评估CYWC628(人真皮成纤维细胞球体)治疗难治性糖尿病足溃疡安全性与有效性的对照试验

本数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于糖尿病足溃疡(DFU)治疗的前瞻性、多中心、随机临床试验

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clinicaltrials
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图像分类Diabetic Foot Ulcer (DFU)
Controlled Trial to Evaluate the Safety and Efficacy of CYWC628 (Human Dermal Fibroblast Spheroids) for the Treatment of Refractory Diabetic Foot Ulcers Compared With Standard of Care

基本信息

模态
图像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

评估CYWC628(人真皮成纤维细胞球体)治疗难治性糖尿病足溃疡安全性与有效性的对照试验

本数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于糖尿病足溃疡(DFU)治疗的前瞻性、多中心、随机临床试验。该试验评估在标准治疗(SoC)基础上加用低剂量或高剂量 CYWC628(人真皮成纤维细胞球体)治疗最长 12 周的安全性、耐受性与有效性,并与仅使用 SoC 进行对比。数据可用于了解难治性糖尿病足溃疡的细胞治疗研究设计、受试者筛选流程及感染管理等信息(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:糖尿病足溃疡(DFU)。这是一项前瞻性、多中心、随机临床试验,评估在标准治疗(SoC)基础上加用低剂量或高剂量 CYWC628 治疗 DFU 最长 12 周的安全性、耐受性和有效性,并与仅使用 SoC 进行对比。第 1 阶段:在提供自愿书面知情同意后,参与者将按照评估计划表(SOA)接受筛选评估。参与者的 DFU 将根据需要进行锐性清创,采用 SoC 进行敷料包扎并减压。如果有感染证据,将进行皮肤病原体检测,并可能给予局部或全身抗生素或抗真菌药,直至感染清除或达到资格标准中定义的可接受水平。在筛选访视(或任何 DFU 感染被判定为清除或达到资格标准中定义的可接受水平的访视)之后

【主题与分类】

主题标签:Diabetic Foot Ulcer (DFU)。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07096934

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    • 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

适应症:糖尿病足溃疡(DFU)。这是一项前瞻性、多中心、随机临床试验,旨在评估在标准治疗(SoC)基础上联合低剂量或高剂量CYWC628治疗DFU,最长12周的安全性、耐受性和疗效,并与单纯标准治疗进行比较。第1阶段:在提供自愿书面知情同意后,受试者将按照评估时间表(SOA)接受筛选评估。受试者的DFU将根据需要进行锐性清创,采用标准治疗进行敷料处理并减压。如有感染证据,将进行皮肤病原体检测,并可局部或全身使用抗生素或抗真菌药物,直至感染清除或达到资格标准中定义的可接受水平。在筛选访视(或任何DFU感染被判定为已清除或达到资格标准中定义的可接受水平的访视)后,受试者将在两(2)周后返回以确认资格。如果DFU创面面积未缩小≥30%且受试者仍符合资格,他们将在第1天被随机分配至3个治疗组之一:标准治疗+低剂量CYWC628、标准治疗+高剂量CYWC628,或单纯标准治疗。

治疗期包括每周访视以接受分配的研究治疗,最长持续12周(即最多12次治疗)。在每次访视时,研究者将对DFU进行评估,并使用eKare inSight®电子图像采集应用程序进行测量,同时测定ABI。从第1天至第12周访视或研究者判定DFU愈合的访视(以先发生者为准),每次研究访视均将进行生命体征和临床实验室检查。每次访视均将记录不良事件和合并用药/治疗。安全审查委员会(SRC)将审查前20名随机受试者(哨兵组)前2周治疗的安全性数据,即第1天、第1周和第2周访视的数据。如果安全性和耐受性被确认可接受,则继续入组

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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