经皮耳部神经刺激减少月经过多:LUNA 研究

研究为前瞻性、随机、双盲、假刺激对照的去中心化临床试验,包含 14-21 岁青少年和 22-45 岁成人两个年龄队列,受试者随机接受经皮耳部神经刺激(tAN)或假刺激,tAN 靶向迷走神经耳支(ABVN)和耳颞神经(ATN)

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clinicaltrials
浏览 7
表格分类Heavy Menstrual Bleeding
Delivering tAN to Reduce HMB: The LUNA Study

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

经皮耳部神经刺激减少月经过多:LUNA 研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应 LUNA 研究,关注无已知结构原因的月经过多(Heavy Menstrual Bleeding)。研究为前瞻性、随机、双盲、假刺激对照的去中心化临床试验,包含 14-21 岁青少年和 22-45 岁成人两个年龄队列,受试者随机接受经皮耳部神经刺激(tAN)或假刺激,tAN 靶向迷走神经耳支(ABVN)和耳颞神经(ATN)。研究跨越连续五个月经周期,所有活动远程进行,前两个周期为基线期不实施 tAN。数据可用于探索 tAN 对月经过多的干预效果及相关临床特征分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:月经过多。LUNA 研究是一项前瞻性、随机、双盲、假刺激对照的去中心化临床试验,受试者为无已知结构原因的月经过多患者。研究包括两个基于年龄的队列:14-21 岁青少年和 22-45 岁成人。两个队列的受试者将被随机分配接受经皮耳部神经刺激(tAN),该刺激靶向迷走神经耳支(ABVN)和耳颞神经(ATN),或接受假刺激。受试者将在连续五个月经周期内入组研究。所有研究活动均远程进行,并且是在受试者常规月经过多治疗(符合资格标准所允许的)之外额外进行。在最初连续两个月经周期(M1 - M2,“基线期”)内,不实施 tAN 治疗。受试者

【主题与分类】

主题标签:Heavy Menstrual Bleeding。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07326722

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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

条件:月经过多。LUNA研究是一项前瞻性、随机、双盲、假对照、去中心化临床试验,受试者为无已知结构性病因的月经过多患者。该研究包括两个基于年龄的队列:14-21岁的青少年和22-45岁的成人。两个队列的受试者将被随机分配接受经皮耳部神经刺激(tAN),该刺激靶向迷走神经耳支(ABVN)和耳颞神经(ATN),或接受假刺激。受试者将在连续五个月经周期内入组研究。所有研究活动均将远程进行,并在资格标准允许的范围内,作为受试者常规月经过多治疗的补充。在最初连续两个月经周期(M1-M2,“基线期”)内,不实施tAN治疗。受试者将使用图示出血评估表(PBAC)估计出血量,并在两个基线月经周期的月经期全程每日使用数字评定量表(NRS)评估月经绞痛疼痛。

月经症状将采用Cox月经症状量表(CMSS)进行评估,并在月经最后一天使用RAND简明健康调查量表(RAND-36)进行总体生活质量评估。月经相关生活质量评估还将在每次月经最后一天进行,成人队列使用月经出血问卷(MBQ),青少年队列使用青少年版问卷(aMBQ)。在接下来的连续三个月经周期(M3至M5,“治疗阶段”)中,参与者将每日自行进行一次2小时假刺激或活性tAN治疗,从每个月经周期的月经第1天开始至月经最后一天结束。在每个月经周期全程中,将每日评估失血量(通过PBAC)和痛经疼痛(通过NRS)。生活质量将采用t

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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