PolyNaSS 移植物 THA 与未移植 THA 的骨整合对比研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦全髋关节置换术(THA)的骨整合问题,比较使用 PolyNaSS(聚苯乙烯磺酸钠)移植物假体与未移植假体的临床效果

Societe ACTIVBIOMATSociete ACTIVBIOMAT
clinicaltrials
浏览 11
蛋白质分类Osteoarthritis, HipCoxarthrosis; PrimaryCoxarthrosis; SecondaryOsteonecrosis; Aseptic, IdiopathicHip Arthroplasty ReplacementHip Arthroplasty, TotalHip Arthroplasty
Osseointegration of THA Grafted by PolyNASS (ACTISURF-CERAFIT® ) Versus Non-grafted THA (CERAFIT®)

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

PolyNaSS 移植物 THA 与未移植 THA 的骨整合对比研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦全髋关节置换术(THA)的骨整合问题,比较使用 PolyNaSS(聚苯乙烯磺酸钠)移植物假体与未移植假体的临床效果。覆盖疾病包括髋关节骨关节炎、原发性与继发性髋关节病、无菌性及特发性骨坏死等。源站描述指出 THA 术后感染率约 1%,治疗困难且费用高昂,而 PolyNaSS 生物活性聚合物在临床前研究中可显著减少细菌黏附并提高生物相容性与生物整合。该数据可用于骨整合、感染预防及假体生物相容性相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:髋关节骨关节炎、原发性髋关节病、继发性髋关节病、无菌性骨坏死、特发性骨坏死、髋关节置换术、全髋关节置换术、髋关节置换术。全髋关节置换术(THA)后的感染率约为 1%。这是一种严重的情况,发病率高,有时致命,需要昂贵的治疗。治疗困难,因为假体被细菌污染后很早就形成“生物膜”。预防感染意味着减少或阻止细菌生物膜的形成,并控制蛋白质反应以允许假体的骨整合。一种新的假体被开发出来,由 PolyNaSS(聚苯乙烯磺酸钠)移植。这种生物活性聚合物在临床前研究中可显著减少细菌黏附并提高生物相容性和生物整合。这项首次临床研究旨在比较

【主题与分类】

主题标签:Osteoarthritis, Hip、Coxarthrosis; Primary、Coxarthrosis; Secondary、Osteonecrosis; Aseptic, Idiopathic、Hip Arthroplasty Replacement、Hip Arthroplasty, Total、Hip Arthroplasty。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/NCT03113981

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    • 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。

数据说明

条件:髋关节骨关节炎、髋关节病;原发性髋关节病;继发性骨坏死;无菌性、特发性、髋关节置换术、全髋关节置换术、髋关节置换术。全髋关节置换术(THA)后的感染率约为1%。这是一种严重的病症,具有高发病率,有时甚至致命,需要昂贵的治疗。治疗之所以困难,是因为在假体被细菌污染后,“生物膜”会非常早地形成。预防感染意味着减少或阻止细菌生物膜的形成,并控制蛋白质反应,以允许假体的骨整合。一种新型假体已被开发出来,通过PolyNaSS(聚苯乙烯磺酸钠)进行接枝。这种生物活性聚合物在临床前研究中能够大幅减少细菌粘附,并提高生物相容性和生物整合性。这项首次临床研究旨在比较该假体与未接枝的相同假体的骨整合情况。此前无临床试验。

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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