左旋多巴-卡比多巴对近期发病非动脉炎性前部缺血性视神经病变患者视觉功能的影响
疾病：非动脉炎性前部缺血性视神经病变。目的：关于左旋多巴-卡比多巴治疗非动脉炎性前部缺血性视神经病变（NAION）的疗效存在一些争议
基本信息
资源简介
左旋多巴-卡比多巴对近期发病非动脉炎性前部缺血性视神经病变患者视觉功能的影响
本数据集围绕左旋多巴-卡比多巴对近期发病的非动脉炎性前部缺血性视神经病变（NAION）患者视觉功能的影响展开，收录了一项双盲随机临床试验的相关信息。该研究关注的核心问题是：左旋多巴-卡比多巴在NAION治疗中的疗效尚存争议，因此需要通过临床试验评估其对患者视力、色觉和视野的实际作用。研究对象为病程少于6周的近期发病NAION患者，试验组接受左旋多巴-卡比多巴治疗，对照组服用安慰剂，疗程为3周，并在入组前及入组后第4、12、16、24周对视力、色觉和视野进行测试与评估。数据集来源为clinicaltrials.gov，主题标签为“非动脉炎性前部缺血性视神经病变”，在分类上归入神经系统疾病下的“其他”类别，可为关注NAION药物治疗证据的研究者提供一项随机对照试验的参考信息。
【数据集背景】
非动脉炎性前部缺血性视神经病变（NAION）是一种视神经疾病，关于左旋多巴-卡比多巴用于治疗NAION的疗效存在争议。为评估该药物对近期发病NAION患者视觉功能的影响，研究者开展了这项双盲随机临床试验。数据集所记录的研究即以此争议为出发点，聚焦病程少于6周的近期发病患者人群。
【数据内容】
该数据集对应的研究纳入接受左旋多巴-卡比多巴治疗的患者13例，接受安慰剂的患者12例，治疗持续3周。研究测量的视觉功能指标包括视力、色觉和视野，测试时间点包括入组前以及入组后第4周、第12周、第16周和第24周，并对这些测试结果进行评价。数据集的主题标签为非动脉炎性前部缺血性视神经病变。
【采集与来源】
数据来源站为clinicaltrials.gov。源站描述显示，该研究为双盲随机临床试验，条件为NAION，目的是评估左旋多巴-卡比多巴对近期发病（病程少于6周）NAION患者视力、色觉和视野的影响。其余采集流程、采集机构、采集时间等细节源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于关注NAION药物治疗证据的场景，例如了解左旋多巴-卡比多巴在近期发病NAION患者中对视力、色觉和视野影响的临床试验设计信息，或作为神经系统疾病相关研究中随机对照试验的参考材料。具体分析用途源站未提供。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明。使用者可依据源站描述了解该试验的干预分组、样本量、治疗时长及视觉功能测试的时间安排，但数据访问方式、字段结构和使用步骤源站未提供。
【质量与限制】
该研究为双盲随机临床试验，设有安慰剂对照，并在多个时间点重复测试视力、色觉和视野。样本量方面，治疗组13例、安慰剂组12例，合计25例。其余关于数据质量评价、偏倚控制细节、缺失数据处理等信息源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可信息。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00432393
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：非动脉炎性前部缺血性视神经病变。目的：关于左旋多巴-卡比多巴治疗非动脉炎性前部缺血性视神经病变（NAION）的疗效存在一些争议。本研究旨在评估左旋多巴-卡比多巴对新发NAION（病程少于6周）患者视力、色觉和视野的影响。患者与方法：在这项双盲随机临床试验中，13例患者接受左旋多巴-卡比多巴治疗，12例患者服用安慰剂，疗程为3周。在入组前及入组后第4、12、16和24周进行视力、色觉和视野测试并予以评估。
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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