超声引导注射与肌内注射类固醇治疗腕管综合征
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕腕管综合征(CTS)与慢性疼痛,比较超声引导下局部类固醇注射与臀部肌内注射类固醇两种治疗方式

基本信息
资源简介
超声引导注射与肌内注射类固醇治疗腕管综合征
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕腕管综合征(CTS)与慢性疼痛,比较超声引导下局部类固醇注射与臀部肌内注射类固醇两种治疗方式。受试者经临床检查与病史评估后签署知情同意,并按区组随机分入三组,记录社会人口学信息(年龄、性别、体质指数、就业状况、教育程度、婚姻状况)及临床数据(优势手、症状持续时间、合并症、治疗手、Tinel's/Phalen's 征、睡眠质量、疼痛强度、电生理参数)。第一组接受超声引导局部注射(1 ml 40 mg triamcinolone + 1 ml lidocaine)并配夜间腕部夹板,第二组接受臀部肌内注射。可用于治疗方式比较与疗效相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:腕管综合征(CTS)、慢性疼痛。根据纳入和排除标准,通过详细的临床检查和病史回顾进行评估的患者将签署书面知情同意书,并采用区组随机化方法被分配到三个治疗组之一。将记录患者的基本社会人口学信息(年龄、性别、体重指数、就业状况、教育水平、婚姻状况)和临床数据(优势手、症状持续时间、合并症、拟治疗手、Tinel征/Phalen征、睡眠质量、疼痛强度、电生理参数)。第一组(局部类固醇)将接受超声引导下局部类固醇注射(1 ml 40 mg曲安奈德 + 1 ml利多卡因)以及夜间腕部夹板。第二组(肌肉注射类固醇)将接受臀部肌肉注射(1 ml 40 mg曲安奈德 + 1 ml利多卡因)以及夜间腕部夹板。第三组仅接受夜间腕部夹板。研究组中的所有患者均配备预制掌侧腕部夹板,夜间使用,并尽可能在白天使用2-3小时。患者不接受任何药物治疗或运动疗法。所有组均在治疗前(基线)、治疗结束时(两周)和治疗后六周,基于检查结果(Tinel征/Phalen征试验)、疼痛强度(日间VAS和夜间VAS)、握力(HGS)、手指捏力(FGS)、土耳其版波士顿腕管问卷评分、睡眠质量、患者对改善的主观印象(满意度)、电生理参数(两次)以及超声测量(正中神经近端入口处[舟骨和豌豆骨水平、远端腕横纹水平]的横截面积[C SA]和扁平率[长径/短径])进行评估。评估参数/结局将由同一名研究者盲法进行
【主题与分类】
主题标签:Carpal Tunnel Syndrome (CTS)、Chronic Pain。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/NCT06725420
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06725420
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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:腕管综合征(CTS)、慢性疼痛。根据纳入和排除标准,通过详细的临床检查和病史回顾评估的患者将签署书面知情同意书,并采用区组随机化方法被分配到三个治疗组之一。将记录患者的基本社会人口学信息(年龄、性别、体重指数、就业状况、教育水平、婚姻状况)和临床数据(优势手、症状持续时间、合并症、拟治疗手、Tinel征/Phalen征、睡眠质量、疼痛强度、电生理参数)。第一组(局部类固醇)将接受超声引导下局部类固醇注射(1 ml 40 mg曲安奈德 + 1 ml利多卡因)以及夜间腕部夹板。第二组(肌肉内类固醇)将接受臀部肌肉内注射(1 ml 40 mg曲安奈德 + 1 ml利多卡因)以及夜间腕部夹板。第三组将仅接受夜间腕部夹板。
研究组中的所有患者均配备预制掌侧腕部夹板,夜间使用,并尽可能在白天使用2-3小时。患者不接受任何药物治疗或运动疗法。所有组别均根据以下方面进行评估:检查结果(Tinel征/Phalen征)、疼痛强度(日间VAS和夜间VAS)、握力(HGS)、指捏力(FGS)、土耳其版波士顿腕管问卷评分、睡眠质量、患者对改善的主观印象(满意度)、电生理参数(两次),以及超声测量(正中神经近端入口处[舟骨和豌豆骨水平、远端腕横纹水平]的横截面积[CSA]和扁平率[长径/短径])。评估时间点为治疗前(基线)、治疗结束时(两周)及治疗后六周。评估参数/结局将由同一名研究者盲法进行
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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