外用Clascoterone与Adapalene治疗轻度寻常痤疮的比较

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为外用Clascoterone与外用Adapalene治疗轻度寻常痤疮的疗效比较

Khyber Teaching HospitalKhyber Teaching Hospital
clinicaltrials
浏览 8
其他预测Acne Vulgaris
Comparison of Topical Clascoterone and Adapalene for Mild Acne Vulgaris

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

外用Clascoterone与Adapalene治疗轻度寻常痤疮的比较

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为外用Clascoterone与外用Adapalene治疗轻度寻常痤疮的疗效比较。源站描述指出,目前缺乏关于两者在轻度寻常痤疮患者中比较疗效的本地数据,本研究旨在帮助皮肤科医生识别更有效的外用治疗方案,改善患者结局并优化医疗资源利用,同时为现有文献补充本地数据,协助制定循证治疗建议。研究将在获得伦理委员会批准后,纳入来自巴基斯坦白沙瓦Khyber Teaching Hospital, MTI皮肤科符合纳入标准的患者,并在试验开始时记录性别、年龄、身高、体重、BMI及病程等基线人口学信息(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:寻常痤疮。目前缺乏关于外用Clascoterone与外用Adapalene比较疗效的本地数据,尤其是在轻度寻常痤疮患者中。本研究的结果将帮助皮肤科医生识别对轻度寻常痤疮更有效的外用治疗,从而改善患者结局并更好地利用医疗资源。此外,该研究将为现有文献贡献本地数据,并可能有助于为我们环境中轻度寻常痤疮患者制定循证治疗建议。在获得伦理委员会批准后,来自巴基斯坦白沙瓦Khyber Teaching Hospital, MTI皮肤科符合纳入标准的患者将被纳入研究。在试验开始时,基线人口学信息包括性别、年龄、身高、体重、BMI、病程

【主题与分类】

主题标签:Acne Vulgaris。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07673094

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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

条件:寻常痤疮。目前尚无关于局部用氯司可特龙与局部用阿达帕林疗效比较的本地数据,尤其是在轻度寻常痤疮患者中。本研究的结果将有助于皮肤科医生确定对轻度寻常痤疮更有效的局部治疗方法,从而改善患者预后并更好地利用医疗资源。此外,该研究将为现有文献贡献本地数据,并可能有助于为我们的环境中轻度寻常痤疮患者制定基于证据的治疗建议。在获得伦理委员会批准后,符合纳入标准的患者将从开伯尔教学医院、MTI、白沙瓦皮肤科病房纳入研究。在试验开始时,将记录基线人口统计学资料,包括性别、年龄、身高、体重、BMI、痤疮持续时间、社会经济状况、职业、月收入、教育水平和居住状况。将向参与者详细解释研究中涉及的过程,并在说明利弊后获取同意。

随机化将通过计算机生成的随机列表进行。分组结果将被放入密封信封中,待患者纳入研究时开启。30名患者将进入局部氯司可特组(A组),30名患者将进入局部阿达帕林组(B组)。分配至A组的患者将接受局部1%氯司可特乳膏治疗。要求他们使用温和的清洁剂清洁面部,擦干面部,然后于早晨和晚间在整个面部区域涂抹薄薄一层1%氯司可特乳膏,连续12周。分配至B组的患者将接受局部0.1%阿达帕林凝胶治疗。患者将使用温和的洁面产品清洁皮肤,在空气中自然干燥10分钟,然后涂抹一颗豌豆大小的0.1%阿达帕林

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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