口服咖啡因后视网膜前膜中咖啡因的药代动力学：一项初步研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦视网膜前膜（Epiretinal Membrane）患者口服咖啡因后的药代动力学初步研究
基本信息
资源简介
口服咖啡因后视网膜前膜中咖啡因的药代动力学：一项初步研究
该数据集英文名为“Pharmakokinetik of Caffeine in Epiretinal Membranes After Oral Intake: a Pilot Study”，来源于 clinicaltrials.gov，聚焦视网膜前膜（Epiretinal Membrane）患者口服咖啡因后的药代动力学初步研究。研究关注的核心问题是：口服咖啡因后，咖啡因在玻璃体与切除的视网膜前膜中的浓度分布情况。根据源站描述，研究通过气相色谱/质谱联用技术测定玻璃体和切除的视网膜前膜中的咖啡因浓度；咖啡因组患者在手术前一小时接受180mg咖啡因；所有患者均因视网膜前膜接受玻璃体切除联合膜剥离术。该数据集在本站归类于眼及附器疾病 / 其他，主题标签为 Epiretinal Membrane，可为眼科手术相关药代动力学研究提供参考信息。
【数据集背景】
视网膜前膜是影响视网膜内界膜表面的纤维增殖性疾病，常需通过玻璃体切除联合膜剥离术进行治疗。该研究以视网膜前膜患者为对象，探讨口服咖啡因后其在眼内组织中的分布，属于一项初步（Pilot）研究。源站描述显示，研究条件为 Epiretinal Membrane，研究设计围绕咖啡因给药与术中组织取样展开，旨在观察咖啡因在玻璃体及切除的视网膜前膜中的浓度情况。
【数据内容】
源站描述提及的观测内容为玻璃体与切除的视网膜前膜中的咖啡因浓度，测定方法为气相色谱/质谱联用（gas-chromatography/mass spectrometry）。研究涉及咖啡因组患者在手术前一小时接受180mg咖啡因，所有患者均接受玻璃体切除联合膜剥离术。除上述信息外，源站未提供具体样本量、浓度数值、统计结果或数据字段结构等细节。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述表明，样本来自因视网膜前膜接受玻璃体切除联合膜剥离术的患者，术中获取玻璃体与切除的视网膜前膜组织用于咖啡因浓度测定。咖啡因组在手术前一小时口服180mg咖啡因。其余采集流程、时间窗口与样本处理细节，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集可用于了解视网膜前膜手术患者口服咖啡因后眼内组织药代动力学的初步研究设计，适用于眼科围手术期用药与眼内药物分布相关主题的参考。由于属于初步研究，其适用场景应限于探索性、方法学参考或研究设计借鉴，不宜直接用于临床决策或大样本推断。具体适用条件与限制，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供数据使用方式、访问格式或分析指南。使用者如需了解数据获取途径与使用条件，应参考 clinicaltrials.gov 上该研究条目的原始说明。
【质量与限制】
该研究为初步（Pilot）研究，源站描述未提供样本量、浓度测定结果、质量控制措施或统计分析方法等信息，因此无法据此评估数据完整性与精确度。研究涉及咖啡因给药与术中组织取样，其设计特征可能影响结果的代表性与可推广性。除源站描述外，未提供其他质量相关说明。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款。使用时应遵循 clinicaltrials.gov 的相关规定，并建议核对原始研究条目的最新信息。
下载信息
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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。
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03646682
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：视网膜前膜。通过气相色谱/质谱法测定玻璃体和切除的视网膜前膜中的咖啡因浓度。咖啡因组患者在手术前1小时将接受180毫克咖啡因。所有患者均因视网膜前膜而进行玻璃体切除术并剥膜。
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。
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