比较性真实世界研究:剥脱性点阵CO₂激光与PRP联合微针治疗痤疮瘢痕

该数据集源自clinicaltrials.gov,聚焦痤疮瘢痕(尤其萎缩性瘢痕)的治疗比较。研究采用分脸设计,在孟加拉国患者中直接对比剥脱性点阵CO₂激光与富血小板血浆(PRP)联合微针的疗效、安全性和患者满意度

Dr. Sirajul Islam Medical CollegeDr. Sirajul Islam Medical College
clinicaltrials
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其他分类Acne ScarsAblative Fractional CO₂ Laser TherapyPlatelet-rich Plasma (PRP)
Comparative Real-world Study on Ablative Fractional CO₂ Laser vs PRP With Microneedling for Acne Scar Treatment.

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

比较性真实世界研究:剥脱性点阵CO₂激光与PRP联合微针治疗痤疮瘢痕

该数据集源自clinicaltrials.gov,聚焦痤疮瘢痕(尤其萎缩性瘢痕)的治疗比较。研究采用分脸设计,在孟加拉国患者中直接对比剥脱性点阵CO₂激光与富血小板血浆(PRP)联合微针的疗效、安全性和患者满意度。计划样本116人,地点为孟加拉国达卡医学院医院皮肤科,时间为2025年4月至2026年3月,随机分配面部两侧。数据可用于治疗方式分类、疗效评估及真实世界临床比较研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:痤疮瘢痕、剥脱性点阵CO₂激光治疗、富血小板血浆(PRP)。研究依据:痤疮瘢痕,尤其是萎缩性瘢痕,带来显著的美容和心理问题。标准治疗包括点阵激光和基于微针的干预;然而,真实世界临床环境中的严格比较数据仍然稀缺。近期证据表明,剥脱性点阵CO2激光和PRP增强微针具有显著益处。这种分脸设计允许在孟加拉国患者中直接比较两种方式的疗效、安全性和患者满意度。研究设计:类型:3期、开放标签、随机、分脸、比较性临床试验。计划样本量:116名参与者。地点:孟加拉国达卡医学院医院皮肤科。持续时间:2025年4月至2026年3月。随机化:分配面部一侧。

【主题与分类】

主题标签:Acne Scars、Ablative Fractional CO₂ Laser Therapy、Platelet-rich Plasma (PRP)。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07189923

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:痤疮瘢痕、剥脱性点阵CO₂激光治疗、富血小板血浆(PRP)。研究依据:痤疮瘢痕,尤其是萎缩性瘢痕,会带来显著的美容和心理问题。标准治疗包括点阵激光和基于微针的干预措施;然而,真实临床环境中的严格比较数据仍然匮乏。近期证据表明,剥脱性点阵CO2激光和PRP增强微针疗法具有显著益处。这种分面设计允许在孟加拉国患者中直接比较这两种方法在疗效、安全性和患者满意度方面的差异。

研究设计:类型:3期、开放标签、随机、分面、比较性临床试验 计划样本量:116名参与者 地点:孟加拉国达卡医学院医院皮肤科 持续时间:2025年4月至2026年3月 随机化:通过抛硬币将面部一侧分配至任一干预 盲法:开放标签;结局评估由对干预侧不知情的独立皮肤科医生进行 入选标准:纳入标准:年龄>18岁 男女均可 2-4级痤疮瘢痕(Goodman & Baron定性分级) 两侧面部基线瘢痕等级相同 仅萎缩性瘢痕(无活动性痤疮) 排除标准:有瘢痕疙瘩倾向史 出血或血小板疾病 过去6个月内接受过大手术 活动性面部感染(例如疱疹、毛囊炎) HIV、乙型肝炎表面抗原(HBsAg)或慢性疾病 妊娠 干预措施:剥脱性点阵CO2激光:治疗前:2.5%利多卡因+2.5%丙胺卡因乳膏(45分钟),消毒清洁 设备:SmartXide DOT点阵CO2激光(15 W,800 μm间距,600 µs停留时间,堆叠2) 三次治疗,间隔一个月 PRP联合微针:治疗前:2.5%利多卡因+2.5%丙胺卡因乳膏(2小时),抗

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:
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