Behçet病与牙周疾病可能关联研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Behçet 病(BD)与牙周疾病之间的可能关联。研究纳入 40 例在 Gazi 大学医学院风湿科接受治疗的 BD 患者(24 女、16 男),以及 47 例来自 Gazi 大学牙学院牙周科、无 BD 的系统健康牙龈炎或牙周炎患者作为对照(2

Gazi UniversityGazi University
clinicaltrials
浏览 7
其他分类Behcet SyndromePeriodontitisGingival Diseases
Possible Association Between Behçet's Disease and Periodontal Diseases

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

Behçet病与牙周疾病可能关联研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Behçet 病(BD)与牙周疾病之间的可能关联。研究纳入 40 例在 Gazi 大学医学院风湿科接受治疗的 BD 患者(24 女、16 男),以及 47 例来自 Gazi 大学牙学院牙周科、无 BD 的系统健康牙龈炎或牙周炎患者作为对照(26 女、21 男)。牙周炎按 2017 年世界研讨会标准诊断,牙龈炎以 BOP≥10% 且无附着丧失和影像学骨丧失诊断。数据可用于探索 BD 与牙周疾病的相关性及分类分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Behcet Syndrome, Periodontitis, Gingival Diseases. 研究人群包括 40 例在 Ankara 的 Gazi 大学医学院风湿科接受治疗的 BD 患者(24 例女性、16 例男性)。来自 Gazi 大学牙学院牙周科的 47 例无 BD 的系统健康牙龈炎或牙周炎患者(26 例女性、21 例男性)作为对照纳入。牙周炎根据 2017 年世界牙周和种植体周围疾病与状况分类研讨会标准诊断,严重程度为 Stage II、探诊深度 3-4 mm 和 Stage III、探诊深度 ≥5 mm,呈广泛型。牙龈炎根据 BOP 评分 ≥ 10%、无附着丧失和影像学骨丧失诊断。参与者被分为 4 组;系统健康的患者

【主题与分类】

主题标签:Behcet Syndrome、Periodontitis、Gingival Diseases。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/NCT07821528

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数据说明

研究条件:白塞综合征、牙周炎、牙龈疾病。研究人群包括40例在白塞病(BD)患者(女性24例,男性16例),他们均在安卡拉加齐大学医学院风湿病科接受治疗。对照组包括47例无BD的全身健康牙龈炎或牙周炎患者(女性26例,男性21例),来自加齐大学牙科学院牙周病科。牙周炎根据2017年世界牙周和种植体周围疾病及状况分类研讨会标准诊断为:II期,探诊深度3-4 mm;III期,探诊深度≥5 mm,呈广泛型分布。牙龈炎根据探诊出血(BOP)评分≥10%、无附着丧失及影像学骨丧失进行诊断。参与者被分为4组:全身健康牙龈炎患者组(HG)、全身健康牙周炎患者组(HP)、白塞病牙龈炎患者组(BG)和白塞病牙周炎患者组(BP)。

本研究经加齐大学临床研究伦理委员会人体受试者伦理委员会批准(22122014/579),并按照1975年《赫尔辛基宣言》(2013年修订版)进行。所有患者均签署了知情同意书。排除标准为吸烟、妊娠、哺乳、其他系统性疾病以及过去6个月内接受过牙周和/或抗生素治疗。所有检查均由一名经验丰富的牙科检查者(FO)完成。采集龈沟液(GCF)样本并进行临床测量。临床检查包括菌斑指数(PI)、牙龈指数(GI)、临床附着水平(CAL)、探诊袋深度(PPD)和探诊出血(BOP)。使用牙周探针(Williams牙周探针,Nordent Manufacturing,Elk Grove Village,IL)在每颗牙的6个位点(近中颊侧、颊侧中央、远中颊侧、近中舌侧、舌侧中央和远中舌侧)进行测量。在记录临床

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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