溃疡性结肠炎呼吸门控耳迷走神经传入刺激（RAVANS）研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为一项前瞻性、单中心、假对照、双盲的 12 周研究，评估 RAVANS 设备在溃疡性结肠炎受试者中的安全性与有效性
基本信息
资源简介
溃疡性结肠炎呼吸门控耳迷走神经传入刺激（RAVANS）研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，英文名称为 Respiratory-gated Auricular Vagal Afferent Nerve Stimulation (RAVANS) Study in Ulcerative Colitis，主题标签为 Ulcerative Colitis，在本站归入呼吸系统疾病 / 其他分类。其对应的是一项前瞻性、单中心、假对照、双盲的 12 周研究，旨在评估 RAVANS 设备在溃疡性结肠炎受试者中的安全性与有效性。研究通过区分假刺激（无刺激）与治疗刺激的应答情况来识别治疗应答者，受试者按 2:1 随机分配至治疗组或假刺激组，并需在家中每日刺激两次。研究周期为 12 周，包含第 0 周与第 12 周的临床访视、第 6 周的一次远程医疗访视，并可根据受试者需要或研究者判断安排非计划访视。
【数据集背景】
该数据集所对应的研究聚焦于溃疡性结肠炎这一疾病人群，采用呼吸门控的耳部迷走传入神经刺激（RAVANS）设备作为干预手段。研究设计为前瞻性、单中心、假对照、双盲，周期为 12 周，核心目的在于评估该设备在溃疡性结肠炎受试者中的安全性与有效性，并通过假刺激（无刺激）与治疗刺激（刺激）之间的应答对比来识别治疗应答者。研究采用 2:1 的随机分配比例，使更多受试者进入治疗组，同时保留假刺激对照以支持双盲比较。
【数据内容】
源站描述主要说明了研究的设计与流程信息，包括研究条件为溃疡性结肠炎、研究类型为前瞻性单中心假对照双盲研究、研究时长为 12 周、访视安排（第 0 周与第 12 周临床访视、第 6 周远程医疗访视、可能的非计划访视）、随机分配比例（治疗组与假刺激组 2:1）以及受试者在家中每日两次刺激的安排。关于具体采集的变量、量表、终点指标及数据记录字段，源站未提供。
【采集与来源】
数据来源站为 clinicaltrials.gov。研究为单中心设计，受试者需在诊所完成第 0 周和第 12 周的访视，在第 6 周接受远程医疗访视，并在家中每日进行两次刺激；非计划访视可根据受试者需要或研究者判断发生。关于数据采集的具体工具、采集频率细节及数据管理流程，源站未提供。
【适用场景】
该数据集可用于了解 RAVANS 设备在溃疡性结肠炎人群中的研究设计框架，包括假对照、双盲、随机分配与居家刺激相结合的试验组织方式，以及安全性与有效性评估、治疗应答者识别的研究目的。适用于对溃疡性结肠炎非药物神经刺激干预研究设计感兴趣的读者参考。关于数据的具体分析用途与再分析场景，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
该研究为单中心设计，样本来源与规模信息源站未提供；研究采用假对照与双盲设计，并以 2:1 比例随机分配至治疗组或假刺激组。关于数据质量评估、缺失数据处理及研究偏倚控制的具体措施，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05662059
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
适应症：溃疡性结肠炎。这是一项前瞻性、单中心、假对照、双盲的12周研究，旨在评估RAVANS设备在溃疡性结肠炎受试者中的安全性和有效性。研究目标是区分假刺激（无刺激）与治疗（刺激）的应答，并识别治疗应答者。研究将持续12周，包括第0周和第12周的临床访视，以及第6周的远程医疗访视。此外，根据受试者的需求或研究者的判断，可能进行非计划访视。受试者将按2：1的比例随机分配至治疗组或假刺激组，并将在家里每天刺激两次。
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。
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