Er:YAG激光拔除阻生下颌第三磨牙的疗效
该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕阻生下颌第三磨牙拔除开展研究,比较Er:YAG激光辅助去骨与传统钻针技术在手术时间、术中操作便利性以及术后疼痛、水肿、张口受限等结局上的差异

基本信息
资源简介
Er:YAG激光拔除阻生下颌第三磨牙的疗效
该数据集英文名为“Efficacy of Er:YAG Laser in Removing Impacted Mandibular Third Molars”,来源于clinicaltrials.gov,围绕阻生下颌第三磨牙拔除开展研究。阻生下颌第三磨牙是最常被拔除的牙齿之一,传统手术拔除常需使用旋转器械进行去骨,可能增加术后并发症风险。激光辅助手术,尤其是Er:YAG激光,被认为是一种微创替代方案,可能具有减少热损伤、改善愈合、减轻术后不适等潜在优势。该研究比较Er:YAG激光辅助去骨与传统钻针技术在手术时间、术中操作便利性以及术后疼痛、水肿、张口受限等结局上的差异,符合纳入标准的患者被随机分配到激光辅助手术组和传统手术组,并接受标准化测量与随访评估。本站将其归类于肌肉骨骼系统疾病/其他。
【数据集背景】
阻生下颌第三磨牙拔除是口腔颌面外科的常见手术。传统方式依赖旋转器械进行骨切除,术后可能出现疼痛、水肿、张口受限等不适。Er:YAG激光辅助去骨被提出作为微创替代方案,其潜在优势包括减少热损伤、促进愈合和减轻术后不适。该数据集所对应的研究正是在这一背景下,对激光辅助去骨与传统钻针技术进行系统比较,以评估Er:YAG激光在阻生下颌第三磨牙拔除中的效能。
【数据内容】
该数据集围绕一项随机分组比较研究组织内容,涉及的主要变量和结局包括:手术时间、术中操作便利性,以及术后疼痛、水肿、张口受限等术后结局。研究对象为符合纳入标准的阻生下颌第三磨牙患者,被随机分配至激光辅助手术组或传统手术组。研究采用标准化测量和随访评估。关于样本量、具体测量工具、随访时间点、数据字段结构等信息,源站未提供。
【采集与来源】
数据来源站为clinicaltrials.gov,对应研究关注阻生下颌第三磨牙拔除中Er:YAG激光辅助去骨与传统钻针技术的比较。源站描述提及患者随机分配、标准化测量与随访评估,但具体的采集流程、数据记录方式、随访频次及数据管理细节,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于口腔颌面外科领域关于阻生下颌第三磨牙拔除术式比较的研究场景,可用于探讨激光辅助去骨与传统钻针技术在手术时间、术中操作便利性和术后疼痛、水肿、张口受限等结局上的差异。也可作为微创拔牙技术评估、术后并发症管理相关分析的参考数据。其他具体应用场景源站未提供。
【使用方法】
源站描述显示研究采用随机分组设计,将符合纳入标准的患者分配至激光辅助手术组和传统手术组,并进行标准化测量与随访评估。关于数据的具体使用方式、分析方案、变量定义和统计方法,源站未提供。
【质量与限制】
该数据集来源于clinicaltrials.gov的注册研究信息,围绕随机分组比较设计展开,涉及标准化测量与随访评估。关于样本量、盲法设置、数据完整性、偏倚控制及统计效能等信息,源站未提供。使用时应结合源站原始记录核实研究细节。
【引用与许可】
该数据集的来源站为clinicaltrials.gov。关于引用格式、许可条款和使用限制,源站未提供。
下载信息
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暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07297043
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
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:下颌第三磨牙阻生。下颌阻生第三磨牙是最常拔除的牙齿之一,传统的手术拔除通常需要使用旋转器械进行骨切割,这可能会增加术后并发症的发生率。激光辅助手术,尤其是使用Er:YAG激光,已被提出作为一种微创替代方案,具有减少热损伤、促进愈合和减轻术后不适等潜在优势。本研究比较Er:YAG激光辅助去骨与传统车针技术在手术时间、术中操作便利性以及术后结局(包括疼痛、水肿和牙关紧闭)方面的差异。符合纳入标准的患者被随机分配到两组:激光辅助手术组和传统手术组。通过标准化的测量和随访评估来评价临床结局,并确定Er:YAG激光在第三磨牙手术中的有效性和安全性。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




