水杨酸、水相丝状菌、烟酰胺、脂羟基酸、神经酰胺前体及吡咯烷酮羧酸锌复方乳膏的有效性与安全性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为寻常痤疮,属于皮肤疾病/其他分类。源站描述显示,这是一项在印度尼西亚五个皮肤病与性病教育中心开展的随机对照试验(RCT),研究对象为符合纳入标准的轻中度寻常痤疮患者

Dr.dr.Irma Bernadette, SpKK (K)Dr.dr.Irma Bernadette, SpKK (K)
clinicaltrials
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其他预测Acne Vulgaris
Effectivity and Safety of Combination Cream of Salicylic Acid, Aqua Posae Filiformis, Niacinamide, Lipohydroxy Acid, Procerad and Zinc PCA

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

水杨酸、水相丝状菌、烟酰胺、脂羟基酸、神经酰胺前体及吡咯烷酮羧酸锌复方乳膏的有效性与安全性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为寻常痤疮,属于皮肤疾病/其他分类。源站描述显示,这是一项在印度尼西亚五个皮肤病与性病教育中心开展的随机对照试验(RCT),研究对象为符合纳入标准的轻中度寻常痤疮患者。研究分为三组:对照组仅每晚使用 Adapalene 0.1% 乳膏;第二组隔两晚间歇使用 Adapalene 0.1% 乳膏,并每天早晨使用复方乳膏;第三组每晚使用 Adapalene 0.1% 乳膏并每天早晨使用复方乳膏。所有参与者均接受评估。该数据可用于评估复方乳膏联合 Adapalene 治疗寻常痤疮的有效性与安全性(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。本研究是一项采用随机对照试验(RCT)设计的实验性研究,对象为符合纳入标准的轻中度寻常痤疮患者。本研究将在印度尼西亚五个皮肤病与性病教育中心开展,分别位于雅加达(Rumah Sakit Umum Pusat Nasional dr. Cipto Mangunkusumo)、雅加达(Rumah Sakit Pusat Angkatan Darat Gatot Soebroto)、巴东(Rumah Sakit Umum Pusat Dr. M. Djamil)、苏拉卡尔塔(Rumah Sakit Umum Daerah Dr. Moewardi)和玛琅(Rumah Sakit Umum Daerah Dr. Saiful Anwar)。第1组为对照组,仅每晚接受 Adapalene 0.1% 乳膏。第2组仅隔两晚间歇接受 Adapalene 0.1% 乳膏,并每天早晨接受复方乳膏。第3组每晚使用 Adapalene 0.1% 乳膏,并每天早晨使用复方乳膏。所有参与者将在 da

【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/NCT05497323

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    • 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。本研究是一项实验性研究,采用随机对照试验(RCT)设计,研究对象为符合纳入标准的轻中度寻常痤疮患者。本研究将在印度尼西亚五个皮肤性病学教育中心进行,分别位于雅加达(Rumah Sakit Umum Pusat Nasional dr. Cipto Mangunkusumo)、雅加达(Rumah Sakit Pusat Angkatan Darat Gatot Soebroto)、巴东(Rumah Sakit Umum Pusat Dr. M. Djamil)、苏拉卡尔塔(Rumah Sakit Umum Daerah Dr. Moewardi)和玛琅(Rumah Sakit Umum Daerah Dr. Saiful Anwar)。第1组为对照组,仅每晚使用0.1%阿达帕林乳膏。第2组仅每隔两晚间歇性使用0.1%阿达帕林乳膏,并每天早上使用复方乳膏。第3组每晚使用0.1%阿达帕林乳膏,每天早上使用复方乳膏。所有参与者将在第28天和第56天接受评估。

治疗评估将基于全球痤疮严重程度量表(GEA评分)、印尼痤疮专家会议评分(IAEM评分)、皮脂溢出水平、临床红斑评估量表(CEA)、使用Janus皮肤面部分析仪进行面部皮肤分析,以及使用卡迪夫痤疮残疾指数和痤疮生活质量量表(Acne-QoL)评估生活质量,特别针对年龄超过18岁的参与者。

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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