0.9%生理盐水浸泡治疗急性放射性皮炎的效果

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 0.9% 生理盐水浸泡在管理急性放射性皮炎中的效果。覆盖人群为头颈癌(H&N)与肉瘤等接受放疗的患者,关注放疗引起的皮肤反应,从轻度红斑到严重湿性脱屑,可能带来疼痛、感染风险、生活质量下降及治疗中断

King Hussein Cancer CenterKing Hussein Cancer Center
clinicaltrials
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医学影像Acute Radiation DermatitisHead and Neck Cancer (H&N)Sarcomas
Effectiveness of 0.9% Normal Saline Soaking in Managing Acute Radiation Dermatitis

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

0.9%生理盐水浸泡治疗急性放射性皮炎的效果

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 0.9% 生理盐水浸泡在管理急性放射性皮炎中的效果。覆盖人群为头颈癌(H&N)与肉瘤等接受放疗的患者,关注放疗引起的皮肤反应,从轻度红斑到严重湿性脱屑,可能带来疼痛、感染风险、生活质量下降及治疗中断。数据可用于评估支持性皮肤护理策略、探索放射性皮炎的干预效果与临床结局,为肿瘤放疗相关皮肤毒性管理提供研究基础(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:急性放射性皮炎、头颈癌(H&N)、肉瘤。放疗是许多恶性肿瘤(包括肉瘤和头颈癌)治疗的基石。尽管放疗具有治疗获益,但放射性皮肤反应仍是最常见的不良反应之一,大多数患者会出现某种程度的急性放射性皮炎(ARD)。这些反应从轻度红斑到严重的湿性脱屑不等,可导致疼痛、感染风险增加、生活质量受损以及治疗实施可能中断。此类中断可能对治疗效果和整体临床结局产生负面影响。因此,放疗期间的支持性皮肤护理至关重要。当前的管理策略包括一般皮肤护理措施、局部皮质类固醇、保湿剂和高级伤口敷料。然而,t

【主题与分类】

主题标签:Acute Radiation Dermatitis、Head and Neck Cancer (H&N)、Sarcomas。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07553260

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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

疾病:急性放射性皮炎、头颈部肿瘤(H&N)、肉瘤。放疗是多种恶性肿瘤治疗的重要手段,包括肉瘤和头颈部肿瘤。尽管放疗具有治疗获益,但放射性皮肤反应仍是最常见的不良反应之一,大多数患者会出现不同程度的急性放射性皮炎(ARD)。这些反应从轻度红斑到重度湿性脱屑不等,可导致疼痛、感染风险增加、生活质量受损,并可能中断治疗实施。此类中断可能对治疗效果和整体临床结局产生不利影响。因此,放疗期间的支持性皮肤护理至关重要。目前的管理策略包括一般皮肤护理措施、局部皮质类固醇、保湿剂和高级伤口敷料。然而,对于ARD的预防或管理,尚无普遍接受的标准干预措施,各机构的实践也往往存在差异。生理盐水(0.9%氯化钠)湿敷在临床中被广泛用作管理皮肤反应的支持性非药物干预措施。

生理盐水浸泡被认为可以清洁患处、软化结痂组织、减少表面细菌负荷,并维持有利于再上皮化的湿润伤口环境。此外,其成本低廉、易于操作且适合家庭使用,使其成为常规支持性护理中颇具吸引力的选择。尽管其常被纳入临床实践指南和机构方案,但专门评估其在减轻ARD严重程度方面独立有效性的高质量证据仍然有限。本研究设计为一项开放标签、随机临床试验,旨在评估在接受肉瘤或头颈部肿瘤放疗的患者中,在标准皮肤护理基础上加用标准化生理盐水浸泡的有效性。参与者将按1:1比例随机分配接受标准护理或

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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