一项科学验证性剂量-反应研究:评估不同剂量试验治疗的安全性与有效性
本数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项随机、四臂、对照、单盲、臂内设计的科学验证性剂量-反应研究,评估含胶原蛋白肽的不同试验治疗在成人受试者中的安全性与有效性

基本信息
资源简介
一项科学验证性剂量-反应研究:评估不同剂量试验治疗的安全性与有效性
本数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项随机、四臂、对照、单盲、臂内设计的科学验证性剂量-反应研究,评估含胶原蛋白肽的不同试验治疗在成人受试者中的安全性与有效性。覆盖轻中度痤疮、关节僵硬、踝足相关疾病、毛发与毛囊疾病、脆甲、膝骨关节炎及健康人群。研究比较 2.5 g、5 g、10 g 三种剂量,每种剂量每种试验治疗入组 22 人、完成 20 人,共测试四种试验治疗,包括 VEGCOL™️ 与 PROCOL。可用于剂量-反应关系与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:轻中度痤疮、关节僵硬、Nec、累及踝和足(MDR24_1)、其他特指的毛发与毛囊疾病、脆甲、膝骨关节炎、健康。一项科学验证性临床研究,采用随机、四臂、对照、单盲、臂内设计——剂量-反应研究,评估含不同胶原蛋白肽的试验治疗在成人受试者中的安全性与有效性。将评估每种试验治疗在三种不同剂量即 2.5 g 对比 5 g 对比 10 g 下的有效性剂量反应。每种剂量每种试验治疗将入组 22 名受试者,以完成每种剂量每种试验治疗 20 名受试者。研究期间将测试如下四种不同的试验治疗。 试验治疗 A:VEGCOL™️(素食胶原蛋白肽) 试验治疗 B:PROCOL(牛胶原蛋白肽)* 试验治疗
【主题与分类】
主题标签:Mild to Moderate Acne、Brittle Nails、Osteoarthritis, Knee、Healthy。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05613660
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05613660
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:轻度至中度痤疮、关节僵硬、Nec、累及MDR24_1中的踝和足、其他特指的毛发和毛囊疾病、脆甲、骨关节炎、膝、健康。一项科学临床研究证明,采用随机、四臂、对照、单盲、组内剂量-反应研究,评估含不同胶原蛋白肽的试验治疗在成人受试者中的安全性和有效性。将评估每种试验治疗在三种不同剂量下的剂量反应效果,即2.5g对比5g对比10g。每种试验治疗的每个剂量将入组22名受试者,以完成每种试验治疗的每个剂量20名受试者。研究期间将测试以下四种不同的试验治疗。* 试验治疗A:VEGCOL™️(植物胶原蛋白肽)* 试验治疗B:PROCOL(牛胶原蛋白肽)* 试验治疗C:AQUACOL(鱼/海洋胶原蛋白肽)* 试验治疗D:CALCOL(鸡胶原蛋白肽)使用方式:每日1勺/袋。给药途径:口服,用一杯(约250mL)水送服。
考虑到科学研究的证明,将招募/入选足够数量的成年受试者,年龄组为30-50岁,(i) 在眼周附近有轻度至中度鱼尾纹,(ii) 有轻度至中度的关节疼痛、肿胀、僵硬和活动范围减小,(iii) 有脱发、头发生长减缓、指甲脆弱的抱怨。在牛臂组中,66名受试者中,将招募少数有骨关节炎患者,其目前有关节疼痛和僵硬的抱怨。所有4种变体的胶原蛋白肽效果将在入选的轻度至中度痤疮受试者中进行评估。潜在受试者只有在获得受试者书面知情同意后,才会根据纳入和排除标准进行筛选。受试者将按照以下访视指示前往设施。* 访视01(第-04天):筛选,基线评估 * 访视02(第01天):入选,头发生长速率测量,评估 * 访视03(第10天):治疗期,评估 * 访视04(第30天):
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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