特应性皮炎治疗效果研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕特应性皮炎(AD)的治疗效果展开,涉及湿疹、皮炎及遗传性皮肤病等主题

National Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases (NIAMS)National Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases (NIAMS)
clinicaltrials
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其他分类EczemaDermatitisSkin Diseases, GeneticDermatitis, AtopicSkin Diseases
Effects of Treatments on Atopic Dermatitis

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

特应性皮炎治疗效果研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕特应性皮炎(AD)的治疗效果展开,涉及湿疹、皮炎及遗传性皮肤病等主题。源站描述指出,抗菌药物(包括外用和全身抗生素)常用于控制 AD 急性发作,稀释漂白浴可降低伴有细菌性皮肤感染体征患者的临床严重度,但抗菌药物对人体微生物组(尤其皮肤)的长期影响尚未被系统研究,且抗生素暴露后出现的耐药菌能否多年持续存在也未经评估。研究目标包括表征微生物组变化。数据可用于分析治疗与微生物组关联、评估抗生素影响及皮肤疾病分类等任务(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:湿疹、皮炎、遗传性皮肤病、特应性皮炎、皮肤病。背景: 抗生素的使用彻底改变了医学,但抗菌药物对人类微生物组的影响尚未完全了解。 抗菌治疗,包括外用和全身抗生素,非常有效,并经常用于管理特应性皮炎(AD)的疾病发作。在具有细菌性皮肤感染临床体征的患者中,同时使用稀释漂白浴可降低 AD 的临床严重程度。 各种抗菌药物对人类微生物组,尤其是皮肤的纵向影响,尚未被系统研究。 我们最近的研究表明,抗生素暴露后可观察到耐药细菌;然而,多年持续性尚未被评估。目标:主要:- 表征微生物

【主题与分类】

主题标签:Eczema、Dermatitis、Skin Diseases, Genetic、Dermatitis, Atopic、Skin Diseases。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01631617

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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:湿疹、皮炎、皮肤疾病、遗传性、皮炎、特应性、皮肤疾病。背景:* 抗生素的使用彻底改变了医学,然而抗菌药物对人类微生物组的影响尚未完全明了。* 抗菌治疗,包括局部和全身性抗生素,对于管理特应性皮炎(AD)的疾病发作极为有效且频繁使用。同时使用稀释漂白浴可减轻有细菌性皮肤感染临床体征的AD患者的临床严重程度。* 各种抗菌药物对人类微生物组,尤其是皮肤的长期影响,尚未得到系统研究。* 我们最近的研究表明,抗生素暴露后可观察到耐药细菌;然而,多年持续存在的情况尚未评估。目标:主要:- 描述健康成年志愿者和AD患者在接受抗菌治疗后微生物组的变化。

入选标准:* 所有受试者必须同时参加NIH方案08-HG-0059 * (队列1[不再招募]、2[已终止]、4[不再招募]、5[已终止])年龄18至50岁、无AD病史的健康志愿者。* (队列1[不再招募]、2[已终止]、4[不再招募]和5[已终止])既往12个月内未使用过全身性抗生素。* (队列3[已终止])年龄2-50岁、患有特应性皮炎且伴有活动性细菌感染症状的受试者。* (队列3[已终止])客观SCORAD(特应性皮炎评分)评分≥15,表明为中重度疾病。* (队列6)既往入组队列1[不再招募]和4[不再招募]的个体。设计:* 一项前瞻性、干预性、纵向研究,考察随机、安慰剂对照、研究者设盲的抗微生物治疗所致的微生物组变化。* 队列1[不再招募]的受试者将被随机分配接受4种开放标签抗生素方案中的一种。* 来自队列2[已终止]的受试者被随机分配接受四种可能的设盲治

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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