石杉碱甲注射液对动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者术后认知功能障碍的影响：一项初步研究
条件：动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者的术后认知功能障碍。描述：这是一项随机、对照、单中心、探索性临床试验。受试者分为手术治疗组和介入治疗组
基本信息
资源简介
石杉碱甲注射液对动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者术后认知功能障碍的影响：一项初步研究
该数据集对应的是一项关于湖甲素注射液对动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者术后认知功能障碍影响的探索性临床研究，收录于神经系统疾病/其他分类，来源为clinicaltrials.gov。研究关注的条件为动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者的术后认知功能障碍，采用随机、对照、单中心、探索性临床试验设计。受试者按治疗方式分为手术治疗组和介入治疗组，每组再分为试验组和对照组；试验组每日给予湖甲素注射液（0.2mg/次）肌肉注射，连续8天，同时给予基础治疗；对照组仅给予基础治疗，除基础药物外不使用其他神经营养药物。该试验旨在评估湖甲素注射液对动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者术后认知功能障碍改善的作用。
【数据集背景】
术后认知功能障碍是动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者术后可能出现的问题，本研究围绕湖甲素注射液在这一人群中的潜在改善作用展开探索。作为一项单中心、随机、对照的探索性临床试验，其设计目标在于初步评价干预措施的效果，为后续研究提供参考。数据集所属分类为神经系统疾病/其他，主题标签明确指向动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者的术后认知功能障碍。
【数据内容】
源站描述显示，该试验的受试者分为手术治疗组和介入治疗组，每组内再设试验组与对照组。试验组接受湖甲素注射液肌肉注射，剂量为0.2mg/次，每日给药，连续8天，并同时接受基础治疗；对照组接受基础治疗，且除基础药物外不给予其他神经营养药物。研究的主要关注点为湖甲素注射液对术后认知功能障碍改善情况的评估。除上述分组与干预信息外，源站未提供具体的结局指标、样本量、随访时长等数据内容。
【采集与来源】
该数据集来源于clinicaltrials.gov，对应一项单中心、随机、对照、探索性临床试验。源站描述中列出了研究条件与试验设计概要，包括受试者分组方式、干预措施及对照设置。关于数据采集的具体时间范围、采集机构、数据录入流程等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集可用于了解湖甲素注射液在动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者术后认知功能障碍中的探索性研究设计，适合作为神经系统疾病相关临床研究背景资料的参考，也可用于梳理随机对照试验中手术与介入两类治疗路径下试验组与对照组的设置方式。由于源站未提供具体结果数据，该数据集不适用于直接进行疗效比较或定量分析。
【使用方法】
使用时应以源站描述中的试验设计信息为基础，理解受试者分组、干预方案与对照设置。若需引用具体研究结果或统计结论，应回到源站获取完整信息。源站未提供数据字段说明、访问接口或分析工具等使用方法细节。
【质量与限制】
该研究为单中心、探索性临床试验，源站描述未提供样本量、随机化方法、盲法设置、结局指标及统计分析方法等信息，因此无法据此评估研究的偏倚风险或证据强度。源站未提供数据完整性、缺失值处理及质量控制方面的说明。使用时应避免将探索性研究设计等同于确证性结论。
【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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暂未开放公开下载
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05560373
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：动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者术后认知功能障碍。描述：这是一项随机、对照、单中心、探索性临床试验。受试者分为手术治疗组和介入治疗组。每组分为试验组和对照组。试验组每日给予石杉碱甲注射液（0.2mg/剂），肌肉注射，共8天，同时给予基础治疗；对照组给予基础治疗，除基础药物外不使用其他神经营养药物。本临床试验旨在评估石杉碱甲注射液对动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者术后认知功能障碍改善的效果。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
