极简减压敷料治疗足底糖尿病相关足溃疡
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为极简减压敷料治疗足底糖尿病相关足溃疡。源站描述显示,研究对象为连续入组自专科糖尿病足门诊、符合选择标准的个体,纳入条件包括确诊1型或2型糖尿病、年龄大于18岁、足底DFU且Texas分级为IA或IIA、过去3个月内糖化血红蛋白≤10%(85.

基本信息
资源简介
极简减压敷料治疗足底糖尿病相关足溃疡
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为极简减压敷料治疗足底糖尿病相关足溃疡。源站描述显示,研究对象为连续入组自专科糖尿病足门诊、符合选择标准的个体,纳入条件包括确诊1型或2型糖尿病、年龄大于18岁、足底DFU且Texas分级为IA或IIA、过去3个月内糖化血红蛋白≤10%(85.8 mmol/mol)确认血糖控制、纳入时创面面积1-30 cm2;排除标准包括按Trans-Atlantic Inter-Society Consensus II指南定义的严重肢体缺血、对侧肢体活动性DFU、对侧肢体大截肢(膝下或膝上)、软组织感染、未治疗的糖尿病足骨髓炎或需要助行器。小趾相关DFU因指征不同被排除(来源 clinica。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:糖尿病足溃疡、减压。参与者和选择标准:符合选择标准的个体从我们的专科糖尿病足门诊连续入组。纳入标准为确诊的1型或2型糖尿病、年龄>18岁、Texas分级IA或IIA的足底DFU、过去3个月内糖化血红蛋白≤10%(85.8 mmol/mol)确认的血糖控制,以及纳入时创面面积为1-30 cm2。排除标准为按Trans-Atlantic Inter-Society Consensus II指南定义的严重肢体缺血、对侧肢体活动性DFU、对侧肢体大截肢(膝下或膝上)、软组织感染、未治疗的糖尿病足骨髓炎,或需要助行器。与小趾相关的DFU因指征不同被排除在研究之外
【主题与分类】
主题标签:Diabetic Foot Ulcer、Offloading。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/NCT06729411
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06729411
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:糖尿病足溃疡,减压治疗。参与者与筛选标准:符合筛选标准的个体从我们的糖尿病足专科门诊连续入组。纳入标准为确诊的1型或2型糖尿病,年龄>18岁,足底糖尿病足溃疡且Texas分类为IA或IIA,过去3个月内糖化血红蛋白≤10%(85.8 mmol/mol)证实血糖控制达标,以及入组时创面面积为1-30 cm²。排除标准为根据跨大西洋学会间共识II指南定义的重度肢体缺血,对侧肢体存在活动性糖尿病足溃疡,对侧肢体大截肢(膝下或膝上),软组织感染,未经治疗的糖尿病足骨髓炎,或需要使用助行器。与小趾相关的糖尿病足溃疡因减压装置适应证不同而被排除在研究之外。外周动脉疾病通过基于远端足背动脉搏动触诊、踝臂指数、趾臂指数和经皮氧分压对患足的血管评估予以确认。
严重肢体缺血定义为踝臂指数≤0.4且踝部收缩压<50 mm Hg或趾部收缩压<30 mm Hg 13。在基线时评估DFU的特征。干预措施 参与者被随机分配到对照组或治疗组。随机分组后,所有参与者均接受12周的随访以评估伤口愈合情况。在整个试验期间,两组均接受相同的标准治疗。参与者每周就诊两次,在门诊用无菌生理盐水清洗DFU,必要时进行清创。根据渗出液水平,所有伤口均使用中性敷料覆盖。实验组接受MOD治疗,对照组接受15 mm毡化泡沫治疗。所有参与者均穿戴可拆卸的踝高减压装置(Stabil-D装置,Podartis s.r.l.,Crocceta del Mon
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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