糖尿病足溃疡高压氧治疗注册研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为一项为期10年的回顾性注册研究，聚焦糖尿病足溃疡合并外周缺血患者。研究比较补充性HBOT组与对照组，测量主要截肢、死亡率和住院等结局
基本信息
资源简介
糖尿病足溃疡高压氧治疗注册研究
Registry HBOT in DFU 是一个登记于 clinicaltrials.gov 的数据集，归类于内分泌、营养和代谢疾病下的糖尿病领域。该数据集围绕糖尿病足溃疡这一主题标签展开，来源于一项为期10年的回顾性注册研究，研究对象为糖尿病足溃疡合并外周缺血的患者。研究设计将受试者划分为两组进行对比，一组接受补充性高压氧治疗（HBOT），另一组作为对照组，并围绕主要截肢、死亡率以及住院情况等结局指标进行测量。该数据集为关注糖尿病足溃疡合并外周缺血人群治疗结局的研究者提供了基于注册登记框架的数据资源。
【数据集背景】
糖尿病足溃疡是糖尿病的严重并发症之一，当合并外周缺血时，病情往往更为复杂，截肢风险与死亡风险均可能升高。在此背景下，补充性高压氧治疗作为一种辅助治疗手段受到关注，但其在糖尿病足溃疡合并外周缺血患者中的实际效果需要通过系统性的结局测量加以评估。Registry HBOT in DFU 正是基于这一临床问题而建立的注册研究数据集，其英文名称直接体现了研究主题，即围绕糖尿病足溃疡患者接受高压氧治疗（HBOT）的注册登记数据。该数据集所属分类为内分泌、营养和代谢疾病下的糖尿病方向，与研究对象的基础疾病属性一致。
【数据内容】
该数据集的核心内容来自一项为期10年的回顾性注册研究。研究聚焦于糖尿病足溃疡合并外周缺血的患者群体，通过注册登记的方式收集并测量与治疗结局相关的信息。研究设置了两组进行对比：一组接受补充性高压氧治疗，另一组为对照组。所测量的结局指标包括主要截肢、死亡率以及住院情况。数据集的主题标签为糖尿病足溃疡，反映了其核心关注点。除上述内容外，关于数据集的具体变量字段、样本量、时间跨度细节、随访频率等，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，即通过该临床试验注册平台获取。其研究类型为回顾性注册研究，研究周期为10年。数据采集的具体机构、采集地点、采集流程以及数据录入方式等，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于与糖尿病足溃疡合并外周缺血相关的临床研究与分析场景，例如评估补充性高压氧治疗对主要截肢、死亡率及住院情况等结局的影响，或围绕该患者群体开展治疗方案的比较研究。同时，也可用于关注糖尿病足溃疡注册登记数据的研究者进行二次分析或方法学参考。关于更具体的适用场景限定，源站未提供。
【使用方法】
该数据集的使用方法、数据访问方式、分析工具要求以及操作步骤等，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为回顾性注册研究，其研究设计本身可能带来一定的局限性，例如回顾性数据收集可能存在的偏倚。此外，研究仅涉及补充性高压氧治疗组与对照组的比较，其结论的外推需谨慎。关于数据质量的具体评估指标、缺失情况、偏倚控制措施以及其它限制条件，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集的引用方式与许可条款，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06693180
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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
Conditions: Diabetic Foot Ulcers. 10 year retrospective registry to measure outcomes regarding major amputations, mortality, hospital admissions in patients with a diabetic foot ulcer with peripheral ischaemia. Two groups will be compared: complementary HBOT and a control group.
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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