烧伤研究:氨甲环酸与凝血酶在分层厚皮片移植中的对比

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为烧伤患者分层厚皮片移植中氨甲环酸与凝血酶的对比研究。源站描述显示,入组受试者将被随机分配至对照组或氨甲环酸实验组,术前获取研究参与知情同意,并由手术团队成员获取分层自体皮片移植知情同意

University of Kansas Medical CenterUniversity of Kansas Medical Center
clinicaltrials
浏览 6
文本分类BurnsSkin Graft Complications
Burn Study- Tranexamic Acid Versus Thrombin in Split Thickness Skin Graft

基本信息

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任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

烧伤研究:氨甲环酸与凝血酶在分层厚皮片移植中的对比

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为烧伤患者分层厚皮片移植中氨甲环酸与凝血酶的对比研究。源站描述显示,入组受试者将被随机分配至对照组或氨甲环酸实验组,术前获取研究参与知情同意,并由手术团队成员获取分层自体皮片移植知情同意。研究详细解释风险、获益与替代方案,随后受试者进入手术室接受麻醉,进行手术暂停核对姓名、病历号、计划手术与手术部位,并以无菌方式准备和铺巾。对照组中,受者烧伤部位将被切除至健康出血组织,创面基底喷洒 THROMBIN-JMI® 薄膜并覆盖 telfa 等敷料。该数据可用于烧伤皮肤移植相关临床研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:烧伤、皮肤移植并发症。1. 入组受试者将被随机分配至对照组或氨甲环酸实验组。研究参与的知情同意将由一名团队成员在术前获取,分层自体皮片移植的知情同意将由一名手术团队成员获取。所有问题都将得到解答,风险/获益/替代方案将向受试者详细解释。随后受试者将被带回手术室并实施麻醉。将进行手术暂停核对,核实受试者姓名、病历号、计划手术和手术部位。受试者将以无菌方式准备和铺巾。2. 对于对照组:受者烧伤部位将被切除至健康、出血的组织。然后创面基底喷洒一层 THROMBIN-JMI® 薄膜,并覆盖 telfa 和 pr

【主题与分类】

主题标签:Burns、Skin Graft Complications。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06379724

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    • 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

病症:烧伤、皮肤移植并发症。1. 入组受试者将被随机分配至对照组或氨甲环酸实验组。研究参与知情同意书将在术前由团队成员获取,而分层厚皮自体移植的知情同意书将由手术团队成员获取。所有疑问都将得到解答,风险/益处/替代方案将向研究受试者详细解释。随后,受试者将被送回手术室并实施麻醉。手术暂停将进行,以核实受试者姓名、病历号、计划手术及手术部位。受试者将按无菌要求进行准备和铺巾。2. 对照组:受者烧伤部位将被切除至健康、出血的组织。随后,伤口基底喷洒一层THROMBIN-JMI®薄膜,并覆盖Telfa,施加压力10分钟以达到止血,同时进行皮肤移植物的采集。供区将被标记以确定自体移植的大小。

使用含局部麻醉药和肾上腺素的肿胀液经套管注射,并使用Zimmer取皮刀切取厚度为1/12英寸的断层皮片。在应用皮片前,将一薄层凝血酶喷洒于创面基底。随后将皮片移植至受区,并按标准方式固定。供区和受区根据主治医师的偏好进行敷料包扎。随后患者将从麻醉中苏醒。该手术通常需要60至120分钟。3. 对于实验组:在研究的第一阶段,上述操作与对照组所实施的操作相同,但有以下例外:将100毫克/毫升、10毫升装的可注射氨甲环酸2瓶吸入带有喷雾头的20毫升注射器中。氨甲环酸溶液将在切除后、植皮前喷洒于创面基底。

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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