realSKIN® 用于烧伤创面完全闭合替代自体移植的安全性与有效性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项 Phase 3 开放标签、干预性、对照、随机、多中心临床试验,评估 realSKIN® 作为自体移植替代方案实现烧伤创面完全闭合的安全性与有效性

XenoTherapeutics, Inc.XenoTherapeutics, Inc.
clinicaltrials
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其他Burns Degree ThirdBurn (Disorder)Burn Degree SecondThermal BurnWound Heal
Safety and Efficacy of realSKIN® to Provide Complete Wound Closure of Burn Wounds as an Alternative to Autografting

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

realSKIN® 用于烧伤创面完全闭合替代自体移植的安全性与有效性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项 Phase 3 开放标签、干预性、对照、随机、多中心临床试验,评估 realSKIN® 作为自体移植替代方案实现烧伤创面完全闭合的安全性与有效性。研究对象为 18 岁及以上、伴有严重广泛混合深度及全层热烧伤(不超过 50% TBSA)且临床需要手术切除和皮肤移植的男女受试者,估计约 50 人。对照为自体移植这一严重烧伤标准治疗。数据可用于烧伤创面闭合治疗方案的比较研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:三度烧伤、烧伤(疾病)、二度烧伤、热烧伤、创面愈合。本研究是一项 Phase 3 开放标签、干预性、对照、随机、多中心临床试验。研究纳入估计 50 名 18 岁及以上的男性和女性,他们经历了严重且广泛的、混合深度和全层热烧伤,面积不超过 50% TBSA,需要手术切除和皮肤移植,且临床上具有自体移植指征。本研究的对照为自体移植,这是治疗严重烧伤的当前标准护理程序,涉及从患者未受伤部位取下健康皮肤,用于覆盖原始烧伤创面以实现完全和持久的创面闭合。在创面床手术准备后,受试者将接受约 100 平方厘米的 realSKIN,在预定的……

【主题与分类】

主题标签:Burns Degree Third、Burn (Disorder)、Burn Degree Second、Thermal Burn、Wound Heal。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06223269

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    • 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。

数据说明

条件:三度烧伤、烧伤(疾病)、二度烧伤、热烧伤、伤口愈合。本研究是一项3期开放标签、干预性、对照、随机、多中心临床试验。研究预计纳入约50名18岁及以上的男性和女性受试者,这些受试者存在严重且广泛的混合深度及全层热烧伤创面,面积不超过50% TBSA,需要进行手术切除和皮肤移植,且临床上具有自体移植指征。本研究的对照为自体移植,这是目前治疗严重烧伤的标准护理程序,即从患者未受伤部位取健康皮肤,用于覆盖原烧伤创面,以实现完全且持久的创面闭合。在创面床完成手术准备后,受试者将按照随机化方案,在预先指定的创面部位接受约100平方厘米的realSKIN,并按照标准护理在另一部位单独接受自体移植。因此,每名患者同时代表实验组和对照组,将在独立但可比的条件下进行评估。

采用患者自身对照可提供匹配对照,从而消除该患者人群中固有的、可能影响治疗部位伤口愈合的显著潜在差异,包括免疫学、生理学及瘢痕相关变量。在外科清创去除无活力组织或先前应用的临时伤口敷料后,将确定两个面积和深度相当的伤口治疗部位。治疗分配将随机决定接受realSKIN或经手术采集的自体移植物。预先确定的治疗部位必须各为深度相当且不相连(例如“共享共同边界或相互接触”)的伤口区域,以确保疗效结果的可解释性。此外,将前瞻性确定患者完整健康皮肤的两个未受影响区域,作为对照部位自体移植物和realSKIN治疗的来源

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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