柴枳和胃汤治疗非糜烂性反流病伴肝胃不和证的临床疗效评价
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦非糜烂性反流病（NERD）伴肝胃不和证患者，开展随机双盲安慰剂对照临床试验，评价柴枳和胃汤在症状改善、生活质量及不良反应方面的有效性与安全性
基本信息
资源简介
柴枳和胃汤治疗非糜烂性反流病伴肝胃不和证的临床疗效评价
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦非糜烂性反流病（NERD）伴肝胃不和证患者，围绕柴枳和胃汤开展随机、双盲、安慰剂对照临床试验，评价其在症状改善、生活质量及不良反应方面的有效性与安全性。数据集所属分类为消化系统疾病 / 其他，主题标签为非糜烂性反流病（NERD）。研究同时关注中医药辨证论治 NERD 的证据水平提升、减少质子泵抑制剂（PPI）用量或停用及其过度使用所致副作用的问题，并希望为中医临床研究提供示范，优化通降颗粒的疗效并应对腹泻等潜在安全性问题。
【数据集背景】
非糜烂性反流病是胃食管反流病的一种表现形式，患者常有反流相关症状而内镜下未见黏膜糜烂。该研究以 NERD 伴肝胃不和证患者为研究对象，采用随机、双盲、安慰剂对照的临床试验设计，评价柴枳和胃汤（Chai Zhi He Wei 方）的疗效与安全性。研究背景中还涉及中医药辨证论治 NERD 证据水平的提升需求，以及 PPI 过度使用带来的副作用问题，希望通过研究减少 PPI 用量或实现停用；同时研究还以优化通降颗粒疗效、应对腹泻等潜在安全性问题为目标之一。
【数据内容】
源站描述显示，该研究的研究对象为 NERD（胃食管反流病）伴肝胃不和证患者，干预与评价围绕柴枳和胃汤展开，评价维度包括症状改善、生活质量与不良反应，并同时考察安全性。数据集主题标签为非糜烂性反流病（NERD），分类归入消化系统疾病 / 其他。除上述研究主题、研究设计与评价维度外，源站未提供具体变量字段、样本量、结局指标数值等数据内容细节。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述表明其研究类型为随机、双盲、安慰剂对照临床试验，研究对象为 NERD 伴肝胃不和证患者。关于采集时间、采集地点、采集流程与数据整理方式，源站未提供。
【适用场景】
基于源站描述，该数据集可用于了解柴枳和胃汤治疗 NERD 伴肝胃不和证的随机双盲安慰剂对照试验设计及其评价框架，包括症状改善、生活质量、不良反应与安全性等维度；也可用于关注中医药辨证论治 NERD 证据水平提升、减少或停用 PPI 以应对其过度使用副作用、以及优化通降颗粒疗效和应对腹泻等潜在安全性问题等研究背景的参考。其他具体应用场景源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法、数据访问方式、文件格式或分析操作说明。
【质量与限制】
该数据集为临床试验注册信息，源站描述未提供样本量、具体结局数据、统计方法及质量控制措施等信息，相关质量评估依据不足。使用时应以源站后续发布的研究结果与数据为准；源站未提供其他质量与限制说明。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可信息。
下载信息
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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/NCT07518420
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：非糜烂性反流病（NERD）。本研究以非糜烂性反流病（胃食管反流病）且辨证为肝胃不和证的患者为研究对象，开展随机、双盲、安慰剂对照临床试验，从症状改善、生活质量及不良反应等方面评价柴枳和胃方的有效性与安全性。一方面，本研究旨在提升中医药辨证论治非糜烂性反流病的循证医学水平；另一方面，力求减少质子泵抑制剂（PPI）的用量或停用PPI，解决PPI过度使用所致的不良反应，为中医药临床研究发挥引领示范作用；最后，本研究旨在优化通降颗粒的疗效并解决其潜在的安全性担忧，如腹泻等问题。
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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