布洛芬精氨酸联合神经松动术对比布洛芬精氨酸治疗腕管综合征
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦腕管综合征的随机临床试验，比较口服布洛芬精氨酸联合正中神经神经松动术（非侵入性非药物物理治疗）与单用布洛芬精氨酸的镇痛效果，同时评估患侧上肢功能改善情况
基本信息
资源简介
布洛芬精氨酸联合神经松动术对比布洛芬精氨酸治疗腕管综合征
该数据集源自 clinicaltrials.gov，聚焦于腕管综合征这一神经系统疾病领域的随机临床试验。试验的核心目标是比较两种干预方案在缓解疼痛方面的效果：一种是将非侵入性、非药物的正中神经神经松动术（属于物理治疗手段）与口服布洛芬精氨酸药物联合使用，另一种则是仅使用布洛芬精氨酸进行药物治疗。除疼痛缓解外，试验还将评估并比较两种方案对患侧上肢功能的影响。受试者被邀请参与后，会被随机分配到两个不同的组别中。该数据集为关注腕管综合征保守治疗、药物与物理治疗联合策略的研究者提供了临床试验层面的信息框架。
【数据集背景】
腕管综合征是临床常见的周围神经卡压性疾病，属于神经系统疾病范畴。在临床实践中，针对该病的治疗手段包括药物干预和物理治疗等。本数据集所对应的临床试验，正是在这一背景下设计，旨在探索联合治疗方案是否较单一药物治疗具有更优的临床获益。试验关注的核心问题包括疼痛减轻程度以及患侧上肢功能的改善情况，试图为腕管综合征的非手术管理提供比较性证据。
【数据内容】
该数据集记录了一项随机临床试验的相关信息。试验设置两个不同的组别：一组接受口服布洛芬精氨酸治疗并联合正中神经神经松动术，该松动术被描述为非侵入性、非药物的物理治疗；另一组仅接受布洛芬精氨酸治疗。试验将比较两组在疼痛缓解效果上的差异，同时评估和比较两组对患侧上肢功能的影响。数据集的分类归属为神经系统疾病下的腕管综合征，主题标签为 Carpal Tunnel Syndrome。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述指出，这是一项随机临床试验，受试者将被邀请参与并随机分配到两个不同的组别。除上述来源信息外，关于具体的采集方式、采集时间、样本量、随访周期等细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于关注腕管综合征治疗比较的研究场景，尤其是对药物与物理治疗联合方案感兴趣的研究人员、临床医生或循证医学工作者。其内容可用于了解该随机临床试验的设计思路，即对比布洛芬精氨酸联合正中神经神经松动术与单用布洛芬精氨酸在镇痛及上肢功能改善方面的效果。也可作为腕管综合征非侵入性、非药物治疗与药物治疗联合应用的参考信息。
【使用方法】
源站未提供具体的数据使用方式、访问路径或分析指南。使用者需依据 clinicaltrials.gov 的常规访问规则获取该试验的公开信息。
【质量与限制】
该数据集的信息来自临床试验注册记录，其详细程度受源站描述所限。关于样本量、随机化方法、盲法设置、统计分析方法、不良事件报告等关键质量信息，源站未提供。因此，在引用或解读该数据集时，应注意其信息可能不完整，无法据此对试验的偏倚风险或证据强度做出全面判断。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款。使用时应遵循 clinicaltrials.gov 的相关规定。
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06778759
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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：腕管综合征。本随机临床试验将比较应用无创、非药物的正中神经神经松动术（物理治疗）联合口服布洛芬精氨酸药物治疗所产生的疼痛减轻效果，与仅使用布洛芬精氨酸治疗所产生的效果。此外，还将评估并比较对受影响上肢功能的影响。受试者将被邀请参与，并随机分配到2个不同的组别。
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。
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