双相生物陶瓷联合他汀在第三磨牙拔除模型中的成骨作用
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦第三磨牙拔除后的骨丢失与再生性炎症,比较 Galibone+ 与标准材料 Bio-Oss 的疗效

基本信息
资源简介
双相生物陶瓷联合他汀在第三磨牙拔除模型中的成骨作用
该数据集对应一项在 clinicaltrials.gov 登记的临床研究,英文名称为“Osteogenic Action of a Biphasic Bioceramic With Statin in a Third Molar Extraction Model”,本站将其归类于肌肉骨骼系统疾病下的“其他”类别。研究关注第三磨牙拔除后的骨丢失与再生性炎症,采用双盲、随机、分口(split-mouth)设计,纳入 30 名患者,比较 Galibone+ 与标准材料 Bio-Oss 的疗效。研究同时考察临床与影像学结局:在术后最初七天的随访中监测疼痛、炎症及术后并发症,并在六个月期间通过影像学评估骨体积减少与矿物质密度。研究结果有望揭示 Galibone+ 作为促进牙拔除后骨再生辅助手段的潜力,从而推动口腔外科实践与患者结局的改善。
【数据集背景】
第三磨牙拔除是口腔外科常见操作,术后常伴随骨丢失与再生性炎症等问题,如何在拔牙位点促进骨再生、减少并发症,是临床关注的议题。该研究以双相生物陶瓷结合他汀(Galibone+)为试验材料,以临床常用的标准材料 Bio-Oss 为对照,旨在通过严格的随机双盲分口设计,评估前者在第三磨牙拔除模型中的成骨作用。研究同时纳入临床与影像学两类结局,试图从症状控制和骨再生两个层面给出证据,为口腔外科材料选择提供参考。
【数据内容】
研究涉及的主要变量包括:术后最初七天随访中监测的疼痛、炎症与术后并发症;以及在六个月观察期内通过影像学评估的骨体积减少与矿物质密度。研究条件涉及骨丢失与再生性炎症。数据对应的受试人群为 30 名接受第三磨牙拔除的患者,采用分口设计,即同一患者口内不同位点分别接受试验材料与对照材料处理,并以双盲方式实施。源站未提供具体的数据字段清单、变量编码、影像学测量方法细节及原始数据格式。
【采集与来源】
数据来源于 clinicaltrials.gov 登记的研究。研究设计为双盲、随机、分口(split-mouth)试验,涉及 30 名患者,对照材料为 Bio-Oss,试验材料为 Galibone+。随访安排包括术后最初七天的临床监测与为期六个月的影像学评估。源站未提供具体的招募地点、研究起止时间、数据采集流程与质量控制措施等细节。
【适用场景】
该数据集适用于口腔外科与骨再生研究相关场景,例如评估拔牙后骨丢失与再生性炎症的干预效果、比较不同骨替代材料在第三磨牙拔除模型中的表现、以及关注疼痛、炎症和术后并发症等临床结局与骨体积、矿物质密度等影像学结局的研究。也可用于方法学参考,如双盲随机分口设计在口腔临床研究中的应用。源站未提供该数据用于其他特定分析场景的说明。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法、访问方式、数据结构说明或分析指引。使用者需依据源站登记信息自行了解研究设计与变量安排。
【质量与限制】
该研究采用双盲、随机、分口设计,并同时设置临床与影像学结局,样本量为 30 名患者。源站未提供样本量计算依据、偏倚控制细节、缺失数据处理方式及结果数据。由于缺乏原始数据与统计结果,无法对数据质量作进一步判断。使用时应注意到该数据对应的是研究登记信息,而非完整的数据集本身。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款信息。使用或引用时应以 clinicaltrials.gov 登记页面为准,并遵循该平台的相关规定。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06338241
标准获取流程:
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- 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:骨丢失、再生性炎症。本研究聚焦于临床与影像学结局,旨在通过一项纳入30例患者的双盲、随机、分口试验,比较Galibone+与标准材料(Bio-Oss)的疗效。在初始7天随访期间将监测疼痛、炎症及术后并发症等变量,而在6个月期间将通过影像学评估骨体积减少与矿物质密度。研究结果有望揭示Galibone+作为促进牙拔除后骨再生的一种有前景的辅助手段的潜力,从而推动口腔外科实践进步并改善患者结局。
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。




