DaxibotulinumtoxinA 治疗眼睑痉挛与半面痉挛的效果研究
研究为单臂交叉设计,患者以自身为历史对照,按 Daxxify 与 Botox 单位 2:1 的转换比例给药。受试者通过 Montefiore Medical Center 眼科医生的电子病历筛选,记录年龄、性别、种族、两种疾病的诊断年份与病程及既往治疗

基本信息
资源简介
DaxibotulinumtoxinA 治疗眼睑痉挛与半面痉挛的效果研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 DaxibotulinumtoxinA(Daxxify)用于治疗良性特发性眼睑痉挛与半面痉挛的效果。研究为单臂交叉设计,患者以自身为历史对照,按 Daxxify 与 Botox 单位 2:1 的转换比例给药。受试者通过 Montefiore Medical Center 眼科医生的电子病历筛选,记录年龄、性别、种族、两种疾病的诊断年份与病程及既往治疗。观察给药后 48-72 小时内的即时效果,包括痉挛完全缓解、部分缓解至可耐受水平、轻中度眼部刺激和上睑下垂,并采用 Jankovic 评定量表评估整体疗效(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:良性特发性眼睑痉挛、半面痉挛。这将是一项单臂交叉研究,其中每位患者以自身为历史对照,采用 Daxxify 与 Botox 单位 2:1 的转换比例。研究参与者将通过 Montefiore Medical Center 眼科医生的电子病历筛选。每位患者的医疗文档将包括年龄、性别、种族、良性特发性眼睑痉挛(BEB)诊断年份和病程、半面痉挛(HFS)诊断年份和病程以及既往治疗信息。在 48-72 小时内观察到的 Daxxify 即时效果(期望的或非期望的)将被定义为(1)痉挛完全缓解(2)部分缓解至可耐受水平(3)轻至中度眼部刺激(4)上睑下垂。整体疗效将使用基线至峰值疗效(记录为 Jankovic 评定量表的变化)进行评估
【主题与分类】
主题标签:Benign Essential Blepharospasm、Hemifacial Spasm。本站分类:眼及附器疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06195241
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/NCT06195241
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:良性特发性眼睑痉挛、半面痉挛。这将是一项单臂交叉研究,每名患者作为自身历史对照,采用Daxxify与Botox单位的2:1转换比例。研究参与者将通过Montefiore医疗中心眼科医生的电子病历选取。每名患者的医疗记录将包括年龄、性别、种族、良性特发性眼睑痉挛(BEB)诊断年份及病程、半面痉挛(HFS)诊断年份及病程以及既往治疗信息。Daxxify在48-72小时内观察到的即时效应(期望的或非期望的)将定义为:(1)痉挛完全缓解(2)部分缓解至可耐受水平(3)轻度至中度眼部刺激(4)上睑下垂。总体疗效将使用基线至峰值疗效(以Jankovic评定量表(JRS)评分变化记录)进行评估,并定义为:(1)优(体征和症状消退,仅需注射>5-6个月)(2)中(体征和症状改善,但需在<5个月内重复注射)(3)差(体征和症状无改善)。
将记录不良副作用,对于出现明显副作用且其弊大于利的患者,将停用Daxxify。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




