⅲ、PC、PS活性缺乏与PICC相关血栓的关系

源站描述回顾了抗凝蛋白活性缺乏与 VTE、DVT 发生及复发相关的研究证据,并引用了正常人群与 VTE 病例中 AT、PC、PS 活性缺乏比例的数据

Second Affiliated Hospital, Zhejiang University, School of MedicineSecond Affiliated Hospital, Zhejiang University, School of Medicine
clinicaltrials
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蛋白质预测Central Venous Catheter Thrombosis
The Relationship Between the Lack of AT-Ⅲ, PC, PS Activity and PICC-related Thrombosis

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

AT-Ⅲ、PC、PS活性缺乏与PICC相关血栓的关系

本数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 AT-Ⅲ、PC、PS 活性缺乏与 PICC 相关血栓之间的关系,源站标注的疾病条件为 Central Venous Catheter Thrombosis。源站描述回顾了抗凝蛋白活性缺乏与 VTE、DVT 发生及复发相关的研究证据,并引用了正常人群与 VTE 病例中 AT、PC、PS 活性缺乏比例的数据。该数据可用于研究抗凝蛋白活性缺乏作为 PICC 相关血栓风险因素的预测价值(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Central Venous Catheter Thrombosis。一项前瞻性研究显示,AT 水平轻度降低(70%-80%)与无诱因 VTE 复发相关。后续研究将轻度 AT 缺乏定义为低于正常范围的第 5 百分位数,以进一步验证轻度 AT 缺乏是 VTE 复发的危险因素。许多回顾性研究也表明,AT-Ⅲ、PC 和 PS 的活性与 VTE 和 DVT 的发生和复发有关。以正常参考值下限作为判断抗凝蛋白活性缺乏的标准,Zhu Tienan 等人发现,正常人中 AT、PC 和 PS 活性缺乏分别为 1.15%、1.49% 和 2.29%。Fang Biqian 等人发现 277 例 VTE 病例。在这些病例中发现 AT、PC 和 PS 活性缺乏分别为 16.00%、17.45% 和 17.09%,respect

【主题与分类】

主题标签:Central Venous Catheter Thrombosis。本站分类:妊娠、分娩和产褥期。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04535206

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:中心静脉导管血栓形成。一项前瞻性研究表明,抗凝血酶(AT)水平的轻度降低(70%-80%)与无诱因静脉血栓栓塞症(VTE)的复发相关。后续研究将轻度AT缺乏定义为低于正常范围的第5百分位数,以进一步验证轻度AT缺乏是VTE复发的危险因素。许多回顾性研究也表明,AT-Ⅲ、蛋白C(PC)和蛋白S(PS)的活性与VTE和深静脉血栓形成(DVT)的发生及复发相关。以正常参考值下限作为判断抗凝蛋白活性缺乏的标准,朱铁楠等人发现,正常人群中AT、PC和PS活性缺乏分别为1.15%、1.49%和2.29%。方碧倩等人发现了277例VTE病例。在这些病例中发现,AT、PC和PS活性缺乏分别为16.00%、17.45%和17.09%。也就是说,VTE患者中这三种抗凝蛋白活性缺乏约为正常人群的10倍。

来自台湾、香港和上海的中国学者也发现,西方国家中AT-Ⅲ、PC和PS三种抗凝蛋白的总缺乏率超过15%,提示中国人群静脉血栓栓塞症的病因构成可能与西方国家相似。不同之处在于,这反映了抗凝蛋白缺乏在中国VTE患者发病机制中起重要作用。与因子V Leiden突变和凝血酶原20210A突变相比,亚洲人群中最常见的血栓形成原因是抗凝血酶Ⅲ(AT-Ⅲ)、蛋白C(protein C,PC)和蛋白S(protein S,PS)等抗凝蛋白的缺陷。当抗凝蛋白缺乏引起的高凝状态被某些血栓形成危险因素诱发时,如妊娠、口服避孕药、骨折、长期制动等,可导致VTE的发生。当AT-Ⅲ、PC和PS活性缺陷的患者置入PICC时,whet

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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