3M Cavilon Advanced 皮肤保护剂治疗医院内潮湿相关皮肤损伤的效果

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 3M Cavilon Advanced 皮肤保护剂在医院环境中治疗潮湿相关皮肤损伤(MASD)的效果

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clinicaltrials
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其他预测Irritant DermatitisStoma Site DermatitisWound of Skin
Effectiveness of 3M Cavilon Advanced Skin Protectant in the Treatment of Moisture-associated Skin Damage in Hospitals

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

3M Cavilon Advanced 皮肤保护剂治疗医院内潮湿相关皮肤损伤的效果

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 3M Cavilon Advanced 皮肤保护剂在医院环境中治疗潮湿相关皮肤损伤(MASD)的效果。覆盖的病症包括刺激性皮炎、造口部位皮炎和皮肤伤口。源站描述指出,部分厚度伤口可由长期暴露于潮湿和刺激物引起,常见于伤口渗出液、失禁体液及造口和瘘管排出物,可表现为炎症伴或不伴糜烂甚至继发感染,且传统治疗虽多但缺乏与新技术对比的稳健研究。数据可用于评估该医疗器械在相关皮肤损伤治疗中的表现(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:刺激性皮炎、造口部位皮炎、皮肤伤口。问题陈述:部分厚度伤口(皮肤上皮层和真皮层的糜烂/剥脱)可因长期暴露于潮湿和刺激物而发生。多种潮湿来源可导致这些称为潮湿相关皮肤损伤(MASD)的浅表伤口,包括伤口渗出液、失禁的体液以及造口和瘘管的排出物。MASD 可表现为伴或不伴糜烂的炎症,甚至继发感染。部分厚度剥脱可极其疼痛并对患者有害。传统上临床实践中使用多种治疗选择,但缺乏将较新技术与当前实践进行比较的稳健研究。3M™ Cavilon™ Advanced Skin Protectant 于 2017 年推出,是一种较新的基于氰基丙烯酸酯的医疗器械

【主题与分类】

主题标签:Irritant Dermatitis、Stoma Site Dermatitis、Wound of Skin。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06178289

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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

病症:刺激性皮炎、造口部位皮炎、皮肤伤口。问题陈述:由于长期暴露于潮湿环境和刺激物,可能发生部分厚度伤口(皮肤上皮层和真皮层的侵蚀/剥脱)。多种湿源可导致这些表浅伤口,称为潮湿相关皮肤损伤(MASD),包括伤口渗出液、失禁引起的体液以及造口和瘘管排出物。MASD可表现为炎症,伴或不伴侵蚀,甚至继发感染。部分厚度剥脱可极为疼痛,对患者极为不利。传统上,临床实践中采用多种治疗选项,然而,缺乏将新技术与当前实践进行比较的稳健研究。3M™ Cavilon™ Advanced Skin Protectant于2017年推出,是一种较新的基于氰基丙烯酸酯的医疗器械,适用于治疗部分厚度皮肤损失,并且是比利时市场上唯一可用的基于氰基丙烯酸酯的屏障产品。

目的:本研究旨在评估3M™ Cavilon™ Advanced Skin Protectant在治疗由潮湿引起的部分皮层伤口(MASD)方面相较于常规伤口护理治疗的有效性。方法:研究设计:一项随机对照多中心临床试验。数据收集:程序:人口统计学和参与者特征:患者人口统计学信息将在研究计划第01天记录于REDCap电子病例报告表中:性别、年龄、身高、体重、合并症。随机化/盲法和参与者编号:患者将通过区组随机化,使用REDCap随机化模块,按1:1分配至Cavilon™ Advanced Skin Protectant组或当地医院部分皮层伤口(MASD)治疗方案组,形成一个研究组。由于比较医院伤口护理治疗产品与研究器械之间存在明显差异,研究护士无法设盲。一名设盲评估者将在中心评估愈合时间及其他愈合结局

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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