鱼皮与尸体皮作为全层烧伤临时覆盖物的比较

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为烧伤治疗中鱼皮与尸体皮作为全层烧伤临时覆盖物的比较。源站描述指出,严重烧伤的死亡率在近几十年有所下降,生存已不再被视为主要终点,人们更关注受损区域最终的功能与外观,但结果仍远非理想

Kerecis Ltd.Kerecis Ltd.
clinicaltrials
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其他Burns
Fish Skin Compared to Cadaver Skin as Temporary Cover for Full Thickness Burns

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

鱼皮与尸体皮作为全层烧伤临时覆盖物的比较

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为烧伤治疗中鱼皮与尸体皮作为全层烧伤临时覆盖物的比较。源站描述指出,严重烧伤的死亡率在近几十年有所下降,生存已不再被视为主要终点,人们更关注受损区域最终的功能与外观,但结果仍远非理想。目前烧伤治疗的主要目标之一是从受伤起就减少瘢痕形成,并在切除时实现创面的临时或永久覆盖。烧伤创面的金标准是使用部分厚层皮肤移植(STSG),但皮肤移植存在可用皮肤有限、供区易感染、疼痛、色素改变及瘢痕等缺点(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:烧伤。过去几十年中,严重烧伤后的死亡率已有所下降,生存不再被视为治疗的主要终点。人们更加关注受影响区域的最终功能和外观结果,但结果仍远未达到理想状态。目前,烧伤治疗的主要目标之一是从受伤时起就减少瘢痕形成。在切除时,应实现创面的临时或永久覆盖。在烧伤创面中,金标准是使用分层厚皮片移植,即STSG,其包括表皮、基底膜和部分真皮上层。然而,使用皮肤移植物有许多缺点:可供移植的皮肤数量有限,供皮区易受感染、疼痛、色素变化和瘢痕形成的影响,尤其是在再次取皮时。因此,对于复杂性烧伤,初始治疗通常采用临时覆盖,其中尸体皮肤一直是公认的护理标准。近年来,先进伤口护理产品的开发取得了进展。这导致了第三代伤口治疗方法的出现,即脱细胞真皮移植物或皮肤替代物。目的 本临床试验的目标是证明鱼皮可作为尸体皮肤的替代品,用于烧伤创面STSG前的早期覆盖。本试验将面向计划接受任何比例网状STSG的患者。在初始清创后,将应用鱼皮或尸体皮肤,以便为STSG准备创面区域。将前瞻性纳入5至10名患者,其身体上的两个烧伤部位将随机分配,在清创后接受鱼皮或尸体皮肤的初始治疗,持续7±3天。初始治疗后,测试部位将进行STSG移植。将评估12个月内的组织学差异和功能结果。产品将由烧伤中心经验丰富的烧伤外科医生应用。

【主题与分类】

主题标签:Burns。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03984331

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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

情况:烧伤。过去几十年中,严重烧伤后的死亡率已有所下降,生存不再被视为治疗的首要终点。人们更多地关注受影响区域的最终功能和外观结果,但结果仍远未达到理想状态。目前,烧伤治疗的主要目标之一是从受伤时起就减少疤痕形成。在切除时,应实现对伤口床的临时或永久覆盖。在烧伤创面中,金标准是使用分层厚皮片移植,即STSG,其中包括表皮、基底膜和部分上层真皮。然而,使用皮肤移植物有许多缺点:可供移植的皮肤数量有限,供体部位易受感染、疼痛、色素变化和疤痕形成,尤其是在再次采集时。因此,对于复杂烧伤,初期治疗通常采用临时覆盖,其中尸体皮肤一直是公认的护理标准。近年来,在高级伤口护理产品的开发方面取得了进展。

这促成了第三代伤口治疗方法,即脱细胞真皮移植物或皮肤替代物。目的本临床试验旨在证明鱼皮可作为尸体皮的替代品,在烧伤创面进行STSG前用作早期覆盖物。本试验将面向计划接受任意比例网状STSG的患者。在初步清创后,将应用鱼皮或尸体皮,为STSG准备创面区域。将前瞻性纳入5至10名患者,其身体上的两个烧伤部位将随机分配,在清创后分别接受鱼皮或尸体皮的初步治疗,持续7±3天。初步治疗后,试验部位将接受STSG移植。组织学差异和功能结局将评估12个月。产品将由烧伤中心的经验丰富的烧伤外科医生应用。A

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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