唇腭裂患者的MARPE治疗研究

该数据集源自clinicaltrials.gov,聚焦唇腭裂患者的MARPE(上颌快速扩弓)治疗研究。研究采用平行组随机对照设计,分配比1:1,以CONSORT声明为指南,在巴西米纳斯吉拉斯天主教大学正畸硕士项目中招募受试者

Pontifícia Universidade Católica de Minas GeraisPontifícia Universidade Católica de Minas Gerais
clinicaltrials
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其他分类Palatal Expansion TechniqueCleft Lip and PalateClass III MalocclusionSkeletal Malocclusion
MARPE in Patients With Cleft Lip and Palate

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

唇腭裂患者的MARPE治疗研究

该数据集源自clinicaltrials.gov,聚焦唇腭裂患者的MARPE(上颌快速扩弓)治疗研究。研究采用平行组随机对照设计,分配比1:1,以CONSORT声明为指南,在巴西米纳斯吉拉斯天主教大学正畸硕士项目中招募受试者。干预措施包括HYRAX型腭扩弓器,实验组采用微种植体支抗。数据涉及腭扩弓技术、唇腭裂、III类错颌及骨骼性错颌等主题,可用于正畸临床研究、疗效比较及循证医学分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:腭扩弓技术、唇腭裂、III类错颌、骨骼性错颌。CONSORT声明将作为本研究的指南。本工作将是一项平行组研究,随机、有活性对照,分配比为1:1。本研究已提交至米纳斯吉拉斯天主教大学研究伦理委员会。参与者将根据纳入标准在PUC Minas正畸硕士项目中招募。干预措施:两组患者均将使用HYRAX型腭扩弓器,带环置于第一恒磨牙或第二乳磨牙上。用于III类牵引的钩子将焊接在上颌磨牙带环的颊侧。在实验组中,扩弓器将双侧前部锚定于微种植体,该技术称为rapi

【主题与分类】

主题标签:Palatal Expansion Technique、Cleft Lip and Palate、Class III Malocclusion、Skeletal Malocclusion。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/NCT04354116

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数据说明

条件:腭扩展技术、唇裂和腭裂、III类错颌、骨骼性错颌。本研究将以CONSORT声明作为指南。本研究为平行组研究,随机化,采用活性对照,分配比例为1:1。本研究已提交至米纳斯吉拉斯天主教大学研究伦理委员会。参与者将根据纳入标准,在PUC Minas正畸学硕士项目中招募。干预措施:两组患者均将使用HYRAX型腭扩展器,带环置于第一恒磨牙或第二乳磨牙上。用于III类牵引的钩子将焊接在上颌磨牙带环的颊侧。在实验组中,扩展器将双侧前部锚定于微型种植体上,该技术称为微型种植体辅助快速上颌扩展(MARPE)。对照组为活性对照,使用传统的牙-黏膜支持式HYRAX扩展器。所有扩展器均由同一位正畸技师制作。

两组均于夜间使用Petit型面罩进行上颌前牵引(每天12小时)。上颌牵引力的弹性牵引方向位于咬合平面下15°至30°之间,每侧提供400至500克的力。白天(每天12小时),患者将使用带有咬合垫的下颌扩弓板,每周激活一次(0.25毫米),在下颌尖牙区域设有钩子,用于使用III类弹性牵引,尺寸为3/16英寸(150克)。实验时间框架为6个月。结果(主要和次要)主要结果将是治疗后上颌前移的程度。次要结果将是其他头影测量变量的变化和治疗时间。将在治疗开始和结束时进行锥形束计算机断层扫描(CBCT)。将从CFFC中提取头影测量片,并获得头影测量数据。

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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