药师主导模型改善口腔黏膜疾病处方质量

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07721090

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病：口腔扁平苔藓、复发性阿弗他口炎、灼口综合征、口腔念珠菌病、疱疹病毒感染。这是一项整群随机干预研究，旨在评估由药师主导的模式在口腔黏膜疾病管理中改善处方质量和患者结局的效果。牙科门诊时段（群组）将被分配至干预组或常规护理对照组。该研究纳入诊断为口腔扁平苔藓、复发性阿弗他口炎、灼口综合征、疱疹病毒感染或口腔念珠菌病的患者。在干预群组中，临床药师将通过结构化处方审核、循证反馈、标准化用药算法、患者咨询以及用药依从性和药物不良反应监测来支持牙科医生。对照群组将继续进行常规牙科诊疗，不涉及药师参与。该研究将首先开展外部预试验阶段，以评估可行性、优化工作流程并最终确定研究工具，随后进入基线阶段，然后全面实施整群随机试验。主要结局包括处方指南一致性。

次要结局包括患者依从性、症状严重程度、生活质量和用药安全性。过程和实施结局将采用能力-机会-动机行为（COM-B）模型以及可达性、有效性、采纳性、实施性和维持性（RE-AIM）框架进行评估，以评价该干预措施在真实牙科实践中的可接受性、可行性和可持续性。

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。