电针治疗药物过度使用性头痛的疗效及中枢机制

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为电针治疗药物过度使用性头痛的疗效及中枢机制。研究为多中心、分层、随机、假电针对照临床试验,计划纳入 120 名合格受试者,按 1:1 比例随机分配至电针组或假电针组,并分为两个阶段

Guang'anmen Hospital of China Academy of Chinese Medical SciencesGuang'anmen Hospital of China Academy of Chinese Medical Sciences
clinicaltrials
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医学影像分类Medication Overuse HeadacheElectroacupuncture
Efficacy and Central Mechanisms of Electroacupuncture for Medication Overuse Headache

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

电针治疗药物过度使用性头痛的疗效及中枢机制

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为电针治疗药物过度使用性头痛的疗效及中枢机制。研究为多中心、分层、随机、假电针对照临床试验,计划纳入 120 名合格受试者,按 1:1 比例随机分配至电针组或假电针组,并分为两个阶段。第一阶段中,电针组在 12 周内接受 30 次电针治疗,假电针组接受非穿透性针刺的假电针治疗;两组均接受健康教育。主要结局为治疗 12 周后每月头痛天数较基线的变化。数据可用于评估电针治疗药物过度使用性头痛的疗效与中枢机制(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:药物过度使用性头痛、电针。这是一项多中心、分层、随机、假电针对照临床试验。120 名合格受试者将按 1:1 比例随机分配至电针(EA)组、假电针(SEA)组,并分为两个阶段。第一阶段:1. EA 组将在 12 周内接受 30 次电针治疗,而 SEA 组将接受非穿透性针刺的假电针治疗。当计划中的 MOH 患者入组接近 80% 完成时,两个对照组按性别和年龄与 MOH 患者组匹配招募,每组纳入 20 名患者,共 40 名患者。每组受试者均将接受健康教育。主要结局将是 12 周治疗后每月头痛天数较基线的变化。

【主题与分类】

主题标签:Medication Overuse Headache、Electroacupuncture。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06802471

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    • 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。

数据说明

条件:药物过度使用性头痛,电针。这是一项多中心、分层、随机、假对照临床试验。120名符合条件的受试者将按1:1的比例随机分配到电针(EA)组、假电针(SEA)组,试验分为两个阶段。第一阶段:1. EA组将在12周内接受30次电针治疗,而SEA组将接受非穿透性针刺的假电针治疗。当计划的MOH患者入组接近80%完成时,两个对照组按性别和年龄与MOH患者组匹配招募,每组纳入20名患者,共40名患者。各组受试者都将接受健康教育。

主要结局指标为治疗12周后每月头痛天数较基线的变化;次要结局指标如下:治疗4周、8周、随访24周和随访36周后每月头痛天数较基线的变化;应答者比例、每月头痛天数、日均头痛时间、头痛严重程度、日均中重度头痛天数、日均中重度头痛时间、急性用药天数、每月用药剂量、依赖严重程度量表、头痛影响测试、EQOL-5D-5L、医院焦虑抑郁量表、患者对针刺疗效的预期、患者总体变化印象、患者盲法评估、脑MRI数据分析和多组学分析;中央随机化和数据收集将通过电子数据管理系统进行。第2阶段:坚持研究方案并完成第36周随访的参与者将被视为已完成研究。

如果第一阶段试验的结果表明电针疗法优于对照组,并且参与者的意愿得到确认

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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