瘢痕疙瘩术后延长疗程剂量递增浅表放射治疗方案的临床评估：一项前瞻性观察研究

该数据集包含瘢痕疙瘩术后延长疗程剂量递增浅表放射治疗临床评估的前瞻性观察数据，模态包括临床评分图表、不良事件图、色素沉着分级图及统计表格，主要用于评估该放疗方案在瘢痕疙瘩治疗中的疗效与安全性，支持术后放射治疗方案的优化与临床决策研究。

Mendeley Data

瘢痕疙瘩放射治疗术后疗效评估

Clinical Evaluation of a Postoperative Prolonged-Course Dose-Escalation Superficial Radiotherapy Regimen for Keloid Treatment: A Prospective Observational Study

基本信息

大小

0.002394445 GB

创建/更新时间

2026-09-21

版本

资源简介

瘢痕疙瘩术后延长疗程剂量递增浅表放射治疗方案的临床评估：一项前瞻性观察研究

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Clinical Evaluation of a Postoperative Prolonged-Course Dose-Escalation Superficial Radiotherapy Regimen for Keloid Treatment: A Prospective Observational Study》。源站首次发布：2025-07-02。

【数据内容】

源站原始描述：1. Supplemental Materials including: Supplemental Figure 1.Line charts showing the changes in VSS, OSAS, PSAS and Hyperpigmentation Scale Supplemental Figure 2. Adverse events while on postoperative radiotherapy Supplemental Figure 3. Severity grading of hyperpigmentation induced by superficial X-rays in postoperative keloid radiotherapy. Supplemental Table 1. The resolution or flattening of keloid according to different factors in postoperative radiotherapy at the 18 months. Supplemental Table…

【数据结构与技术规格】

文件数 2 个，合计 2.39 MB。数据集 DOI：10.17632/kvgwvtxzy4.1。

【获取与许可】

源站页面：https://data.mendeley.com/datasets/kvgwvtxzy4

原始链接

https://data.mendeley.com/datasets/kvgwvtxzy4

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源站：https://data.mendeley.com/datasets/kvgwvtxzy4

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。

数据说明

该数据集是一项前瞻性观察研究，旨在评估术后延长疗程、剂量递增的浅表放射治疗方案在瘢痕疙瘩治疗中的临床效果。数据集包含补充材料，如展示瘢痕疙瘩评分系统（VSS、OSAS、PSAS）及色素沉着评分变化的线图，术后放疗期间不良事件图，以及由浅表X射线引起的色素沉着严重程度分级图。此外，还提供了多张补充表格，包括术后放疗18个月时不同因素下瘢痕疙瘩消退或平坦化情况、术后放疗期间不良事件概览，以及术后6个月时浅表X射线诱导色素沉着的严重程度数据。数据来源于临床观察记录，主要用于瘢痕疙瘩的放射治疗疗效与安全性评估、术后管理方案优化等研究方向。

数据加载示例（表格/文本类）

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))