Flarex 与 Lotemax SM 耐受性比较
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Flarex 与 Lotemax SM 的耐受性比较,属于眼及附器疾病范畴

基本信息
资源简介
Flarex 与 Lotemax SM 耐受性比较
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Flarex 与 Lotemax SM 的耐受性比较,属于眼及附器疾病范畴。源站描述显示,研究关注眼部炎症、角结膜炎、干眼病(DED)、术后并发症、干燥性角结膜炎、干眼综合征等情形,涉及 FLAREX(醋酸氟米龙 0.1%)与 Lotemax SM(依碳酸氯替泼诺 0.38%)两种局部皮质类固醇眼科产品。研究主要目的是评估两者初始舒适度及对视觉的影响,次要目的为评估睑结膜充血与角膜染色。方法为随机、单中心、双盲、对照研究。数据可用于眼科抗炎治疗耐受性相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:眼部炎症、角结膜炎、干眼病(DED)、术后并发症、干燥性角结膜炎、干眼综合征、术后并发症。背景。使用抗炎药物是处理过敏性结膜炎、干眼病或术后眼表炎症相关炎症事件的标准做法。FLAREX(醋酸氟米龙 0.1%)和 Lotemax SM(依碳酸氯替泼诺 0.38%)均为获批用于治疗类固醇反应性眼表炎症的局部皮质类固醇眼科产品。目的。主要目的是评估 FLAREX 与 Lotemax SM 的初始舒适度及对视觉的影响。次要目的为睑结膜充血和角膜染色。方法。这是一项随机、单中心、双盲、对照研究。每名符合条件
【主题与分类】
主题标签:Ocular Inflammation、Keratoconjunctivitis、Dry Eye Disease (DED)、Post-operative Complications、Kerato Conjunctivitis Sicca、Dry Eye Syndromes、Postoperative Complications。本站分类:眼及附器疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07588074
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07588074
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:眼部炎症、角结膜炎、干眼病(DED)、术后并发症、干燥性角结膜炎、干眼综合征、术后并发症。背景。使用抗炎药物是处理过敏性结膜炎、干眼病或术后眼表炎症相关炎症事件的标准做法。FLAREX(醋酸氟米龙0.1%)和Lotemax SM(依碳酸氯替泼诺0.38%)均为获批用于治疗类固醇反应性眼表炎症的局部皮质类固醇眼科产品。目的。主要目的是评估FLAREX与Lotemax SM的初始舒适度及对视觉的影响。次要目的为评估睑结膜充血和角膜染色。方法。这是一项随机、单中心、双盲、对照研究。每位符合条件的受试者一只眼接受一滴FLAREX,另一只眼接受一滴Lotemax SM,眼别分配随机化。
研究药物使用外科胶带过度标记为“滴剂A”和“滴剂B”,以使受试者和研究者对每只眼所用药物保持盲态;研究协调员为非盲态,并在受试者视野外滴眼。主观和客观指标在三个时间点采集:滴眼后30秒内、滴眼后5分钟和滴眼后10分钟。不良事件监测至滴眼后7天。统计分析。设定目标入组约30名受试者(最多40名);未进行正式的样本量计算,因为本研究使用的是已批准产品及其已批准适应症,且采用主观终点。意向治疗(ITT)人群包括所有入组受试者。改良意向治疗(mITT)人群包括所有完成筛选、符合条件、非治疗失败且完成全部三个时间点评估的受试者。符合方案(PP)人群包括符合给药和时间点访视要求且无重大方案违背的mITT受试者。主要分析在mITT人群中进行
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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