倍他米松与下颌第三磨牙手术并发症

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为倍他米松与下颌第三磨牙手术并发症,属于感染性疾病/其他分类。源站描述显示,研究为前瞻性、单中心、双盲、随机对照设计,于2022年1月至2023年2月在伊拉克埃尔比勒Rizgary教学医院口腔颌面外科开展,纳入需手术拔除双侧对称阻生下颌第三磨牙

Shehab Ahmed HamadShehab Ahmed Hamad
clinicaltrials
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文本预测MorbidityThird Molars ExtractionSteroid Injection
Betamethasone and Complications of Lower Third Molar Surgery

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

倍他米松与下颌第三磨牙手术并发症

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为倍他米松与下颌第三磨牙手术并发症,属于感染性疾病/其他分类。源站描述显示,研究为前瞻性、单中心、双盲、随机对照设计,于2022年1月至2023年2月在伊拉克埃尔比勒Rizgary教学医院口腔颌面外科开展,纳入需手术拔除双侧对称阻生下颌第三磨牙的患者,样本量40例以达到95%检验效能,并经伦理委员会批准、遵循赫尔辛基宣言及CONSORT规范。数据可用于分析类固醇注射对术后并发症的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Morbidity, Third Molars Extraction, Steroid Injection. 一项前瞻性、单中心、双盲、随机对照设计研究于2022年1月至2023年2月在伊拉克埃尔比勒Rizgary教学医院口腔颌面外科进行。参与者为接受双侧对称阻生下颌第三磨牙手术拔除的患者。为达到95%检验效能,需要40例双侧阻生第三磨牙患者的样本量。该研究经机构委员会伦理委员会批准,并按照世界医学协会赫尔辛基宣言(1964年)及其第七次修订版(2013年)以及报告试验综合标准(CONSORT)(图c1)进行。研究目的以及风险和获益已向

【主题与分类】

主题标签:Morbidity、Third Molars Extraction、Steroid Injection。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07297264

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    • 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:发病率、第三磨牙拔除、类固醇注射。2022年1月至2023年2月,在伊拉克埃尔比勒Rizgary教学医院口腔颌面外科开展了一项前瞻性、单中心、双盲、随机对照设计研究。参与者为接受双侧对称性阻生下颌第三磨牙手术拔除的患者。为达到95%的检验效能,所需样本量为40例双侧阻生第三磨牙患者。本研究经机构伦理委员会批准,并按照世界医学协会《赫尔辛基宣言》(1964年)及其第七次修订版(2013年)的指南以及《临床试验报告统一标准》(CONSORT)进行(图c1)。已向患者说明研究目的以及风险和获益,同意参与的患者已签署知情同意书。

本研究的纳入标准为:年龄在18至35岁之间的两性个体,根据美国麻醉医师协会分级为ASA I级,且经全景X线片检测存在对称性双侧阻生下颌第三磨牙。纳入的阻生牙按Winter分类为近中角阻生,按Pell和Gregory分类为II类B位。患者在手术时无感染、疼痛、张口受限和肿胀。排除吸烟、患有冠周炎、活动性感染、全身性疾病、长期使用类固醇、妊娠及哺乳期女性患者。若患者在术前24小时内服用过镇痛药、术前一周内服用过抗生素,或手术时间超过30分钟,或术中使用的局部麻醉药超过三支,亦予以排除。采用口内分侧模型,每位受试者接受两次手术,两次手术间隔至少4周。在第一次手术前,随机化

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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