Carbonlife 羊膜组织产品治疗慢性创面的疗效研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Carbonlife 羊膜组织产品(ATPs)治疗慢性创面的临床疗效与成本效益研究

Bardia AnvarBardia Anvar
clinicaltrials
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其他分类Chronic WoundsVenous Leg Ulcers (VLUs)Diabetic Foot Ulcers (DFUs)Arterial UlcersPressure UlcersBurn WoundsTrauma WoundsSurgical Wounds
Efficacy of Carbonlife Amniotic Tissue Product in the Treatment of Chronic Wounds

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

Carbonlife 羊膜组织产品治疗慢性创面的疗效研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Carbonlife 羊膜组织产品(ATPs)治疗慢性创面的临床疗效与成本效益研究。覆盖慢性创面、静脉性腿部溃疡(VLUs)、糖尿病足溃疡(DFUs)、动脉性溃疡、压力性溃疡、烧伤创面、创伤创面及手术创面等类型。研究为前瞻性对照临床试验,将在不同医疗环境和患者群体中开展,并按创面类型与治疗环境对参与者进行分层。数据可用于慢性创面治疗方案的疗效评估、成本效益分析及相关分类建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性创面、静脉性腿部溃疡(VLUs)、糖尿病足溃疡(DFUs)、动脉性溃疡、压力性溃疡、烧伤创面、创伤创面、手术创面。慢性创面构成重大的全球健康负担,影响数百万人,并导致发病率增加、生活质量下降和医疗成本上升。这些创面的特征是愈合延迟,且常与复杂的病因和延长的治疗疗程相关。本研究旨在评估 Carbonlife 羊膜组织产品(ATPs)与标准创面护理相比,在慢性创面管理中的临床疗效和成本效益。将开展一项前瞻性、对照临床试验,涵盖不同的医疗环境和具有不同创面病因的患者群体。参与者将按创面类型和治疗环境进行分层,以便

【主题与分类】

主题标签:Chronic Wounds、Venous Leg Ulcers (VLUs)、Diabetic Foot Ulcers (DFUs)、Arterial Ulcers、Pressure Ulcers、Burn Wounds、Trauma Wounds、Surgical Wounds。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/NCT07223892

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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

病症:慢性伤口、静脉性腿部溃疡(VLUs)、糖尿病足溃疡(DFUs)、动脉性溃疡、压力性溃疡、烧伤伤口、创伤伤口、手术伤口。慢性伤口构成了重大的全球健康负担,影响数百万个体,导致发病率增加、生活质量下降及医疗成本上升。这些伤口以愈合延迟为特征,常与复杂的病因和长期的治疗过程相关。本研究旨在评估Carbonlife羊膜组织产品(ATPs)与标准伤口护理相比,在慢性伤口管理中的临床疗效和成本效益。将在多样化的护理环境和具有不同伤口病因的患者群体中进行一项前瞻性、对照临床试验。参与者将根据伤口类型和治疗环境进行分层,以便进行亚组分析。主要终点将评估伤口愈合结果,而次要终点将包括生活质量指标和医疗资源利用情况。

本研究旨在生成关于ATPs在慢性伤口管理中治疗价值的高质量证据。分层分析将有助于深入了解ATPs在不同临床情境中的疗效差异。预计研究结果将对临床实践指南和医疗政策产生影响,目标是改善患者结局并优化伤口护理中的资源配置。

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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