天然草本凝胶临床疗效数据集

本数据集来源于 clinicaltrials.gov,主题为天然草本凝胶的临床疗效,针对口腔溃疡。试验在 Shaheed Zulfiqar Ali Bhutto medical university 牙科学院开展,为期六个月,共 202 名参与者(54 名男性、148 名女性)完成全程随访,分为对照

Pakistan Institute of Medical SciencesPakistan Institute of Medical Sciences
clinicaltrials
浏览 13
其他分类Oral Ulcer
Clinical Efficiency of Natural Herbal Based Gel.

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

天然草本凝胶临床疗效数据集

本数据集来源于 clinicaltrials.gov,主题为天然草本凝胶的临床疗效,针对口腔溃疡。试验在 Shaheed Zulfiqar Ali Bhutto medical university 牙科学院开展,为期六个月,共 202 名参与者(54 名男性、148 名女性)完成全程随访,分为对照组与实验组。数据可用于评估草本凝胶对口腔溃疡的疗效,支持口腔医学与免疫系统疾病相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:口腔溃疡。本临床试验在 Shaheed Zulfiqar Ali Bhutto medical university 牙科学院进行,为期六个月,从 2023 年 6 月 15 日至 2024 年 1 月 16 日。已获得该医院伦理审查委员会批准,批准函编号为 SOD/ERB/2023/43-01。参与者在简要了解研究目的和目标后自愿参与。这些参与者在收到知情书面同意后入组。共 202 名参与者参加研究,并在整个随访期间均出现。54 名男性和 148 名女性在确认对任何类型药物无过敏后参与本临床试验。这些患者被分为两组,即对照组和实验组。对照组未给予任何药物,但实验组

【主题与分类】

主题标签:Oral Ulcer。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06490289

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    • 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。

数据说明

条件:口腔溃疡。本临床试验在Shaheed Zulfiqar Ali Bhutto医科大学牙科学院进行,为期六个月,自2023年6月15日至2024年1月16日。已获得该医院伦理审查委员会的伦理批准,批准函编号为SOD/ERB/2023/43-01。参与者在简要了解研究的目的和目标后自愿参与研究。这些参与者在签署知情同意书后被纳入研究。共有202名参与者参加了研究,并在整个研究随访期间均有出席。54名男性和148名女性在确认对任何类型药物均无过敏后参加了本临床试验。这些患者被分为两组,即对照组和实验组。对照组未给予任何处理,而实验组给予Denpro口腔凝胶(Gennec Health Sciences PVT, LTD, Karachi, Pakistan)治疗溃疡,每日2-4次,至少持续2周。他们被指导在餐后或睡前,用手指或涂药器将凝胶局部涂抹于溃疡区域。

此外,为避免偏倚,禁止他们使用任何其他药物治疗口腔溃疡。对照组和实验组的口腔溃疡大小均在第一天“Visit=0”测量,作为基线,然后在第二天“Visit=1”、第三天“Visit=2”、第四天“Visit=3”、第七天“Visit=4”以及最后第十四天“Visit=5”再次测量。进行这些多次随访是为了检查溃疡大小的缩小情况以及口腔黏膜的完全恢复,对照组未使用任何药物,实验组则在应用凝胶后进行检查。

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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