干燥综合征唾液腺内镜增强唾液腺功能6个月随访随机对照单盲研究数据
数据来自：唾液腺内镜增强干燥综合征唾液腺功能：一项6个月随访、随机对照、单盲研究[数据集]。主题标签：干燥综合征、唾液腺内镜、唾液腺功能、随机对照、单盲研究、6个月随访、消化系统疾病
基本信息
资源简介
干燥综合征唾液腺内镜增强唾液腺功能6个月随访随机对照单盲研究数据
该数据集英文名为“Data from: Sialendoscopy enhances salivary gland function in Sjögren’s syndrome: a 6 month follow-up, randomized and controlled, single blind study”，是一项围绕干燥综合征患者唾液腺功能变化的临床研究数据，研究设计为随机对照、单盲、为期6个月随访，干预方式为唾液腺内镜。数据集由 Dryad 平台发布，DOI 为 10.5061/dryad.r7m1n，来源站为 search.dataone.org，本站将其归入消化系统疾病 / 其他分类。数据集主题标签涵盖干燥综合征、唾液腺内镜、唾液腺功能、随机对照、单盲研究、6个月随访及消化系统疾病，可用于了解该随机对照试验的原始数据构成与复用背景。
【数据集背景】
该数据集对应一项已发表的临床研究，研究题目明确指向唾液腺内镜对干燥综合征患者唾液腺功能的增强作用，采用6个月随访、随机对照、单盲设计。干燥综合征是一种累及外分泌腺的自身免疫性疾病，唾液腺功能受损是其常见表现之一，因此该研究关注唾液腺内镜干预后唾液腺功能的变化。数据集于2018年发布，属于临床研究数据共享的组成部分，本站分类将其置于消化系统疾病 / 其他类别下。
【数据内容】
源站未提供具体变量清单、样本量、文件格式与文件数量等细节。根据数据集标题与主题标签，可确认数据与唾液腺内镜干预、唾液腺功能评估、随机对照分组、单盲设计及6个月随访相关，但具体测量指标、时间点安排和数据结构需以源站记录为准。
【采集与来源】
数据来源于一项随机对照、单盲、6个月随访的临床研究，发布平台为 Dryad，DOI 为 10.5061/dryad.r7m1n，来源站为 search.dataone.org。源站未提供采集地点、招募方式、伦理审批信息及具体采集流程。
【适用场景】
该数据集适用于围绕干燥综合征唾液腺功能与唾液腺内镜干预效果的研究复用、系统综述或方法学参考，也可用于临床研究数据共享实践的教学示例。由于源站未提供变量与样本细节，具体分析场景需结合原始研究文献与数据文件说明确定。
【使用方法】
源站未提供数据文件格式、变量说明、分组编码及分析脚本等使用指引。使用前应查阅 Dryad 记录页与关联论文，确认数据字典与访问条件。
【质量与限制】
源站未提供样本量、缺失值、偏倚控制及数据完整性等质量信息。该研究为单中心或特定设计下的随机对照单盲研究，外推需谨慎；具体限制以源站记录和原始论文为准。
【引用与许可】
引用信息为：(2018). Data from: Sialendoscopy enhances salivary gland function in Sjögren’s syndrome: a 6 month follow-up, randomized and controlled, single blind study [Dataset]. http://doi.org/10.5061/dryad.r7m1n。许可条款源站未提供。
下载信息
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
(2018). Data from: Sialendoscopy enhances salivary gland function in Sjögren’s syndrome: a 6 month follow-up, randomized and controlled, single blind study [Dataset]. http://doi.org/10.5061/dryad.r7m1n
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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需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
