整合聚吸收敷料的二度纤维蛋白性烧伤管理策略评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦二度纤维蛋白性烧伤的局部管理策略评估。源站描述指出,烧伤局部处理影响愈合时间与愈合质量,纤维蛋白清创可优化上皮化并可能减少中度纤维蛋白性烧伤的植皮需求;自1968年以来磺胺嘧啶银软膏敷料被用于降低感染风险,但近期文献提示第3/4天起改用替代敷料

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clinicaltrials
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蛋白质Burns Degree Second
Evaluation of a Management Strategy for Second-degree Fibrinous Burns Integrating a Poly-absorbent Dressing

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

整合聚吸收敷料的二度纤维蛋白性烧伤管理策略评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦二度纤维蛋白性烧伤的局部管理策略评估。源站描述指出,烧伤局部处理影响愈合时间与愈合质量,纤维蛋白清创可优化上皮化并可能减少中度纤维蛋白性烧伤的植皮需求;自1968年以来磺胺嘧啶银软膏敷料被用于降低感染风险,但近期文献提示第3/4天起改用替代敷料可能有利于创面愈合,然而现有研究证据级别不足,这或许解释了法国多数中心仍长期使用磺胺嘧啶银敷料的现象。数据可用于烧伤创面管理策略与敷料选择相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:二度烧伤。二度烧伤局部治疗的管理会影响愈合时间,从而影响愈合过程的质量。纤维蛋白清创可优化上皮化,并可能减少中度纤维蛋白性烧伤对皮肤移植的需求。因此,这一阶段的最佳治疗至关重要。自1968年以来,磺胺嘧啶银软膏敷料一直被用于烧伤管理,以尽量减少感染风险。最近的一篇文献综述提示,从第3/4天起使用替代磺胺嘧啶银软膏的敷料将对创面愈合有益,但强调当前研究的证据级别不足。这或许解释了为什么在法国大多数中心,长期使用磺胺嘧啶银敷料仍是常规做法。在 Hopital Edouard Herriot 的烧伤科,PLA

【主题与分类】

主题标签:Burns Degree Second。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05347654

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数据说明

条件:二度烧伤。二度烧伤局部治疗的管理对愈合时间有影响,从而影响愈合过程的质量。纤维蛋白清创可优化表皮化,并可能减少中度纤维蛋白性烧伤对皮肤移植的需求。因此,这一阶段的最佳治疗至关重要。自1968年以来,磺胺嘧啶银软膏敷料一直被用于烧伤管理,以尽量减少感染风险。最近的一项文献综述表明,从第3/4天开始使用替代磺胺嘧啶银软膏的敷料对伤口愈合有益,但强调当前研究的证据水平不足。这或许解释了为何在大多数法国中心,长期使用磺胺嘧啶银敷料仍是常规做法。在Hopital Edouard Herriot的烧伤科,PLASTENAN®软膏在护理一周后被用作磺胺嘧啶银的接续用药,以促进二度纤维蛋白性烧伤的清创。随着该产品于2014年停止商业化,我们的护理团队开始思考是否有可用的等效软膏或敷料。

另一组来自我校附属医院的研究团队开展了一项关于URGOCLEAN®敷料用于血管性创面清创的临床研究。鉴于其积极结果,研究者测试了该敷料对纤维蛋白性烧伤的疗效。因此,我们的护理团队建立了一个70例患者的队列(2014—2018年):该敷料用于纤维蛋白性烧伤显示出较低的植皮使用率(2/70)、中位愈合时间20天以及瘢痕质量改善。2013年,Cochrane的一项系统评价比较了七种敷料治疗浅度和中度烧伤的效果,但2013年上市的URGOCLEAN®敷料未被纳入。鉴于这些发现,研究者希望建立一项随机试验,以评估将URGOCLEAN®敷料整合到二度纤维蛋白性烧伤管理中的策略。

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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