优化眼表:白内障手术干眼患者术前术后使用Systane COMPLETE的扩展研究

研究比较使用Systane COMPLETE前后角膜散光数据,评估其对预测术后残余散光变化的影响,并比较使用与不使用Systane COMPLETE对术前术后OSDI评分和NITBUT的影响

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clinicaltrials
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其他预测Ophthalmology
Optimizing the Ocular Surface With Systane COMPLETE Pre- and Post-operatively in Patients With Dry Eye Planning for Cataract Surgery: An Extension Study of Optimizing the Ocular Surface With Systane COMPLETE in Patients With Dry Eye Planning for Cataract Surgery

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

优化眼表:白内障手术干眼患者术前术后使用Systane COMPLETE的扩展研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于眼及附器疾病/其他分类,主题为Ophthalmology。研究比较使用Systane COMPLETE前后角膜散光数据,评估其对预测术后残余散光变化的影响,并比较使用与不使用Systane COMPLETE对术前术后OSDI评分和NITBUT的影响。背景涉及白内障手术常见且成功,但可诱发或加重干眼,未诊断的术前干眼会影响角膜散光测量准确性,进而可能影响toric人工晶状体的散光矫正效果。数据可用于干眼与白内障手术相关眼表及散光预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Ophthalmology。研究目的:比较使用Systane COMPLETE前后的角膜散光数据,以评估其对预测术后残余散光变化的影响。比较使用或不使用Systane COMPLETE对术前和术后眼表疾病指数(OSDI)评分和非侵入性泪膜破裂时间(NITBUT)的影响。背景:白内障手术是全球最常见且最成功的眼科手术之一。然而,白内障手术可诱发或加重干眼的严重程度,导致患者术后不适增加。此外,未诊断的术前干眼可能影响角膜散光测量的准确性,可能影响手术中使用的toric人工晶状体的散光矫正能力。虽然一般保湿人工泪液已被证明

【主题与分类】

主题标签:Ophthalmology。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06886373

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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:眼科。研究目的:比较使用Systane COMPLETE前后的角膜散光数据,以评估其对预测术后残余散光变化的影响。比较使用或不使用Systane COMPLETE对术前和术后眼表疾病指数(OSDI)评分及非侵入性泪膜破裂时间(NITBUT)的影响。背景:白内障手术是全球最常见且最成功的眼科手术之一。然而,白内障手术可能诱发或加重干眼症的严重程度,导致患者术后不适感增加。此外,术前未确诊的干眼症可能影响角膜散光测量的准确性,进而可能影响手术中使用的散光矫正型人工晶状体的散光矫正效果。虽然普通保湿人工泪液已被证明能显著减少术后眼部不适和泪膜不稳定,但值得注意的是,高达50%接受屈光或白内障手术的患者存在泪膜脂质层异常,符合睑板腺功能障碍(MGD)的诊断标准。

鉴于此,白内障手术前后应用含脂质纳米乳人工泪液为解决两个关键问题提供了尚未探索的机会:减少角膜散光测量误差和缓解白内障手术诱发的干眼症状。这仍是一个值得研究的课题,因为现有研究尚未对这些方面进行深入探讨。方法本研究是“优化眼表:Systane COMPLETE用于计划接受白内障手术的干眼患者”试验(研究伦理委员会批准号:202311109MIPD)的延伸,以下简称OOSSCC试验。原始OOSSCC试验于2024年5月开始招募,重点分析计划接受白内障手术的干眼症状患者。该试验评估的变化

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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