T.R.U.E. TEST® 临床评估:安全性与有效性

主要终点针对疑似接触性皮炎成人患者及对七种过敏原中至少一种已知或疑似致敏的成人患者,评估各过敏原的性能(有效性),包括 T.R.U.E. Test Panel 3.2 过敏原与其对应凡士林或水基过敏原之间的一致性/不一致性,以及该面板过敏原的敏感性和特异性

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clinicaltrials
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其他分类Contact Dermatitis
Clinical Evaluation of T.R.U.E. TEST® : Safety and Efficacy

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

T.R.U.E. TEST® 临床评估:安全性与有效性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为接触性皮炎,聚焦 T.R.U.E. TEST® 的临床评估。主要终点针对疑似接触性皮炎成人患者及对七种过敏原中至少一种已知或疑似致敏的成人患者,评估各过敏原的性能(有效性),包括 T.R.U.E. Test Panel 3.2 过敏原与其对应凡士林或水基过敏原之间的一致性/不一致性,以及该面板过敏原的敏感性和特异性。次要终点评估七种 T.R.U.E. Test Panel 3.2 过敏原在成人受试者中的安全性。可用于接触性皮炎过敏原检测相关的分类与评估研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:接触性皮炎。主要终点:将在疑似接触性皮炎的成人患者中,以及在对七种过敏原中至少一种已知或疑似致敏的成人患者中,评估每种过敏原的性能(有效性)。性能将基于: 计算 T.R.U.E. Test Panel 3.2 过敏原与其对应的凡士林或水基过敏原之间的一致性/不一致性。 计算 T.R.U.E. Test Panel 3.2 过敏原的敏感性和特异性。次要终点:评估七种 T.R.U.E. Test Panel 3.2 过敏原(硫代硫酸金钠、氢化可的松-17-丁酸酯、甲基二溴戊二腈、杆菌肽、小白菊内酯、分散蓝 106 和溴硝丙二醇)在疑似接触性皮炎的成人受试者(“连续病例”)中,和/或在有接触性皮炎临床病史且当前……的成人受试者中的安全性。

【主题与分类】

主题标签:Contact Dermatitis。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00640614

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00640614

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。

数据说明

条件:接触性皮炎。主要终点:将在疑似接触性皮炎的成年患者中,以及在已知或疑似对七种过敏原中至少一种敏感的成年患者中,评估每种过敏原的性能(疗效)。性能将基于:* 计算T.R.U.E. Test Panel 3.2过敏原与其相应的凡士林或水基过敏原之间的一致/不一致性。* 计算T.R.U.E. Test Panel 3.2过敏原的敏感性和特异性。次要终点:评估七种T.R.U.E. Test Panels 3.2过敏原(硫代硫酸金钠、氢化可的松-17-丁酸酯、甲基二溴戊二腈、杆菌肽、小白菊内酯、分散蓝106和溴硝丙二醇)在疑似接触性皮炎的成年受试者(“连续病例”)中和/或在有接触性皮炎临床病史且当前或既往对这7种过敏原中的一种(或多种)斑贴试验呈阳性的成年受试者(“敏感者”)中的安全性。

评估将基于以下方面:* 迟发和/或持续反应的发生频率及特征,测试部位因胶带引起的刺激,贴片不完全附着,以及受试者在测试期间报告的瘙痒或灼烧感。* 不良事件和严重不良事件的发生频率。

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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