Pelashield™ PainGuard™ 与 Restrata® 在化脓性汗腺炎手术中的对比研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦化脓性汗腺炎(HS)的宽范围外科切除治疗。研究比较当前标准护理使用的 Restrata® 伤口基质与另一种 FDA 批准的 Pelashield™ PainGuard™ 伤口基质在术后疼痛和皮肤移植粘附等方面的结局差异

Rutgers, The State University of New JerseyRutgers, The State University of New Jersey
clinicaltrials
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其他预测Hidradenitis Suppurativa (HS)
Pelashield™ PainGuard™ vs Restrata® in HS Surgery

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

Pelashield™ PainGuard™ 与 Restrata® 在化脓性汗腺炎手术中的对比研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦化脓性汗腺炎(HS)的宽范围外科切除治疗。研究比较当前标准护理使用的 Restrata® 伤口基质与另一种 FDA 批准的 Pelashield™ PainGuard™ 伤口基质在术后疼痛和皮肤移植粘附等方面的结局差异。数据通过系统化收集和对比产生,所有手术操作均遵循 University Hospital 的标准护理流程。该数据可用于评估不同伤口基质产品的临床效果,支持术后结局预测与产品比较研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:化脓性汗腺炎(HS)。标准护理与研究对比:University Hospital 针对化脓性汗腺炎的宽范围外科切除遵循标准两阶段方法:先切除并放置伤口基质(第1阶段),随后清创并使用 ReCell 进行最终闭合(第2阶段)。目前,Restrata® 伤口基质是我们的标准护理。研究部分:本研究比较当前标准(Restrata®)与另一种 FDA 批准的伤口基质(Pelashield™ PainGuard™)的结局,以确定 Pelashield 是否为更优产品。研究涉及系统化数据收集与比较;所有外科手术均保持 University Hospital 的标准护理。遵循 University Hospital 标准护理的化脓性汗腺炎宽范围外科切除常因术后疼痛和皮肤移植粘附不良而复杂化。

【主题与分类】

主题标签:Hidradenitis Suppurativa (HS)。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07316192

下载信息

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数据说明

适应症:化脓性汗腺炎(HS)。标准治疗与研究对比:大学医院针对化脓性汗腺炎的广泛手术切除遵循标准的两阶段方案:第一阶段为切除并放置伤口基质,第二阶段为清创及使用ReCell进行最终闭合。目前,Restrata®伤口基质是我们的标准治疗。研究部分:本研究比较当前标准治疗(Restrata®)与另一种经FDA批准的伤口基质(Pelashield™ PainGuard™)的治疗结果,以确定Pelashield是否为更优产品。研究涉及系统性数据收集与比较;所有手术操作均遵循大学医院标准治疗。按照大学医院标准治疗对化脓性汗腺炎进行广泛手术切除,常因术后疼痛及底层细菌过度生长导致的皮肤移植物附着不良而复杂化。Restrata®与Pelashield™ PainGuard™均为合成伤口基质,已获FDA 510k许可用于手术伤口。

Pelashield™ PainGuard™ 含有抗菌银和局部麻醉剂,与 Restrata® 相比,可能减少术后疼痛和感染,并可提供更清洁、更强韧的皮肤层,以增强伤口愈合和改善皮肤移植物的粘附。此外,Pelashield 相较于 Restrata 成本更低,符合大学医院对负责任资源利用和财务管理的承诺。具体目标:评估在化脓性汗腺炎广泛切除术中,使用 Pelashield™ PainGuard™ 替代 Restrata® 是否能减少麻醉性止痛药的使用、缩短至第二次手术的时间,并改善伤口部位皮肤移植物的整合。

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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