蜂胶软膏用于特应性倾向干性皮肤的皮肤美容学评价

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为蜂胶软膏用于特应性倾向干性皮肤的皮肤美容学评价。研究在特应性倾向干性皮肤成人中比较两种蜂胶基软膏与赋形剂对照

Manara UniversityManara University
clinicaltrials
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其他Dry SkinAtopic DermatitisXerosis Due to Atopic Dermatitis
Dermocosmetic Evaluation of Propolis Ointments in Atopic-Prone Dry Skin

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

蜂胶软膏用于特应性倾向干性皮肤的皮肤美容学评价

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为蜂胶软膏用于特应性倾向干性皮肤的皮肤美容学评价。研究由 Manara University 药学专业学生开展,并与 Syrian Scientific Society for Medicinal Herbs (SHAMNA) 合作,属于毕业项目。研究在特应性倾向干性皮肤成人中比较两种蜂胶基软膏与赋形剂对照。覆盖条件包括 Dry Skin、Atopic Dermatitis 及 Xerosis Due to Atopic Dermatitis。可用于了解该探索性皮肤美容学研究的背景、研究对象与干预设置(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Dry Skin、Atopic Dermatitis、Xerosis Due to Atopic Dermatitis。这项探索性皮肤美容学研究是由 Manara University 药学专业学生开展并与 Syrian Scientific Society for Medicinal Herbs (SHAMNA) 合作的毕业项目。它在特应性倾向干性皮肤成人中评价两种蜂胶基软膏与赋形剂对照。学生研究者:Mahmoud Bitar、Haya Farhat、Nagham Saleh——由 Manara University 药学院 Chadi Khatib 博士指导。理由:特应性倾向干性皮肤表现为慢性干燥、脱屑、粗糙、轻度瘙痒和屏障功能受损。在叙利亚及类似环境中,外用糖皮质激素常用于轻微皮肤状况,往往通过非处方复方产品使用,而这些产品的类固醇含量未明确标示。本研究针对基于证据的非甾体……(源站描述在此处截断)

【主题与分类】

主题标签:Dry Skin、Atopic Dermatitis、Xerosis Due to Atopic Dermatitis。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07618234

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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:皮肤干燥、特应性皮炎、特应性皮炎引起的皮肤干燥症。这项探索性皮肤美容研究是马纳拉大学药学专业学生的毕业项目,与叙利亚药用植物科学学会(SHAMNA)合作进行。该研究评估了两种基于蜂胶的软膏与赋形剂对照在特应性易感干性皮肤成人中的效果。学生研究者:Mahmoud Bitar、Haya Farhat、Nagham Saleh——由马纳拉大学药学院Chadi Khatib博士指导。研究依据:特应性易感干性皮肤表现为慢性干燥、脱屑、粗糙、轻度瘙痒和屏障功能受损。在叙利亚及类似环境中,局部皮质类固醇常用于轻微皮肤病症,通常通过非处方复方产品使用,而其类固醇含量并未明确标注。本研究旨在满足对轻度干燥性和特应性易感皮肤采用循证非类固醇替代方案的需求。干预措施:在类GMP条件下制备三种软膏,包装和外观相同:1.

EEP软膏3%:蜂胶乙醇提取物(3%)、白软石蜡(67%)、液体石蜡(20%)、无水羊毛脂(10%) 2. 粗蜂胶软膏5%:微粉化粗蜂胶(5%)、白软石蜡(65%)、液体石蜡(20%)、无水羊毛脂(10%) 3. 基质软膏:白软石蜡(70%)、液体石蜡(20%)、无水羊毛脂(10%) 蜂胶以总酚含量、总黄酮含量及HPLC指纹图谱进行标准化(对照品:CAPE、artepillin C、高良姜素、松属素)。 设计:随机、双盲、基质对照、平行组。分配比例1:1:1。计算机生成区组随机化。 人群:18-60岁伴有特应性倾向的皮肤干燥或轻度干燥症成人。排除标准:急性湿疹、感染性皮炎、银屑病、已知蜂胶/蜂蜜/羊毛脂过敏、妊娠、哺乳、近期使用全身性糖皮质激素(2周)、免疫抑制剂(4周)、生物制剂(3个月)、外用糖皮质激素(1周)、

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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