评估 Clascoterone 1% 乳膏与 Adapalene 0.3% 联合治疗痤疮疗效的研究
覆盖疾病为寻常痤疮(Acne Vulgaris),涉及 Winlevi 与 Adapalene 0.3% 凝胶的联合使用,旨在模拟真实临床实践

基本信息
资源简介
评估 Clascoterone 1% 乳膏与 Adapalene 0.3% 联合治疗痤疮疗效的研究
本数据集围绕一项评估联合使用 Clascoterone 1% 乳膏与 Adapalene 0.3% 治疗痤疮的研究而建立,属于皮肤与结缔组织疾病领域中痤疮方向的临床研究资料。其覆盖的疾病为寻常痤疮(Acne Vulgaris),核心关注点是 Winlevi 与 Adapalene 0.3% 凝胶的联合使用,并试图模拟真实临床实践中的治疗情形。Winlevi 是首个获批用于寻常痤疮的外用抗雄激素及皮脂抑制剂,而目前尚缺乏评估 Winlevi 联合治疗痤疮的研究,因此该数据集所对应的研究具有填补这一空白的意义。数据集来源于 clinicaltrials.gov,主题标签为 Acne Vulgaris,可为关注痤疮联合治疗方案的研究者、临床医生及相关从业人员提供参考。
【数据集背景】
寻常痤疮是一种常见的皮肤疾病,临床治疗中常涉及多种外用药物的选择与搭配。Winlevi 作为首个获批用于寻常痤疮的外用抗雄激素和皮脂抑制剂,为痤疮治疗提供了新的作用机制。然而,现有研究尚未评估 Winlevi 在联合治疗痤疮中的表现。基于这一背景,本数据集所对应的研究旨在评估 Clascoterone 1% 乳膏与 Adapalene 0.3% 联合使用的疗效,并通过联合用药的设计来模拟真实临床实践,以更贴近实际诊疗中的用药场景。
【数据内容】
本数据集的主题标签为 Acne Vulgaris,覆盖疾病为寻常痤疮。其内容涉及 Winlevi 与 Adapalene 0.3% 凝胶的联合使用,研究目的在于评估 Clascoterone 1% 乳膏与 Adapalene 0.3% 联合治疗痤疮的疗效。数据集所属分类为皮肤与结缔组织疾病 / 痤疮。关于具体的样本量、分组方式、疗效指标、统计结果等详细数据内容,源站未提供。
【采集与来源】
本数据集来源于 clinicaltrials.gov。该来源为临床研究注册与信息平台,本数据集即对应其中一项关于 Clascoterone 1% 乳膏与 Adapalene 0.3% 联合治疗痤疮的研究记录。关于具体的采集时间、采集方式、数据更新频率等信息,源站未提供。
【适用场景】
本数据集适用于关注寻常痤疮治疗,尤其是联合用药方案的研究与参考场景。由于研究涉及 Winlevi 与 Adapalene 0.3% 凝胶的联合使用,并旨在模拟真实临床实践,因此可用于了解该联合方案的研究设计思路,也可为临床医生、研究人员在探讨痤疮外用联合治疗时提供背景参考。关于更具体的适用场景说明,源站未提供。
【使用方法】
本数据集可用于检索和了解该研究的基本信息,包括其研究主题、涉及疾病、联合用药方案及研究目的。使用者可依据来源站 clinicaltrials.gov 获取该研究的相关记录。关于具体的数据调用方式、字段结构、访问接口等,源站未提供。
【质量与限制】
本数据集来源于 clinicaltrials.gov,其内容基于该平台所记录的研究信息。由于目前尚缺乏评估 Winlevi 联合治疗痤疮的研究,本数据集所对应的研究具有探索性质。关于数据的完整性、准确性、偏倚风险、样本代表性等质量与限制方面的具体信息,源站未提供。
【引用与许可】
本数据集来源于 clinicaltrials.gov。关于具体的引用格式、许可条款、使用限制等信息,源站未提供。
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06336603
标准获取流程:
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- 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:寻常痤疮。Winlevi是首个获批用于寻常痤疮的局部抗雄激素及皮脂抑制剂。目前尚无研究评估Winlevi联合治疗痤疮的效果。因此,本研究评估Winlevi与阿达帕林0.3%凝胶联合使用,以模拟真实临床实践。
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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