糖尿病足溃疡全接触软石膏治疗研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦糖尿病足溃疡的减压治疗研究,评估全接触软石膏联合或不联合可拆卸 cam boot 在促进溃疡愈合方面是否与常用减压方法同样有效

University of MinnesotaUniversity of Minnesota
clinicaltrials
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Total Contact Soft Cast in Diabetic Foot Ulcers

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

糖尿病足溃疡全接触软石膏治疗研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦糖尿病足溃疡的减压治疗研究,评估全接触软石膏联合或不联合可拆卸 cam boot 在促进溃疡愈合方面是否与常用减压方法同样有效。覆盖糖尿病足溃疡、糖尿病、足溃疡、腿部溃疡及踝部溃疡等主题,涉及伤口敷料、足底减压毡垫、Unna boot、Kerlix、Kling 绷带、coban 及 Ace 绷带等材料与操作。可用于糖尿病足溃疡治疗方案的比较研究、临床决策参考及相关数据分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:糖尿病足溃疡、糖尿病、足溃疡、足溃疡(糖尿病性)、溃疡、足部溃疡、腿部溃疡、踝部溃疡。本研究将评估使用全接触软石膏联合或不联合可拆卸 cam boot 在愈合糖尿病足溃疡方面是否与更常用的减压方法同样有效。全接触软石膏将包括对溃疡选用伤口敷料,以及针对所有足溃疡的足底适应性减压毡垫,并在足弓处添加 4x4 纱布垫以形成跖趾关节(MPJ)和足底跟部溃疡的摇椅底。接下来的层将是: 从跖趾关节到膝盖正下方的 Unna boot, 从跖趾关节到膝盖正下方的无菌 Kerlix, 从跖趾关节到膝盖正下方的无菌 4 英寸 Kling 绷带, 从跖趾关节到膝盖正下方的 4 英寸 coban,以及 * 从跖趾关节到膝盖正下方的 Ace 绷带。可拆卸

【主题与分类】

主题标签:Diabetic Foot Ulcer、Diabetes Mellitus、Foot Ulcer、Foot Ulcer, Diabetic、Ulcer、Ulcer Foot、Ulcer, Leg、Ankle Ulcer。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/NCT04210089

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04210089

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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

病症:糖尿病足溃疡、糖尿病、足溃疡、糖尿病性足溃疡、溃疡、足部溃疡、腿部溃疡、踝部溃疡。本研究将评估使用全接触软性石膏(伴或不伴可拆卸式CAM靴)在愈合糖尿病足溃疡方面是否与更常用的减压方法同样有效。全接触软性石膏将包括:对溃疡选用合适的伤口敷料,以及针对所有足部溃疡使用足底适应性减压毡垫,并在足弓处添加4x4纱布垫,为跖趾关节(MPJ)和足跟部溃疡形成摇椅底。接下来的层次为:* 从跖趾关节到膝盖正下方的Unna靴,* 从跖趾关节到膝盖正下方的无菌Kerlix,* 从跖趾关节到膝盖正下方的无菌4英寸Kling绷带,* 从跖趾关节到膝盖正下方的4英寸coban,以及* 从跖趾关节到膝盖正下方的Ace绷带。对于愿意且能够使用的患者,将使用可拆卸式糖尿病CAM靴。如果患者不想使用糖尿病CAM靴,则可选择术后鞋或普通鞋。

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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