NexoBrid治疗儿童热烧伤疗效与安全性研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项评估NexoBrid与标准治疗在儿童热烧伤中疗效与安全性的临床研究

基本信息
资源简介
NexoBrid治疗儿童热烧伤疗效与安全性研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项评估NexoBrid与标准治疗在儿童热烧伤中疗效与安全性的临床研究。计划随机入组160例患者,按年龄分层分配,研究分三阶段开展,Stage I纳入至少24名4-18岁住院深二度烧伤儿童,完成后由数据安全监查委员会进行安全性分析,无安全顾虑则启动Stage II。数据可用于儿童烧伤治疗方案的疗效与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:热烧伤。共160名患者将随机分配至NexoBrid组和SOC治疗组(每组80名患者)。年龄分布管理如下: 45名0-23个月大的患者 45名24个月-3岁的患者 30名4-11岁的患者 20名12-17岁的患者 其余20名患者将在入组时根据其年龄纳入上述任一组。该研究将分三个阶段进行。在Stage I中,将入组至少24名4-18岁、住院于烧伤病房、深二度烧伤面积范围为1%-30% TBSA且符合入组标准的儿童。Stage I完成后,将对安全性参数进行安全性分析,结果将由数据安全监查委员会(DSMB)按约定章程进行评估。如果DSMB没有安全顾虑,Stage II将开始,
【主题与分类】
主题标签:Thermal Burns。本站分类:感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02278718
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/NCT02278718
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
适应症:热烧伤。共160例患者将随机分配至NexoBrid治疗组和标准治疗(SOC)组(每组80例)。年龄分布管理如下:* 45例患者0-23个月 * 45例患者24个月-3岁 * 30例患者4-11岁 * 20例患者12-17岁。其余20例患者将根据入组时的年龄归入上述任一组。本研究将分三个阶段进行。在I期,将至少入组24名4-18岁、住院于烧伤病房、深二度烧伤面积占体表面积1%-30%且符合入组标准的儿童。I期完成后,将对安全性参数进行安全性分析,结果将由数据安全监查委员会(DSMB)按照商定的章程进行评估。若DSMB无任何安全性顾虑,II期将启动,届时将按照研究程序额外入组至少26名1-18岁儿童。将召开DSMB会议,评估I期和II期入组的前50例患者的安全性数据。
如果DSMB未发现任何安全性问题,将启动III期研究,纳入从出生至18岁的患者(III期研究将纳入剩余110例患者,以达到总计160例患者)。在受试者入组研究后、随机化之前,医生将根据目标创面(TWs)定义,为每名受试者确定一个或多个目标创面。所有符合特定标准的受试者DPT和FT烧伤创面均拟按随机研究分组接受研究治疗,因此必须指定为目标创面。在使用NexoBrid或SOC进行焦痂去除治疗之前,受试者将接受适当的镇痛用药,并使用抗菌溶液对所有创面进行创面清洁和敷料包扎。在创面清洁和抗菌治疗后,受试者将按照治疗分配(NexoBrid或SOC)接受焦痂去除流程,
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




