超低剂量isotretinoin对痤疮诱导病理性瘢痕治疗结局及复发风险的影响:多中心回顾性研究

源站描述包含补充方法及多项补充图表,涵盖研究人群流程图、对照组与isotretinoin组治疗改善水平分布、有无isotretinoin治疗患者痤疮诱导病理性瘢痕的无复发生存曲线,以及研究队列基线与术后瘢痕评估特征、治疗相关不良事件汇总和瘢痕疙瘩治疗反应五点量表

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其他预测IsotretinoinKeloid
Effect of ultra-low dose isotretinoin on treatment outcomes and recurrence risk of acne-induced pathological scars: A multicenter retrospective study

基本信息

模态
其他
大小
0.000252468 GB
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

超低剂量isotretinoin对痤疮诱导病理性瘢痕治疗结局及复发风险的影响:多中心回顾性研究

Effect of ultra-low dose isotretinoin on treatment outcomes and recurrence risk of acne-induced pathological scars: A multicenter retrospective study

该数据集来自doi.org,由Mendeley Data发布,作者为xie, yifan,发布时间为2026年,主题涉及Isotretinoin与Keloid。源站描述包含补充方法及多项补充图表,涵盖研究人群流程图、对照组与isotretinoin组治疗改善水平分布、有无isotretinoin治疗患者痤疮诱导病理性瘢痕的无复发生存曲线,以及研究队列基线与术后瘢痕评估特征、治疗相关不良事件汇总和瘢痕疙瘩治疗反应五点量表。数据可用于分析超低剂量isotretinoin对痤疮诱导病理性瘢痕治疗结局与复发风险的影响(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):补充方法 补充图1。研究人群流程图。补充图2 对照组和isotretinoin组患者治疗改善水平的分布。补充图3。接受或不接受isotretinoin治疗的患者痤疮诱导PSs的无复发生存曲线。补充表I。研究队列的基线和术后瘢痕评估特征。补充表II。治疗相关不良事件汇总。补充表III。评估瘢痕疙瘩治疗反应的五点量表。

【主题与分类】

主题标签:Isotretinoin、Keloid。本站分类:皮肤与结缔组织疾病/瘢痕疙瘩。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/5w35j87gcd/1

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源站:https://doi.org/10.17632/5w35j87gcd.1

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据集大小约 252.5 KB。

数据说明

补充方法 补充图1. 研究人群流程图。 补充图2 对照组和异维A酸组患者治疗改善水平的分布。 补充图3. 接受或不接受异维A酸治疗的患者中,痤疮诱发PS的无复发生存曲线。 补充表I 研究队列的基线和术后瘢痕评估特征。 补充表II 治疗相关不良事件汇总。 补充表III 评估瘢痕疙瘩治疗反应的五点量表。

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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