硅酮高吸水性聚合物敷料用于慢性伤口管理的有效性
该数据集源自 clinicaltrials.gov,聚焦硅酮高吸水性聚合物敷料(RespoSorb Silicone 及 RespoSorb Silicone Border)在慢性渗出性下肢伤口管理中的临床性能与安全性

基本信息
资源简介
硅酮高吸水性聚合物敷料用于慢性伤口管理的有效性
该数据集源自 clinicaltrials.gov,聚焦硅酮高吸水性聚合物敷料(RespoSorb Silicone 及 RespoSorb Silicone Border)在慢性渗出性下肢伤口管理中的临床性能与安全性。研究为前瞻性、非对照、单臂设计,计划在波兰 7 至 10 家临床中心(含门诊与医院)入组约 80 名可评估的成年患者,每名患者仅有一处慢性 VLU 或 DFU,且每组中 VLU 与 DFU 患者各至少占 35%。VLU 患者接受压力治疗,DFU 患者使用适当减压装置。数据可用于评估敷料对慢性伤口愈合的有效性及相关临床结局(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Venous Leg Ulcer (VLU)、Diabetic Foot Ulcer (DFU)。这项前瞻性、非对照、单臂临床研究作为上市后临床随访(PMCF)活动的一部分开展,旨在评估两种硅酮 SAP 敷料:RespoSorb Silicone(RSSil;也以 Zetuvit Plus Silicone 上市)和 RespoSorb Silicone Border(RSSB;也以 Zetuvit Plus Silicone Border 上市)在管理慢性、渗出性下肢伤口中的临床性能和安全性。计划在波兰 7 至 10 家临床中心(包括门诊诊所和医院)入组约 80 名可评估的、患有单一慢性 VLU 或 DFU 的成年患者。在每个敷料组中,至少 35% 的患者将患有 VLU,至少 35% 患有 DFU。VLU 患者将接受压力治疗,DFU 患者将在整个研究期间使用适当的减压装置。患者
【主题与分类】
主题标签:Venous Leg Ulcer (VLU)、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/NCT07549737
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:静脉性腿部溃疡(VLU)、糖尿病足溃疡(DFU)。这项前瞻性、非对照、单臂临床研究是作为上市后临床随访(PMCF)活动的一部分开展的,旨在评估两种硅酮SAP敷料:RespoSorb Silicone(RSSil;也以Zetuvit Plus Silicone上市)和RespoSorb Silicone Border(RSSB;也以Zetuvit Plus Silicone Border上市)在管理慢性、渗出性下肢创面中的临床性能和安全性。将在波兰的7至10个临床中心(包括门诊诊所和医院)入组约80名可评估的患有单一慢性VLU或DFU的成年患者。在每个敷料组中,至少35%的患者将患有VLU,至少35%患有DFU。VLU患者将接受压力治疗,DFU患者将在整个研究期间使用适当的减压装置。患者将被随访最长6周,或直至创面愈合、中止、退出,或发生妨碍继续参与的不良事件。主要目的是评估RSSil和RSSB在随时间推移缩小创面尺寸方面的潜在临床有效性。
伤口面积将通过标准化照片,在每次访问时采用平面测量法客观测量。次要结局包括伤口组织组成(肉芽组织和腐肉)的变化、渗出液量和类型、伤口周围皮肤状况、更换敷料的频率,以及患者报告的结果,如治疗获益和伤口相关生活质量。身体活动将使用腕戴式加速度计进行评估,并记录对压力治疗(静脉性腿部溃疡,VLU)或减压装置(糖尿病足溃疡,DFU)的依从性。此外,医疗保健专业人员将提供关于敷料可用性和整体体验的反馈。安全性将通过在整个研究过程中监测和记录与器械相关的不良事件和器械缺陷来评估。数据将使用电子病例报告表进行采集,并主要采用意向性治疗分析。
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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