低剂量维生素C治疗>20%烧伤与既往高剂量维生素C研究比较

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦烧伤面积超过20%的患者,比较低剂量维生素C与既往高剂量维生素C研究

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clinicaltrials
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其他BurnsAscorbic Acid DeficiencyBurn ShockBurn Degree SecondBurn Degree ThirdFluid and Electrolyte Imbalance
Low Dose Vitamin C in Burns >20% Compared to Previous Studies With High Dose Vitamin C

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

低剂量维生素C治疗>20%烧伤与既往高剂量维生素C研究比较

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦烧伤面积超过20%的患者,比较低剂量维生素C与既往高剂量维生素C研究。覆盖烧伤、抗坏血酸缺乏、烧伤休克、二度及三度烧伤、水电解质失衡等主题。源站描述指出烧伤引发炎症介质释放、毛细血管屏障破坏和液体转移,液体管理与复苏至关重要,维生素C给药可降低烧伤后早期脂质过氧化。数据可用于烧伤液体复苏与维生素C剂量相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:烧伤、抗坏血酸缺乏、烧伤休克、二度烧伤、三度烧伤、水电解质失衡。烧伤损伤的特征是大量释放炎症介质,这些介质破坏正常的毛细血管屏障,导致血管内液体迅速转移到组织间隙,最终引发休克和死亡。因此,充分的液体管理和复苏对烧伤患者防止进一步细胞损伤至关重要。心输出量监测以及早期管饲和维生素C给药等技术及医疗选择多年来发展缓慢。有效管理系统性炎症反应综合征反应和代谢紊乱对烧伤患者的生存至关重要。特别是,维生素C给药已被证明可显著减少烧伤后早期脂质过氧化,减少

【主题与分类】

主题标签:Burns、Ascorbic Acid Deficiency、Burn Shock、Burn Degree Second、Burn Degree Third、Fluid and Electrolyte Imbalance。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05612867

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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

条件:烧伤、抗坏血酸缺乏症、烧伤休克、二度烧伤、三度烧伤、水电解质失衡。烧伤损伤的特征是大量释放炎症介质,这些介质破坏正常的毛细血管屏障,导致血管内液体迅速转移至组织间隙,最终引发休克和死亡。因此,充分的液体管理和复苏对烧伤患者至关重要,以防止进一步的细胞损伤。心输出量监测以及早期管饲和维生素C给药等技术及医疗方案多年来发展缓慢。有效管理全身炎症反应综合征反应和代谢紊乱对烧伤患者的生存至关重要。特别是,维生素C给药已被证明能显著降低烧伤后早期脂质过氧化,通过防止内皮功能障碍减少液体微血管渗漏,并减少烧伤组织水肿形成。维生素C是一种廉价且广泛可得的抗氧化剂,已被证明在积极影响烧伤复苏临床结局方面显著有效。

尽管维生素C是烧伤复苏中的常规组成部分,但在考虑其对死亡率、液体复苏需求量及其他各种临床结局的影响时,对于最有效剂量尚无共识。明确维生素C的临床有效最小剂量可帮助外科医生更好地指导需要烧伤复苏患者的治疗。在本研究中,我们旨在通过对烧伤患者的回顾性病历审查,评估维生素C在烧伤面积大于20%总体表面积患者中对各种临床结局的疗效。通过这项回顾性病历审查,我们旨在确定一个更明确的维生素C剂量,以实现具有临床意义的积极结局。

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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