5%葡萄糖注射联合超声引导神经水分离术治疗腕管综合征的短期疗效

研究为前瞻性随机对照试验,纳入 44 例经 EMG 确诊的轻中度腕管综合征患者,按分层区组随机法分为腕部夹板治疗组(对照组)与腕部夹板联合 5%葡萄糖注射治疗组(研究组)

Istanbul Physical Medicine Rehabilitation Training and Research HospitalIstanbul Physical Medicine Rehabilitation Training and Research Hospital
clinicaltrials
浏览 8
医学影像分类Carpal Tunnel Syndrome
Short Term Efficacy of 5% Dextrose Injection With Ultrasound Guided Nerve Hydrodissection Method in CTS

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

5%葡萄糖注射联合超声引导神经水分离术治疗腕管综合征的短期疗效

本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦腕管综合征(Carpal Tunnel Syndrome)的短期疗效研究。研究为前瞻性随机对照试验,纳入 44 例经 EMG 确诊的轻中度腕管综合征患者,按分层区组随机法分为腕部夹板治疗组(对照组)与腕部夹板联合 5%葡萄糖注射治疗组(研究组)。所有患者均使用同类型腕部夹板,夜间至少佩戴 8 小时、持续 4 周,并保持中立位。数据可用于评估该联合疗法的短期疗效,支持腕管综合征治疗相关的分类与比较分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:腕管综合征。在我们的前瞻性随机对照研究中,44 名符合纳入标准、经 EMG 诊断为轻中度腕管综合征的患者被纳入研究,诊断标准如既往研究所述。44 名轻中度腕管综合征志愿者参与者通过分层区组随机化方法被随机分为 2 组:腕部夹板治疗组(对照组)和腕部夹板 + 5%葡萄糖注射治疗组(研究组)。分层随机化根据患有轻度与中度腕管综合征这一变量进行。每个层内治疗组或对照组的分配通过 1:1 区组随机化完成。所有患者均被给予相同类型的腕部夹板,需在夜间至少使用 8 小时,持续 4 周,佩戴于中立位并符合 th

【主题与分类】

主题标签:Carpal Tunnel Syndrome。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06189651

下载信息

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数据说明

疾病:腕管综合征。在我们的前瞻性随机对照研究中,纳入了44例符合纳入标准、经肌电图证实为轻至中度腕管综合征的患者,其诊断标准如既往研究所述。这44名轻至中度腕管综合征的志愿者参与者通过分层区组随机化方法随机分为2组,即腕部夹板治疗组(对照组)和腕部夹板+5%葡萄糖注射治疗组(研究组)。分层随机化根据患有轻度与中度腕管综合征这一变量进行。每个分层内进入治疗组或对照组的分配通过1:1区组随机化完成。所有患者均给予相同类型的腕部夹板,于夜间使用至少8小时,持续4周,佩戴时保持中立位,并按照既往研究所述与腕部贴合,以限制腕部活动,同时建议避免进行会加重症状的活动(重复性和高要求的腕部动作:编织、使用键盘、使用振动工具等)。

所给的腕部夹板是一种市售腕部夹板,掌侧有一根金属条,背侧有可根据腕部调节的魔术贴绑带,可限制腕关节的屈曲和伸展,并允许掌指关节活动。未睡满8小时的患者被要求在睡前或醒来后完成8小时的腕部夹板佩戴。所有患者均获得一本腕部夹板日记,并要求记录佩戴夹板的天数和小时数。佩戴夹板天数和小时数不足的患者被排除在研究之外。在研究组中,在腕部近端水平、正中神经上方以及正中神经下方,分别注射2 ml 5%葡萄糖注射液,前者将正中神经与屈肌支持带分离,后者将正中神经与屈肌腱分离,通过神经水分离

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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