脐带间充质干细胞分泌组治疗西地那非无效的重度勃起功能障碍
该数据集来自 clinicaltrials.gov,涉及勃起功能障碍与2型糖尿病受试者,研究脐带间充质干细胞分泌组的给药方案:一次静脉注射1 ml至两个部位、一次阴茎海绵体注射,并在注射后即刻、1天和1个月进行三次直接随访

基本信息
资源简介
脐带间充质干细胞分泌组治疗西地那非无效的重度勃起功能障碍
该数据集对应一项在 clinicaltrials.gov 登记的临床研究,英文名称为 Umbilical Cord Mesenchymal Stem Cell Secretome Administration in Severe Erectile Dysfunction Non-responsive to Sildenafil。研究面向勃起功能障碍合并 2 型糖尿病的受试者,评估脐带间充质干细胞分泌组的给药方案:一次静脉注射 1 ml 至两个部位,一次阴茎海绵体注射,并在注射后即刻、1 天和 1 个月进行三次直接随访。数据集主题标签为勃起功能障碍与 2 型糖尿病,在站内归入内分泌、营养和代谢疾病 / 糖尿病分类。以下依据可得信息对该数据集作分段介绍。
【数据集背景】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov,围绕对西地那非无应答的严重勃起功能障碍展开。研究关注的人群同时涉及 2 型糖尿病,因此其背景兼具泌尿生殖系统功能障碍与糖代谢异常两个层面。干预对象为脐带间充质干细胞分泌组,研究记录了该分泌组在人体中的具体给药安排与随访节点,为理解这一干预方式在特定难治人群中的实施框架提供了登记信息层面的资料。
【数据内容】
数据集所涵盖的内容以研究登记信息为主,包括研究条件(勃起功能障碍、2 型糖尿病)、干预措施(脐带间充质干细胞分泌组)以及给药与随访方案。给药方案为:一次静脉注射,剂量 1 ml,注射至两个部位;一次阴茎海绵体注射;随访安排为注射后即刻、注射后 1 天和注射后 1 个月共三次直接随访。主题标签为勃起功能障碍与 2 型糖尿病。除上述内容外,数据集是否包含受试者数量、疗效指标、安全性指标或具体测量值,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于临床研究登记信息。源站描述明确了研究条件、干预措施及给药随访安排。关于数据采集的具体时间范围、采集机构、研究者信息、受试者招募标准与样本量等,源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息,该数据集可用于了解脐带间充质干细胞分泌组在严重勃起功能障碍且对西地那非无应答、并合并 2 型糖尿病的人群中的研究设计与给药随访框架。其主题标签与站内分类也使其可用于内分泌、营养和代谢疾病 / 糖尿病相关主题下的资料归集与检索。关于该数据集是否适合用于疗效比较、安全性分析或二次统计建模,源站未提供相应说明。
【使用方法】
该数据集以 clinicaltrials.gov 登记信息的形式提供,使用时可依据研究条件、干预措施与给药随访方案了解研究的基本框架。关于数据的具体获取方式、文件格式、字段结构及访问接口,源站未提供。
【质量与限制】
该数据集的信息来自临床研究登记描述,内容侧重研究条件、干预与给药随访安排。关于数据完整性、准确性验证、缺失情况、偏倚控制及结果数据质量,源站未提供。由于缺乏样本量、结局指标与统计结果等信息,不宜据此对干预效果作出判断。
【引用与许可】
该数据集来源为 clinicaltrials.gov。关于引用格式、许可条款与使用限制,源站未提供。
下载信息
注册下载
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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。
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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/NCT07245875
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
条件:勃起功能障碍、2型糖尿病。该研究采用了脐带间充质干细胞分泌组,一次静脉注射含1毫升,分两个部位注射,其中一个注射于一侧海绵体,并对患者进行了三次直接随访:注射后即刻、注射后一天及注射后一个月。
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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