Ophtholic Ultra 白内障术后眼表保护评估

研究为单中心、前瞻性、随机、平行组、对照、评估者设盲的临床研究,旨在评估 Ophtholic Ultra 在预防和纠正无并发症超声乳化白内障手术联合人工晶状体植入术后眼表紊乱方面的有效性与安全性

Kazakh Eye Research InstituteKazakh Eye Research Institute
clinicaltrials
浏览 9
医学影像分类Dry Eye Disease (DED)
Evaluation of Ophtholic Ultra for Ocular Surface Protection After Cataract Surgery

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

Ophtholic Ultra 白内障术后眼表保护评估

本数据集来源于 clinicaltrials.gov,聚焦白内障术后眼表保护,主题为 Dry Eye Disease (DED)。研究为单中心、前瞻性、随机、平行组、对照、评估者设盲的临床研究,旨在评估 Ophtholic Ultra 在预防和纠正无并发症超声乳化白内障手术联合人工晶状体植入术后眼表紊乱方面的有效性与安全性。研究在哈萨克斯坦阿拉木图的 Kazakh Eye Research Institute 开展,纳入 50 至 70 岁计划接受择期白内障手术的年龄相关性白内障成人,共 60 名受试者按 1:1:1 随机分入三个平行治疗组,每人贡献一只研究眼。该数据可用于眼科术后眼表保护相关研究(来源 clinicaltrials。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Dry Eye Disease (DED)。这是一项单中心、前瞻性、随机、平行组、对照、评估者设盲的临床研究,旨在评估 Ophtholic Ultra 在预防和纠正无并发症超声乳化白内障手术联合人工晶状体植入术后眼表紊乱方面的有效性与安全性。研究将在哈萨克斯坦共和国阿拉木图的 Kazakh Eye Research Institute 开展。研究人群将包括 50 至 70 岁、计划接受择期白内障手术的年龄相关性白内障成人。共 60 名受试者将按 1:1:1 比例随机分入三个平行治疗组。每位受试者贡献一只研究眼。第 1 组受试者将接受标准术后治疗加 Ophtholic Ultra 3 个月。第 2 组受试者将接受

【主题与分类】

主题标签:Dry Eye Disease (DED)。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07868965

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数据说明

条件:干眼病(DED)。这是一项单中心、前瞻性、随机、平行组、对照、评估者设盲的临床研究,旨在评估Ophtholic Ultra在预防和纠正无并发症超声乳化白内障手术联合人工晶状体植入术后眼表紊乱方面的有效性和安全性。该研究将在哈萨克斯坦共和国阿拉木图的哈萨克眼科研究所进行。研究人群将包括50至70岁、患有年龄相关性白内障且计划进行择期白内障手术的成年人。总共60名参与者将按1:1:1的比例随机分配到三个平行治疗组。每位参与者将贡献一只研究眼。第1组参与者将接受标准术后治疗加Ophtholic Ultra,持续3个月。第2组参与者将接受标准术后治疗加Ophtholic Ultra,持续1个月。第3组参与者将接受标准术后治疗,不使用额外的保湿眼药水。

Ophtholic Ultra是一种不含防腐剂的多剂量保湿滴眼液,含有0.2%罗望子籽多糖和0.4%透明质酸钠。在治疗组中,研究产品将于术前第-1天开始,每日四次,每次一滴滴入术眼,并按照指定的治疗持续时间继续使用。主要目的是确定在标准术后治疗基础上加用Ophtholic® Ultra是否能改善无并发症白内障手术后的泪膜稳定性。主要结局指标是组间平均泪膜破裂时间(TBUT)从基线至术后第90天变化值的差异。次要结局包括Schirmer I试验结果、角膜荧光素染色和上皮缺损、患者报告的眼部症状和视觉舒适度、未矫正和最佳矫正远视力、屈光结局

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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