ACTS 试验:N-acetylcysteine (NAC) 与夜间夹板作为腕管综合征的非手术治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 ACTS 试验,研究 N-acetylcysteine (NAC) 与夜间夹板作为腕管综合征的非手术治疗

Emily KraussEmily Krauss
clinicaltrials
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文本Carpal Tunnel SyndromeHand Injuries and DisordersNerve CompressionSplintsCarpal TunnelCarpal Tunnel Release
The ACTS Trial: N-acetylcysteine (NAC) and Night-splinting as a Non-operative Treatment for Carpal Tunnel Syndrome

基本信息

模态
文本
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

ACTS 试验:N-acetylcysteine (NAC) 与夜间夹板作为腕管综合征的非手术治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 ACTS 试验,研究 N-acetylcysteine (NAC) 与夜间夹板作为腕管综合征的非手术治疗。源站描述指出,腕管综合征是最常见且被广泛研究的外周神经卡压综合征,一般人群中约 10-20% 一生中至少出现一次临床症状,典型表现为正中神经分布区的夜间麻木与刺痛,并可进展为持续性感觉异常、手和/或腕部无力与疼痛,最终出现鱼际肌萎缩。该数据可用于了解该病的临床表现、诊断与非手术管理研究背景(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:腕管综合征、手部损伤与疾病、神经卡压、夹板、腕管、腕管松解。简介:腕管综合征(CTS)是最普遍且被广泛研究的外周神经卡压综合征,估计一般人群中有 10-20% 在一生中至少出现一次 CTS 临床症状。典型表现为正中神经分布区的夜间麻木和刺痛,常进展为更持续的感觉异常、手和/或腕部无力和疼痛,最终出现鱼际肌萎缩。关于 CTS 的临床表现、诊断和管理,已有大量且持续增长的研究。保守的非手术管理策略,包括夜间夹板和皮质类固醇注射,已显示出显著的临床获益

【主题与分类】

主题标签:Carpal Tunnel Syndrome、Hand Injuries and Disorders、Nerve Compression、Splints、Carpal Tunnel、Carpal Tunnel Release。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04460521

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

病症:腕管综合征、手部损伤与疾病、神经压迫、夹板、腕管、腕管松解术。引言:腕管综合征(CTS)是最常见且被广泛研究的外周神经卡压综合征,估计有10-20%的普通人群在其一生中至少经历过一次CTS的临床症状。典型表现为正中神经分布区域夜间麻木和刺痛感,常进展为更持续的感觉异常、手部和/或腕部无力及疼痛,最终导致大鱼际肌萎缩。关于CTS的临床表现、诊断和管理,已有大量且不断增长的研究资料。保守的非手术治疗策略,包括夜间夹板固定和皮质类固醇注射,已显示出在改善CTS症状严重程度和避免需要腕管松解术(CTR)方面的显著临床益处。然而,许多轻中度CTS患者由于保守治疗失败或缺乏长期疗效,仍会最终接受CTR。

N-乙酰半胱氨酸(NAC)是一种安全且耐受性极好的化合物,作为强效抗氧化剂发挥作用,并已被用于治疗多种病症,包括但不限于对乙酰氨基酚中毒、各种精神疾病、阿尔茨海默病和多囊卵巢综合征。值得注意的是,一些使用动物模型的研究表明,NAC能有效减少氧化应激,并可能加速周围神经损伤的恢复。这值得考虑NAC在轻至中度腕管综合征非手术治疗中影响周围神经恢复的潜力。鉴于NAC的安全性,以及提示其对周围神经具有神经保护和促进神经元生长作用的前景广阔的假说,研究者提出以下项目,以检验在标准夜间夹板固定之外补充口服NAC是否能显著改善轻至中度

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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