DaxibotulinumtoxinA 治疗眼睑痉挛

研究纳入二十名成年眼睑痉挛参与者,每名受试者可在十二个月内接受两至三个治疗周期,再注射时机依据 Blepharospasm Severity Tracker Form(BSTF)判定的获益持续时间决定,治疗间隔至少九十天、不超过一百八十天

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clinicaltrials
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其他预测Blepharospasm of Both EyelidsBlepharospasm of Left EyelidBlepharospasm of Right EyelidBlepharospasm, Benign EssentialBlepharospasm
DaxibotulinumtoxinA for Blepharospasm

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

DaxibotulinumtoxinA 治疗眼睑痉挛

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 DaxibotulinumtoxinA(DAXI)注射治疗眼睑痉挛(BSP)的开放标签、单中心、单臂、纵向临床试验。研究纳入二十名成年眼睑痉挛参与者,每名受试者可在十二个月内接受两至三个治疗周期,再注射时机依据 Blepharospasm Severity Tracker Form(BSTF)判定的获益持续时间决定,治疗间隔至少九十天、不超过一百八十天。参与者可自行决定再次注射时间,并可使用局部利多卡因乳膏、冷却喷雾或其他麻醉方法减轻操作疼痛。数据可用于分析 DAXI 的疗效持续时间、再注射间隔及个体化治疗决策等方向(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:双侧眼睑痉挛、左眼睑痉挛、右眼睑痉挛、良性特发性眼睑痉挛、眼睑痉挛。本研究是一项开放标签、单中心、单臂、纵向临床试验,旨在评估注射用 daxibotulinumtoxinA(DAXI)在二十名成年眼睑痉挛(BSP)参与者中的使用。每名受试者可在十二个月内接受两至三个 DAXI 治疗周期。再注射的时机取决于每名参与者的获益持续时间,该持续时间通过 Blepharospasm Severity Tracker Form(BSTF)确定。治疗间隔必须至少九十天,但不超过一百八十天。参与者将决定何时接受另一次注射,并可使用局部利多卡因乳膏、冷却喷雾或其他麻醉方法以减轻操作过程中的疼痛。

【主题与分类】

主题标签:Blepharospasm of Both Eyelids、Blepharospasm of Left Eyelid、Blepharospasm of Right Eyelid、Blepharospasm, Benign Essential、Blepharospasm。本站分类:神经系统疾病/帕金森病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07489430

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:双眼睑痉挛、左眼睑痉挛、右眼睑痉挛、眼睑痉挛、良性特发性眼睑痉挛、眼睑痉挛。本研究是一项开放标签、单中心、单臂、纵向临床试验,旨在评估注射用daxibotulinumtoxinA(DAXI)用于二十名成年眼睑痉挛(BSP)参与者的效果。每位受试者将有资格在十二个月内接受两至三个DAXI治疗周期。再次注射的时间将取决于每位参与者的获益持续时间,该持续时间通过眼睑痉挛严重程度追踪表(BSTF)确定。治疗间隔必须至少九十天,但不得超过一百八十天。参与者将决定何时接受另一次注射,并可使用局部利多卡因乳膏、冷却喷雾或其他麻醉方法来减轻操作过程中的疼痛。本研究将招募任何种族或性别、年龄十八岁或以上、总体健康状况良好且临床诊断为眼睑痉挛的成年人。

符合条件的参与者可能患有孤立性眼睑痉挛(可为局灶性或作为节段性或全身性肌张力障碍的一部分),或患有作为帕金森病症并发症的眼睑痉挛。要符合资格,参与者的基线眼睑痉挛严重程度评分须在眼睑痉挛严重程度评定量表(BSRS)上至少达到两分,且必须已在接受onabotulinumtoxinA或incobotulinumtoxinA治疗,且该治疗获益持续时间少于十二周。每次注射时,研究药物将由注射者或合格工作人员通过将一毫升抑菌氯化钠注射液(0.9%)与一百单位DAXI稀释来配制,最终浓度为每0.1毫升十单位,用于肌肉注射。具体剂量、注射肌肉及注射位点数量将由注射者决定。仅可治疗四块肌肉:皱眉肌、降眉间肌、眼轮匝肌和鼻肌。使用肌电图或超声引导为可选,但面部注射通常无需如此。

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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