低剂量口服米诺地尔治疗雄激素性脱发

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,主题为低剂量口服米诺地尔治疗雄激素性脱发(AGA)。AGA 是最常见的进行性脱发类型,随年龄增长愈发普遍,表现为男性前额发际线后移、女性整体头发稀疏而前额发际线保留,主要与 5-alpha-reductase 和二氢睾酮(DHT)相关,并受环境、

Jinnah Postgraduate Medical CentreJinnah Postgraduate Medical Centre
clinicaltrials
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基因组Androgenetic Alopecia (AGA)
Low Dose Oral Minoxdil in Androgenic Alopecia

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

低剂量口服米诺地尔治疗雄激素性脱发

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,主题为低剂量口服米诺地尔治疗雄激素性脱发(AGA)。AGA 是最常见的进行性脱发类型,随年龄增长愈发普遍,表现为男性前额发际线后移、女性整体头发稀疏而前额发际线保留,主要与 5-alpha-reductase 和二氢睾酮(DHT)相关,并受环境、内分泌和遗传因素共同影响。数据集覆盖 AGA 的疾病特征、病因机制及对患者生活质量和自尊的影响,可用于脱发相关研究、疗效评估与患者生活质量分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:雄激素性脱发(AGA)。雄激素性脱发(AGA)是最常见的进行性脱发类型,随着年龄增长愈发普遍。AGA 会影响一个人的生活质量。对男性而言,它表现为明显的前额发际线后移;对女性而言,它表现为整体头发稀疏而前额发际线保留。该病的主要原因是 5-alpha-reductase 和二氢睾酮(DHT),它们缩短生长期并减少毛囊。AGA 发病和易感性的确切机制尚不清楚。AGA 被认为是一种多基因疾病,其发病和进展受环境、内分泌和遗传变量相互作用的影响。多项研究表明,AGA 对患者的生活质量(QoL)和自尊产生负面影响。然而,由于患者的期望

【主题与分类】

主题标签:Androgenetic Alopecia (AGA)。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07018349

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:雄激素性脱发(AGA)。雄激素性脱发(AGA)是最常见的进行性脱发类型,随着年龄增长其患病率逐渐升高。AGA可影响患者的生活质量。对于男性,表现为明显的前额发际线后移;而对于女性,则表现为整体头发稀疏而前额发际线保留。该病的主要病因是5α-还原酶和二氢睾酮(DHT),它们会缩短生长期并减少毛囊数量。AGA发病及易感性的确切机制目前仍不清楚。AGA被认为是一种多基因疾病,其发病和进展受环境、内分泌和遗传因素相互作用的影响。多项研究表明,AGA对患者的生活质量(QoL)和自尊心产生负面影响。然而,由于患者对治疗结果的期望通常高于现实,AGA一直是皮肤科医生面临的治疗难题。目前FDA批准的AGA治疗方法包括口服非那雄胺、外用米诺地尔2%-5%以及低水平光疗法。

其中最常被推荐的药物是局部米诺地尔溶液。雄激素性脱发的治疗选择仍然困难,因为这需要道德和循证的判断,并要考虑每位患者的需求、依从性、经济限制、脱发程度和美容偏好。尽管有多种药物、手术、光疗和营养保健品治疗方案可用于阻止或逆转AGA的进展,但为这种慢性疾病选择最佳治疗方案仍具有挑战性。本研究旨在确定哪种剂量能为AGA患者提供疗效与安全性的最佳平衡。本研究将是一项RCT研究。在研究开始前,所有患者都将充分了解治疗方案、随访安排和可能的不良反应。书面知情同意书将……

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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