地塞米松眼内插入剂与Loteprednol Etabonate治疗圆锥角膜患者的安全性与疗效比较

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦圆锥角膜合并干眼与过敏症状的患者。研究为前瞻性、开放标签、单中心、随机、对侧眼、研究者发起的临床研究,比较地塞米松插入剂与局部标准治疗Loteprednol Etabonate眼用凝胶0.38%在治疗过敏性结膜炎及干眼体征与症状方面的安全性与疗效

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clinicaltrials
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其他分类KeratoconusDry EyeAllergy
Safety and Efficacy of Intracanalicular Dexamethasone Compared to Loteprednol Etabonate in Patients With Keratoconus

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

地塞米松眼内插入剂与Loteprednol Etabonate治疗圆锥角膜患者的安全性与疗效比较

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦圆锥角膜合并干眼与过敏症状的患者。研究为前瞻性、开放标签、单中心、随机、对侧眼、研究者发起的临床研究,比较地塞米松插入剂与局部标准治疗Loteprednol Etabonate眼用凝胶0.38%在治疗过敏性结膜炎及干眼体征与症状方面的安全性与疗效。受试者为佩戴RGP接触镜的圆锥角膜患者,随机分配一眼接受地塞米松插入剂,另一眼接受对照药物。数据可用于评估两种治疗方案在特定人群中的效果差异(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:圆锥角膜、干眼、过敏。这项前瞻性、开放标签、单中心、随机、对侧眼、研究者发起的临床研究旨在探讨地塞米松插入剂在治疗佩戴RGP接触镜的圆锥角膜患者的过敏性结膜炎及干眼体征和症状方面的安全性与疗效,并与局部标准治疗Loteprednol Etabonate眼用凝胶0.38%进行比较。前来常规就诊且有干眼和过敏体征与症状的圆锥角膜患者将被询问是否愿意参与研究。在对给定患者进行纳入和排除标准筛选并获得知情同意后,根据筛选访视时的抛硬币结果,将一只眼随机分配接受地塞米松插入剂。剩余眼将处方Loteprednol Etabonate眼用凝胶0。

【主题与分类】

主题标签:Keratoconus、Dry Eye、Allergy。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04418999

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    • 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。

数据说明

疾病:圆锥角膜、干眼、过敏。这项前瞻性、开放标签、单中心、随机、对侧眼、研究者发起的临床研究,旨在探讨地塞米松植入剂在治疗配戴硬性透气性(RGP)接触镜的圆锥角膜患者的过敏性结膜炎及干眼体征和症状方面的安全性和有效性,并与局部标准治疗药物0.38%依碳酸氯替泼诺眼用凝胶进行比较。对于前来常规就诊、伴有干眼和过敏体征及症状的圆锥角膜患者,将询问其是否愿意参与本研究。在对特定患者进行纳入和排除标准筛选并获得知情同意后,在筛选访视时通过抛硬币的方式确定一只眼随机接受地塞米松植入剂治疗。另一只眼则处方0.38%依碳酸氯替泼诺眼用凝胶,按每周4、3、2、1的递减方案使用。每只入组眼的研究周期约为90天,包括五次访视。在筛选/基线、第0天、第7天、第30天和第90天,将结合标准诊疗程序评估主要和次要终点。

调整入组期后,研究总共将持续约3个月。入选标准:患者的研究眼必须符合以下标准,才有资格入选本研究:* 年龄18岁或以上* 双眼圆锥角膜* 双眼RGP接触镜* 双眼过敏性结膜炎,根据Papillae Efron量表评分至少为1且伴有瘙痒症状* 双眼 underlying 干眼病,根据NEI荧光素染色量表评分至少为1且TBUT小于10,并且必须与OSDI上的干燥症状相关。排除标准:符合以下任一标准的患者将被排除在研究之外:* 年龄小于18岁的患者。* 妊娠(育龄女性必须通过妊娠试验排除)* 活动性感染性全身性疾病* 活动性感染性眼

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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