比较0.1%他扎罗汀凝胶与微针治疗萎缩性痤疮后瘢痕的疗效

本数据集来自clinicaltrials.gov,主题为比较0.1%他扎罗汀凝胶与微针治疗萎缩性痤疮后瘢痕的疗效。研究为随机对照试验,在巴基斯坦卡拉奇Jinnah Postgraduate Medical Centre (JPMC)皮肤科开展,纳入202例患者,每组101例,覆盖18至40岁、病程4

Jinnah Postgraduate Medical CentreJinnah Postgraduate Medical Centre
clinicaltrials
浏览 7
图像分类Acne Scar
Comparing the Efficacy of Topical Tazarotene Gel 0.1% v/s Microneedling in Atrophic Post Acne Scars

基本信息

模态
图像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

比较0.1%他扎罗汀凝胶与微针治疗萎缩性痤疮后瘢痕的疗效

本数据集来自clinicaltrials.gov,主题为比较0.1%他扎罗汀凝胶与微针治疗萎缩性痤疮后瘢痕的疗效。研究为随机对照试验,在巴基斯坦卡拉奇Jinnah Postgraduate Medical Centre (JPMC)皮肤科开展,纳入202例患者,每组101例,覆盖18至40岁、病程4至8年的萎缩性痤疮后瘢痕患者,瘢痕分级为Goodman and Baron 2至4级。数据可用于评估两种疗法的疗效差异,支持皮肤疾病治疗相关的分类或比较研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:痤疮瘢痕。这是一项随机对照试验,于2020年8月22日至2021年2月21日在卡拉奇Jinnah Postgraduate Medical Centre (JPMC)皮肤科进行。共202例患者,每组101例。样本量使用WHO样本量计算器估算,采用局部他扎罗汀凝胶(A组)疗效统计量30.5%和微针(B组)47.2%,80%检验效能和95%置信水平。纳入标准为两性、18至40岁、萎缩性痤疮后瘢痕病程4至8年的患者。已获得知情同意。患者面部萎缩性痤疮后瘢痕为2至4级,由Goodman and Baron定性整体瘢痕分级系统评估。排除孕妇/哺乳期妇女、对给定药物有任何既往过敏、有瘢痕疙瘩倾向/增生性瘢痕史、活动性痤疮或痤疮痕迹如红色、黑色或

【主题与分类】

主题标签:Acne Scar。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05573425

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    • 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:痤疮瘢痕。这是一项随机对照试验,于2020年8月22日至2021年2月21日在卡拉奇真纳研究生医学中心(JPMC)皮肤科进行。共纳入202例患者,每组101例。样本量采用WHO样本量计算器估算,使用外用他扎罗汀凝胶(A组)疗效为30.5%和微针(B组)为47.2%的统计数据,检验效能80%,置信水平95%。纳入标准为:男女均可,年龄18至40岁,萎缩性痤疮后瘢痕病程4至8年的患者。已获得知情同意。患者面部萎缩性痤疮后瘢痕根据Goodman和Baron定性整体瘢痕分级系统评估为2至4级。

排除妊娠/哺乳期女性、对特定药物有过敏史者、有瘢痕疙瘩倾向/增生性瘢痕史者、患有活动性痤疮或存在红色、黑色或棕色黄斑性痤疮痕迹者、曾接受过面部皮肤磨削术、激光换肤术者、因非痤疮原因导致面部瘢痕者、患有胶原血管疾病者、有出血性疾病者、局部维A酸类药物治疗史少于4周者、α/β羟基酸治疗史少于4周者、微晶磨削治疗史少于3个月者以及口服维A酸类药物史少于6个月者。本研究经伦理审查委员会和CPSP批准后开展。在患者首次就诊时,经知情同意后拍摄基线照片。对每位患者主要瘢痕类型(如冰锥型、滚动型或厢车型)进行皮肤镜检查,并根据Goodman和Baron定性痤疮瘢痕分级系统评估ssca严重程度。所有患者通过计算机生成的序列号随机分为两组,序列号置于密封信封中,仅在研究开始前打开。

在A组中,指导患者每晚一次在患处涂抹一层薄薄的0.1%他扎罗汀凝胶,方法是将豌豆大小的凝胶置于手掌心,并用指尖涂抹覆盖整个半侧面部。

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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