慢性下肢动脉疾病不愈合创面的联合治疗:一项比较研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为慢性下肢动脉疾病不愈合创面的联合治疗比较研究,属于循环系统疾病及其他类别

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其他Obliterans, ArteriosclerosisPeripheral Arterial DiseaseDiabetic Foot
Combined Treatment for Non-Healing Wounds in Chronic Lower Extremity Arterial Disease: A Comparative Study

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

慢性下肢动脉疾病不愈合创面的联合治疗:一项比较研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为慢性下肢动脉疾病不愈合创面的联合治疗比较研究,属于循环系统疾病及其他类别。覆盖闭塞性动脉硬化、外周动脉疾病、糖尿病足等条件。源站描述指出,慢性下肢动脉闭塞性疾病即外周动脉疾病由系统性动脉粥样硬化引起,全球约影响2.02亿成年人,与糖尿病、吸烟、高血压等风险因素相关,可导致疼痛、疲劳乃至不愈合慢性创面,造成经济负担并影响生活质量。该数据可用于相关比较研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:闭塞性、动脉硬化、外周动脉疾病、糖尿病足。慢性下肢动脉闭塞性疾病,即外周动脉疾病(PAD),由系统性动脉粥样硬化引起,全球约影响2.02亿成年人。该病症以进行性动脉狭窄或闭塞为特征,与糖尿病、吸烟和高血压等显著风险因素相关。PAD可导致从疼痛和疲劳到不愈合慢性创面等严重并发症的症状。这些创面给医疗系统带来沉重的经济负担,并显著影响患者的生活质量。在一些国家,超过250万人患有慢性不愈合溃疡,复发率高且愈合效果差。管理这些创面成本高昂,因生产力损失而产生显著的间接成本。Pos

【主题与分类】

主题标签:Obliterans, Arteriosclerosis、Peripheral Arterial Disease、Diabetic Foot。本站分类:循环系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06724276

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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:闭塞性病变、动脉硬化、外周动脉疾病、糖尿病足。下肢动脉慢性闭塞性疾病,即外周动脉疾病(PAD),由全身性动脉粥样硬化引起,全球约影响2.02亿成年人。该病以进行性动脉狭窄或闭塞为特征,与糖尿病、吸烟和高血压等重要危险因素相关。PAD可导致从疼痛、疲劳到不愈合慢性伤口等严重并发症的一系列症状。这些伤口给医疗系统带来沉重的经济负担,并显著影响患者的生活质量。在一些国家,超过250万人患有慢性不愈合性溃疡,复发率高且愈合效果差。管理这些伤口费用高昂,因生产力丧失而产生的间接成本也相当可观。截肢后生存率低,传统治疗往往无法完全解决问题。血管内介入治疗,如球囊血管成形术和支架植入术,因其安全性和有效性而成为PAD的首选治疗方法。

然而,目前治疗慢性难愈性创面的方法仍显不足。细胞生物技术的最新进展,尤其是成纤维细胞疗法,在改善创面愈合方面展现出前景。成纤维细胞在组织修复和炎症过程中发挥关键作用。目前需要更多研究来探讨将成纤维细胞疗法与现有治疗方法相结合,用于治疗PAD患者慢性难愈性创面的有效性。填补这一空白有望带来更好的治疗结局,并改善受影响个体的生活质量。本研究旨在开发一种用于治疗下肢动脉慢性闭塞性疾病患者慢性难愈性创面的联合治疗方法,评估其有效性并评价其安全性。

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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