CRAD ULCER X-01 脉冲电磁场疗法治疗糖尿病足溃疡的疗效评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦糖尿病足溃疡(DFU)与糖尿病(DM),属于内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病分类

National Defence University of MalaysiaNational Defence University of Malaysia
clinicaltrials
浏览 8
蛋白质分类Diabetic Foot UlcerDiabetes Mellitus (DM)
Evaluating the Efficacy of Pulsating Electromagnetic Field Therapy by CRAD ULCER X-01 for Diabetic Foot Ulcers

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

CRAD ULCER X-01 脉冲电磁场疗法治疗糖尿病足溃疡的疗效评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦糖尿病足溃疡(DFU)与糖尿病(DM),属于内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病分类。源站描述显示,研究旨在评估本地开发的 CRAD ULCER X-01 设备利用脉冲电磁场(PEMF)原理促进 DFU 愈合的疗效。方法部分提到将从 Hospital Angkatan Tentera Tuanku Mizan 骨科诊所招募 32 名慢性、非愈合性 DFU 患者并分组。数据可用于了解 PEMF 疗法在 DFU 治疗中的研究设计、患者招募与分组信息,支持相关疗效评估与主题分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:糖尿病足溃疡、糖尿病(DM)。背景:糖尿病足溃疡(DFU)是慢性、未控制的糖尿病(DM)的常见并发症。通常处方抗生素、每日换药、伤口清创和伤口减压治疗。然而,许多 DFU 患者仍进展为严重结局,包括伤口不愈合、感染、坏死和骨髓炎。先前研究表明,应用脉冲电磁场(PEMF)可加速伤口愈合,包括在 DFU 患者中。因此,本研究旨在评估本地开发的 CRAD ULCER X-01 设备的疗效,该设备使用 PEMF 原理促进 DFU 愈合。方法:将从 Hospital Angkatan Tentera Tuanku Mizan 骨科诊所招募总共 32 名慢性、非愈合性 DFU 患者,并分为

【主题与分类】

主题标签:Diabetic Foot Ulcer、Diabetes Mellitus (DM)。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/NCT07465640

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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:糖尿病足溃疡、糖尿病(DM)。背景:糖尿病足溃疡(DFU)是慢性、未控制的糖尿病(DM)常见的并发症。通常采用抗生素治疗、每日换药、伤口清创和伤口减压等措施。然而,许多DFU患者仍会进展为严重结局,包括伤口不愈合、感染、坏死和骨髓炎。既往研究表明,应用脉冲电磁场(PEMF)可加速伤口愈合,包括DFU患者。因此,本研究旨在评估一种本地开发的CRAD ULCER X-01设备的疗效,该设备利用PEMF原理促进DFU愈合。方法:将从Tuanku Mizan武装部队医院骨科诊所招募共32名患有慢性、不愈合DFU的患者,并分为对照组(C)(n=8)和治疗组(T)(n=24)。所有患者均将接受标准的每日换药。

PEMF将在T1、T2和T3亚组中分别每天补充1小时、2小时和3小时(每组n=8);而C组将进行安慰剂效应对照(设备放置到位但关闭)。治疗持续时间将持续至伤口愈合或最长三个月。所有患者将在治疗前和治疗后接受伤口评估、通过苏木精-伊红(H&E)染色进行的伤口边缘组织组织学检查、免疫组织学检查(检测血管内皮生长因子[VEGF]和成纤维细胞生长因子2[FGF-2]表达),以及血清超氧化物歧化酶(SOD)和C反应蛋白(CRP)检测,此外仅在治疗后测量糖化血红蛋白(HbA1c)以控制混杂因素(即过去三个月的血糖控制情况)。本研究假设使用CRAD ULCER X-01设备的PEMF疗法将加速DFU愈合并改善组织完整性,同时通过氧化应激和炎症标志物评估其全身效应极小。结论:th

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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