BurstDR SCS 治疗痛性糖尿病神经病变的疗效与可行性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 BurstDR 脊髓电刺激(SCS)用于痛性糖尿病神经病变(PDN)管理的疗效、可行性与安全性研究

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Efficacy and Feasibility of BurstDR SCS in Painful Diabetic Neuropathy

基本信息

模态
其他
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创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

BurstDR SCS 治疗痛性糖尿病神经病变的疗效与可行性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 BurstDR 脊髓电刺激(SCS)用于痛性糖尿病神经病变(PDN)管理的疗效、可行性与安全性研究。研究采用 Abbott 的 Proclaim XR 与 Eterna 植入式脉冲发生器系统,相关 SCS 系统已获 FDA 批准用于 PDN,经皮试验阶段与永久植入均按标准诊疗实践由经验丰富的临床医生完成。受试者为 19 岁及以上、经 EMG 或皮肤活检确诊糖尿病神经病变、VAS ≥6 且 DN4 ≥4、常规药物治疗失败且适合 SCS 治疗的成人。数据可用于评估疼痛缓解效果、治疗可行性及安全性相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:痛性糖尿病神经病变(PDN)、糖尿病神经病变、神经病理性疼痛、慢性疼痛。这项由研究者发起的上市后临床研究旨在评估 BurstDR 脊髓电刺激(SCS)用于痛性糖尿病神经病变(PDN)管理的疗效、可行性与安全性,使用 Abbott 的 Proclaim XR 和 Eterna 植入式脉冲发生器系统。本研究中使用的 SCS 系统已获 FDA 批准用于 PDN,所有临床操作——包括经皮试验阶段和永久植入——均由经验丰富的临床医生按照标准诊疗实践执行。符合条件的参与者为 19 岁及以上、经 EMG 或皮肤活检确诊糖尿病神经病变、神经病理性疼痛严重程度满足 VAS ≥6 且 DN4 ≥4、常规药物治疗失败且适合 SCS 治疗的成人。在知情同意后,参与者

【主题与分类】

主题标签:Painful Diabetic Neuropathy (PDN)、Diabetic Neuropathy、Neuropathic Pain、Chronic Pain。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07250828

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数据说明

疾病:痛性糖尿病神经病变(PDN)、糖尿病神经病变、神经病理性疼痛、慢性疼痛。这项由研究者发起的上市后临床研究,旨在评估BurtsDR脊髓电刺激(SCS)用于痛性糖尿病神经病变(PDN)管理的疗效、可行性和安全性,采用Abbott的Proclaim XR和Eterna植入式脉冲发生器系统。本研究使用的SCS系统已获FDA批准用于PDN,所有临床操作——包括经皮试验阶段和永久植入——均由经验丰富的临床医生按照标准诊疗实践进行。符合条件的参与者为19岁及以上成人,经EMG或皮肤活检确诊糖尿病神经病变,神经病理性疼痛严重程度满足VAS ≥6且DN4 ≥4,常规药物治疗失败,且适合接受SCS治疗。在知情同意后,参与者将完成基线评估,随后接受为期一周的BurtsDR刺激临时SCS试验。在试验期间疼痛获得有意义减轻的参与者将进入永久植入。

随访评估在植入后1、3和6个月进行,期间将收集经过验证的患者报告结局和临床医生报告指标。将监测并记录不良事件、器械相关并发症、治疗中止和方案偏离。本研究的主要目标是确定随访时在视觉模拟量表上疼痛减轻≥50%的参与者比例。次要目标评估糖尿病相关生活质量(DQoL)、神经病理性症状(DN4)、睡眠干扰(PSQ-3)以及患者和临床医生对变化的印象的变化。三级目标评估可行性参数,包括招募率、保留率、方案依从性和安全性结局。数据将使用符合HIPAA、经21 CFR Part 11验证的临床试验管理系统进行采集和存储。本研究在TriCity Research Center进行,接受IRB监督,由Ab资助。

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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