盐酸地尔硫卓乳膏治疗肛裂的疗效与安全性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为盐酸地尔硫卓乳膏治疗慢性肛裂的疗效与安全性研究，属于消化系统疾病下的肛裂方向
基本信息
资源简介
盐酸地尔硫卓乳膏治疗肛裂的疗效与安全性研究
该数据集对应的是一项关于盐酸地尔硫卓乳膏用于治疗慢性肛裂的疗效与安全性研究，来源为 clinicaltrials.gov。研究关注的核心问题是：在连续 28 天、每日三次（TID）给药条件下，盐酸地尔硫卓乳膏对排便相关或排便后最严重肛裂疼痛的缓解效果。数据集在分类上归属于消化系统疾病下的肛裂方向，主题标签为慢性肛裂。整体来看，该数据集围绕一项特定药物干预的临床研究展开，提供了研究条件、主要目标及来源信息，可用于了解该研究的基本设计取向和关注终点。
【数据集背景】
慢性肛裂是一种位于消化系统末端、以排便相关疼痛为主要表现的疾病状态。本数据集所对应的研究以慢性肛裂为研究条件，旨在评估盐酸地尔硫卓乳膏在该疾病中的疗效。研究的主要目标明确指向“最严重肛裂相关疼痛”的减轻，且限定为与排便相关或发生在排便之后的疼痛。给药方案为每日三次，持续 28 天。这一背景信息表明，该数据集并非泛化的肛裂流行病学数据，而是围绕特定药物、特定给药频率和特定疗程的干预性研究资料。
【数据内容】
数据集的主题标签为“慢性肛裂”，来源站描述中列出的研究条件为慢性肛裂。研究的主要目标为评估盐酸地尔硫卓乳膏在每日三次、连续 28 天给药条件下，对排便相关或排便后最严重肛裂疼痛的缓解效果。除上述内容外，关于具体受试者数量、分组方式、对照设置、疼痛评分量表、安全性指标、统计分析方法及研究结果等，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来自 clinicaltrials.gov。其英文名称为“Efficacy and Safety Study With Diltiazem Hydrochloride Cream to Treat Anal Fissures”。从来源站描述可知，该研究关注慢性肛裂，并以盐酸地尔硫卓乳膏为干预手段。关于采集时间、采集地点、研究机构、研究者信息、注册编号及数据更新日期等，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于了解盐酸地尔硫卓乳膏治疗慢性肛裂这一临床研究的基本设定，包括研究条件、主要目标、给药频率和疗程。它可用于消化系统疾病尤其是肛裂方向的资料整理、研究背景梳理和主题归类。由于源站未提供研究结果、受试者特征和安全性数据，该数据集不适用于直接进行疗效比较、安全性评价或临床决策。若需用于系统综述、荟萃分析或药物经济学评价，仍需补充源站未提供的详细数据。
【使用方法】
使用该数据集时，可将其视为一项临床研究的基本信息记录，围绕慢性肛裂、盐酸地尔硫卓乳膏、每日三次给药和 28 天疗程等关键要素进行检索与归类。由于源站未提供具体数据字段、变量定义、访问接口或下载格式，无法进一步说明数据调用方式、分析流程或统计软件操作步骤。使用者应仅依据已提供的研究条件与主要目标进行理解，不应推断未给出的研究结论。
【质量与限制】
该数据集的信息来源为 clinicaltrials.gov，具有明确的来源站标识和英文名称，主题标签与分类方向一致。但源站描述仅覆盖研究条件与主要目标，未提供样本量、研究设计类型、随机化与盲法、终点指标定义、不良事件、统计结果及结论等信息。因此，该数据集在完整性和结果可用性方面存在明显限制。源站未提供质量评价、数据核验方法及偏倚风险信息，使用者不应将其视为完整的临床证据报告。
【引用与许可】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，英文名称为“Efficacy and Safety Study With Diltiazem Hydrochloride Cream to Treat Anal Fissures”。关于引用格式、许可条款、使用限制及数据共享政策，源站未提供。
下载信息
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暂未开放公开下载
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01690221
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：慢性肛裂。主要目的：评估盐酸地尔硫卓乳膏每日三次（TID）给药，连续28天，对减轻排便时或排便后最严重肛裂（AF）相关疼痛的疗效。
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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