SARS-Cov-2 (COVID-19) 鼻咽及口咽冲洗 (SNOW) 试验

研究基于体外实验显示 Listerine Antiseptic® 与 1% 稀释婴儿洗发水溶液对 SARS-CoV-2 替代物具有杀病毒效果,旨在评估口服与鼻腔联合冲洗方案对 18-65 岁 SARS-CoV-2 感染成人鼻口咽病毒载量的影响

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SARS-Cov-2 (COVID-19) Nasal Pharyngeal and Oral Pharyngeal Wash (SNOW) Trial

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

SARS-Cov-2 (COVID-19) 鼻咽及口咽冲洗 (SNOW) 试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为 SARS-Cov-2 (COVID-19) 鼻咽及口咽冲洗 (SNOW) 试验。研究基于体外实验显示 Listerine Antiseptic® 与 1% 稀释婴儿洗发水溶液对 SARS-CoV-2 替代物具有杀病毒效果,旨在评估口服与鼻腔联合冲洗方案对 18-65 岁 SARS-CoV-2 感染成人鼻口咽病毒载量的影响。数据可用于分析低成本、可重复使用的干预措施对呼吸道病毒传播的潜在作用(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Covid19、SARS-CoV 感染。研究者已证明 Listerine Antiseptic® 和 1% 稀释婴儿洗发水溶液(一种常用的鼻腔冲洗液)对 SARS-CoV-2 替代物具有体外杀病毒效力,Meister 等人对 SARS-CoV-2 也有类似发现。由于迫切需要扩大广泛可用、低成本、可安全重复用于人类并减少病毒传播的干预手段,研究者试图确定使用这些药物进行口腔和鼻腔联合冲洗方案对感染 SARS-CoV-2 的成人(18-65 岁)鼻口咽病毒载量的影响。干预原理:1% 婴儿洗发水溶液鼻腔冲洗与 Listerine Antiseptic® 口腔冲洗相结合。现有数据表明,SARS-CoV-2 最有可能像大多数其他常见呼吸道病毒一样传播,pr

【主题与分类】

主题标签:Covid19、SARS-CoV Infection。本站分类:呼吸系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04802408

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数据说明

条件:Covid19、SARS-CoV感染。研究者已证明,李施德林抗菌漱口水®和1%稀释婴儿洗发水溶液(一种常用的鼻腔冲洗液)对SARS-CoV-2替代病毒均具有体外杀病毒效力,而Meister等人对SARS-CoV-2也发现了类似结果。由于迫切需要扩大可广泛获得、低成本、可安全重复用于人体并减少病毒传播的干预手段,研究者试图确定使用这些制剂进行口腔和鼻腔冲洗的联合方案对感染SARS-CoV-2的成人(18-65岁)鼻口咽病毒载量的影响。干预理由:1%婴儿洗发水溶液鼻腔冲洗与李施德林抗菌漱口水®口腔冲洗的联合方案。现有数据表明,SARS-CoV-2与大多数其他常见呼吸道病毒一样,最可能主要通过呼吸道飞沫传播。鼻口咽既是感染者排出病毒的主要部位,也是鼻腔和口腔黏膜细胞作为初始感染和病毒复制部位之一。

具体来说,SARS-CoV-2用于细胞进入的ACE2受体高度集中于鼻子的杯状细胞和纤毛细胞以及舌头上。因此,通过这些部位的局部治疗减少病毒载量,可能有助于降低SARS-CoV-2的传播。两种拟测试的药剂各自在体外短时间内独立展示了杀病毒活性。Listerine Antiseptic®漱口水在全球使用已超过140年,其安全性已得到充分证实。使用稀释的婴儿洗发水进行局部鼻腔冲洗,也已证明作为黏液活性剂和杀菌剂既安全又有效。这两种药剂都易于获取,且日常使用成本效益高。尽管有许多采用类似方法的干预试验正在进行中,但大多数都集中在单一的鼻内

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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