Tripalmitoleoylglycerol 治疗皮炎的安全性与有效性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Tripalmitoleoylglycerol 治疗皮炎的安全性与有效性,属于内分泌、营养和代谢疾病 / 其他分类

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clinicaltrials
浏览 6
其他分类Skin Barrier to Water LossPASI /SCORAD Index
Safety and Efficacy of Tripalmitoleoylglycerol in the Treatment of Dermatitis

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

Tripalmitoleoylglycerol 治疗皮炎的安全性与有效性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Tripalmitoleoylglycerol 治疗皮炎的安全性与有效性,属于内分泌、营养和代谢疾病 / 其他分类。源站描述显示,这是一项随机、双盲、安慰剂对照临床试验,评估局部补充棕榈油酸甘油酯对改善慢性皮炎相关皮肤屏障损伤的安全性与有效性,并关注体力活动、皮肤微生物群与脂质代谢之间的相互作用。数据可用于皮炎治疗、皮肤屏障功能、皮肤微生物群及脂质代谢相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:皮肤水分屏障、PASI /SCORAD Index。这项随机、双盲、安慰剂对照临床试验旨在评估局部补充棕榈油酸甘油酯对改善慢性皮炎相关皮肤屏障损伤的安全性与有效性,特别关注体力活动、皮肤微生物群与脂质代谢之间的相互作用。新出现的证据表明,规律体力活动会重塑皮肤微环境,包括皮脂脂质组成的改变以及表皮葡萄球菌的富集,后者具有脂肪酶活性,能够将甘油酯代谢为生物活性脂肪酸。棕榈油酸是源自棕榈油酸甘油酯的关键脂质代谢物,已在临床前和临床环境中显示出抗炎和屏障保护特性。然而,r

【主题与分类】

主题标签:Skin Barrier to Water Loss、PASI /SCORAD Index。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/NCT07366255

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    • 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

条件:皮肤屏障水分流失、PASI/SCORAD指数。本随机、双盲、安慰剂对照临床试验旨在评估局部补充棕榈油酸甘油酯在改善慢性皮炎相关皮肤屏障损伤方面的安全性和有效性,尤其关注体力活动、皮肤微生物群与脂质代谢之间的相互作用。新出现的证据表明,规律体力活动会重塑皮肤微环境,包括改变皮脂脂质组成以及富集表皮葡萄球菌,后者具有脂肪酶活性,能够将甘油酯代谢为生物活性脂肪酸。棕榈油酸作为一种源自棕榈油酸甘油酯的关键脂质代谢物,已在临床前和临床环境中显示出抗炎和屏障保护特性。然而,通过局部应用恢复与运动相关的脂质代谢物能否改善慢性皮炎患者的皮肤屏障功能障碍,以及体力活动状态是否会改变治疗效果,目前仍不清楚。研究目标:1.

低浓度棕榈油酸甘油酯局部外用能否改善慢性皮炎患者的皮肤屏障功能(以经皮水分丢失量(TEWL)衡量)?2. 体力活动状态是否影响棕榈油酸甘油酯治疗的疗效反应?3. 皮肤屏障功能的改善是否与皮肤微生物群组成、微生物脂肪酶活性及皮肤表面脂质代谢的变化相关?研究设计与分组:将纳入年龄18-59岁、具有慢性皮炎临床表现且存在皮肤屏障受损证据的合格男性/女性受试者。根据日常生活活动之外的代谢当量(MET)水平,受试者将分为久坐组和运动组。在各层内,受试者将按1:1比例随机分配

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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