探索皮肤屏障功能、糖尿病设备相关接触性皮炎复发及水胶体与硅酮贴片预防效果

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童和青少年 1 型糖尿病患者的糖尿病设备相关接触性皮炎。研究关注皮肤屏障功能、接触性皮炎复发情况,并评估水胶体与硅酮贴片在预防接触性皮炎方面的效果

Steno Diabetes Center CopenhagenSteno Diabetes Center Copenhagen
clinicaltrials
浏览 10
医学影像分类Contact DermatitisType 1 Diabetes Mellitus
Exploring Skin Barrier Function, Recurrence of Diabetes Device-Related Contact Dermatitis, and Evaluation of Hydrocolloid and Silicone-Based Patches for Its Prevention in Children and Adolescents With Type 1 Diabetes

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

探索皮肤屏障功能、糖尿病设备相关接触性皮炎复发及水胶体与硅酮贴片预防效果

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童和青少年 1 型糖尿病患者的糖尿病设备相关接触性皮炎。研究关注皮肤屏障功能、接触性皮炎复发情况,并评估水胶体与硅酮贴片在预防接触性皮炎方面的效果。研究对象为 2 至 18 岁、因胰岛素泵或连续血糖监测仪(CGM)引发接触性皮炎(CD)的儿童和青少年。参与者需填写健康问卷并参加三次现场研究访视。该数据可用于分析不同贴片类型与接触性皮炎复发的关系,以及比较硅酮贴片和水胶体贴片的预防效果(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:接触性皮炎、1型糖尿病。本临床试验的目标是确保接触性皮炎不会妨碍任何糖尿病患者获得最佳的糖尿病治疗。本研究旨在回答的主要问题包括:使用不同型号的贴片置于设备下方时,有多少儿童糖尿病患者出现与设备相关的接触性皮炎复发?硅胶基贴片与水胶体贴片,哪一种在预防接触性皮炎方面更有效?研究人群包括2至18岁的儿童和青少年,其接触性皮炎由胰岛素泵或连续血糖监测仪引起。参与者将被要求完成关于其健康状况的问卷,并参加三次现场研究访视。在这些访视期间,将进行以下评估:临床皮肤检查;最近使用的胰岛素泵部位、连续血糖监测仪部位及任何报告皮肤反应的皮肤照片;身高和体重测量;用于测量长期血糖(HbA1c)和丝聚蛋白基因突变的血液样本;关于皮肤反应及相关症状的访谈;皮肤超声;皮肤胶带剥离;电阻抗光谱,一种通过皮肤传输无害电信号的无创技术。

【主题与分类】

主题标签:Contact Dermatitis、Type 1 Diabetes Mellitus。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/NCT07767461

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07767461

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • OpenDataLab: 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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:接触性皮炎、1型糖尿病。本临床试验的目标是确保接触性皮炎不会妨碍任何糖尿病患者获得最佳的糖尿病治疗。本研究旨在回答的主要问题是:在患有糖尿病设备相关接触性皮炎的儿科患者中,根据其设备下方使用的贴片类型,有多少患者会出现接触性皮炎复发?一种贴片(硅胶基或水胶体)在预防接触性皮炎方面是否比另一种更有效?研究人群包括2-18岁因胰岛素泵或连续血糖监测仪(CGM)引起接触性皮炎(CD)的儿童和青少年。参与者将被要求完成关于其健康状况的问卷,并参加三次现场研究访视。

在这些访视期间,将进行以下评估:临床皮肤检查、最近使用的胰岛素泵部位、CGM部位及任何报告皮肤反应的皮肤照片、身高和体重测量、用于测量长期血糖(HbA1c)和丝聚蛋白基因突变的血液样本、关于皮肤反应及相关症状的访谈、皮肤超声、皮肤胶带剥离、电阻抗光谱(EIS),一种通过皮肤传递无害电信号的无创技术。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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