评估SMILE™模块改善临床牙科学生短期牙周结局、依从性与可接受性的多中心随机对照试验

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07702383

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

条件：牙龈炎、慢性牙龈炎。参与者将从四所马来西亚大学和两所印度尼西亚大学招募。符合入选标准并提供书面知情同意书的个体将接受筛查、口腔检查、专业口腔预防性洁治及任何必要的牙科治疗，以在随机分组前建立可比的口腔基线状况。随后，参与者将使用计算机生成的分层随机化序列，按1：1比例随机分配至SMILE干预组或传统刷牙对照组。分配隐藏将通过集中式电子分配系统维持。结局评估者和数据分析者将对分组分配保持盲态。SMILE干预组将通过SMILE移动应用程序接受结构化行为模块。

该方案包括关于siwak制备、刷牙技巧、储存、建议使用频率的标准化指导、教学视频、有监督的动手实践、标准化siwak套装，以及通过移动应用程序进行的每日监测，并备有纸质日志作为应急替代。对照组参与者将接受结构化的常规刷牙模块，遵循相同的培训时间表和监测程序。将提供标准化牙刷套装和包含刷牙教育材料的研究应用程序，以确保在整个研究过程中为参与者提供同等的支持和随访。完成培训后，参与者将连续21天执行其所分配的口腔卫生实践。对指定干预措施的依从性将通过研究应用程序进行监测，必要时使用纸质日志。临床评估将在基线和第21天由经过校准的检查者使用标准化牙周检查程序进行。该研究旨在确定SMILE模块在受控条件下的有效性

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。