Vonoprazan高剂量二联对比左氧氟沙星伴随治疗
该数据集来自clinicaltrials.gov，是一项前瞻性、平行组、随机对照试验的注册信息，比较Vonoprazan高剂量二联疗法与左氧氟沙星伴随疗法在成人幽门螺杆菌感染、消化性溃疡病和胃炎患者中的效果
基本信息
资源简介
Vonoprazan高剂量二联对比左氧氟沙星伴随治疗
该数据集来自clinicaltrials.gov，是一项前瞻性、平行组、随机对照试验的注册信息，比较Vonoprazan高剂量二联疗法与左氧氟沙星伴随疗法在成人幽门螺杆菌感染、消化性溃疡病和胃炎患者中的效果。试验在Damascus医院和Iben Al-Nfees医院多中心开展，纳入18-70岁经尿素呼气试验或组织学确诊的患者，主要结局为治疗后4-8周的根除率或愈合率，次要结局为不良事件发生率。数据可用于评估两种治疗方案的疗效与安全性差异（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：幽门螺杆菌感染、消化性溃疡病、胃炎。研究设计：这是一项前瞻性、平行组、随机对照试验。地点：在Damascus医院和Iben Al-Nfees医院进行的多中心研究。参与者：年龄[18-70]岁、确诊[疾病，例如通过尿素呼气试验或组织学确诊的幽门螺杆菌感染]的成年患者。排除标准包括既往[Vonoprazan使用/抗生素过敏/妊娠/显著合并症]。干预措施：A组（高剂量二联疗法）：Vonoprazan[20 mg每日两次]+[阿莫西林，1000 mg每日三次，持续14天]。B组：左氧氟沙星伴随治疗：左氧氟沙星500 mg每日一次，替硝唑500 mg，阿莫西林1000 mg，以及埃索美拉唑20 mg，均每日两次，持续14天。结局：主要：[根除率/愈合率]在[治疗后4-8周]评估。次要：不良事件发生率（轻度，
【主题与分类】
主题标签：Helicobacter Pylori Infection、Peptic Ulcer Disease、Gastritis。本站分类：免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07624422
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07624422
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：幽门螺杆菌感染、消化性溃疡病、胃炎。研究设计：这是一项前瞻性、平行组、随机对照试验。研究场所：在达马斯库斯医院和伊本·纳菲斯医院开展的多中心研究。参与者：年龄在[18-70]岁、确诊[疾病，例如通过尿素呼气试验或组织学检查确诊幽门螺杆菌感染]的成年患者。排除标准包括既往[使用伏诺拉生/抗生素过敏/妊娠/严重合并症]。干预措施：A组（高剂量双联疗法）：伏诺拉生[20 mg，每日两次]+[阿莫西林，1000 mg，每日三次，共14天]。B组：左氧氟沙星联合疗法：左氧氟沙星500 mg每日一次，替硝唑500 mg，阿莫西林1000 mg，以及埃索美拉唑20 mg，各每日两次，共14天。结局指标：主要结局：[根除率/愈合率]，于[治疗后4-8周]评估。次要结局：不良事件发生率（轻度、中度、重度）、治疗依从性（药片计数或日记），以及[其他结局，如症状改善或成本效果]。样本量：每组[N]名参与者，以达到[80-90%]把握度，α=0.05。统计分析：意向性治疗分析和符合方案分析。
分类变量采用卡方检验或Fisher精确检验进行比较；连续变量采用t检验或Mann-Whitney U检验。p值<0.05视为具有统计学显著性。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
