REVISYON SDS100 治疗轻中度白内障的长期安全性与性能:扩展研究 (EB-CE-02)

该数据集源自 clinicaltrials.gov,收录 REVISYON SDS100 医疗器械治疗轻中度老年性白内障的长期安全性与性能扩展研究(EB-CE-02)

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其他Age-related CataractVision LossCataractMild CataractModerate Cataract
Long-term Safety & Performance of REVISYON SDS100 in Mild to Moderate Cataract: Extension Study (EB-CE-02)

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

REVISYON SDS100 治疗轻中度白内障的长期安全性与性能:扩展研究 (EB-CE-02)

该数据集源自 clinicaltrials.gov,收录 REVISYON SDS100 医疗器械治疗轻中度老年性白内障的长期安全性与性能扩展研究(EB-CE-02)。研究为 EB-CE-01 临床试验的辅助研究,不设治疗或研究特异性干预,旨在评估罗马尼亚亚组受试者在 EB-CE-01 治疗结束后平均约 20 个月的安全性与疗效维持情况。因入组间隔与治疗间隔差异,受试者自治疗完成以来的时间间隔存在显著不同,故研究对已开始治疗的受试者仅安排一次额外访视,从标准眼科评估中收集补充数据。可用于白内障医疗器械长期随访与疗效维持分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:年龄相关性白内障、视力丧失、白内障、轻度白内障、中度白内障。本研究是 EB-CE-01 临床研究的辅助研究。研究亚组不设治疗或任何研究特异性干预。本研究旨在评估罗马尼亚受试者亚组在 EB-CE-01 临床研究中接受该医疗器械治疗轻中度老年性白内障、治疗结束后平均约 20 个月时的安全性与疗效维持情况。由于入组间隔较长且治疗间隔不同,对受试者的追踪显示受试者自治疗完成以来的时间间隔存在显著差异。因此,研究方法为对已开始治疗的受试者安排一次额外访视,期间将从标准眼科评估中收集补充数据。

【主题与分类】

主题标签:Age-related Cataract、Vision Loss、Cataract、Mild Cataract、Moderate Cataract。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07246915

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:年龄相关性白内障、视力丧失、白内障、轻度白内障、中度白内障。本研究是EB-CE-01临床研究的辅助研究。研究亚队列不设治疗或任何研究特定干预。本研究旨在评估罗马尼亚受试者亚队列中,在EB-CE-01临床研究中使用该医疗器械治疗轻至中度老年性白内障结束后平均20个月时安全性和有效性的维持情况。由于入组间隔较长且治疗间隔不同,对受试者的追踪显示,各受试者自治疗完成以来的间隔存在显著差异。因此,本研究方法为对已开始治疗的受试者进行一次额外访视,期间将从标准眼科评估中收集补充数据。在最初的EB-CE-01研究中,2023年4月至2024年12月期间,92名患者接受了无创医疗器械REVISYON SDS 100的治疗,所有患者均被纳入全分析集和安全性集。

最佳矫正视力(BCVA)在末次治疗访视(即第9次访视)后7(±1)天、28(±4)天和84(±10)天进行评估。治疗疗效仅在7(±1)天时进行评估,即治疗后一周。在本扩展研究中,将前瞻性收集数据,以评估任何安全性事件的发生率,并在额外随访访视中评估最佳矫正视力(BCVA)、白内障严重程度分级和视觉功能的维持情况。母研究中的以下时间点将作为参考:EB-CE-01 V0(治疗前)、EB-CE-01 V1-V9(治疗访视)和EB-CE-01 V12(末次疗效访视),这些将作为当前扩展研究的基线。本研究的主要目的是捕获任何符合EU MDR 2017/745和ISO 14155:2020中AE定义的新的具有临床意义的发现,以生成稳健

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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