Baricitinib治疗健康成年男性迟发型超敏反应与刺激性皮肤反应的效果
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦过敏性接触性皮炎(ACD)的治疗研究,探索 Baricitinib 在治疗迟发型超敏反应(过敏性)与刺激性皮肤反应方面的效果

基本信息
资源简介
Baricitinib治疗健康成年男性迟发型超敏反应与刺激性皮肤反应的效果
该数据集围绕过敏性接触性皮炎(ACD)的治疗研究展开,重点关注 Baricitinib 在迟发型超敏反应(过敏性)与刺激性皮肤反应中的效果差异。过敏性接触性皮炎的治疗目前尚不令人满意,而特应性皮炎等其他皮肤疾病发生 ACD 的可能性更高,因此需要改进系统性治疗方案。本研究旨在探索 Baricitinib 对迟发型超敏反应与刺激性皮肤反应的作用,研究对象为年龄在 18 至 40 岁之间的健康男性。研究通过注射抗原以及在受试者前臂皮肤表面施加抗原,随后借助皮肤检测和血液检测来测量 Baricitinib 的效果。该数据集来源于 clinicaltrials.gov,归类于皮肤疾病 / 其他,主题标签为过敏性接触性皮炎。
【数据集背景】
过敏性接触性皮炎(ACD)是一种需要更好治疗方案的皮肤疾病。现有治疗手段对 ACD 的效果并不理想,同时,特应性皮炎等其他皮肤疾病患者出现 ACD 的可能性更高,这进一步凸显了对改进系统性治疗的需求。在此背景下,本研究聚焦于 Baricitinib 这一药物,试图比较其在迟发型超敏反应(即过敏性反应)与刺激性皮肤反应中的治疗表现。研究选择健康成年男性作为受试者,年龄范围限定在 18 至 40 岁,以在相对可控的条件下观察药物对两类皮肤反应的作用差异。
【数据内容】
该数据集对应的研究涉及对迟发型超敏反应与刺激性皮肤反应的评估。具体而言,研究通过两种方式施加抗原:一是注射抗原,二是将抗原应用于前臂皮肤表面。随后,研究通过皮肤检测和血液检测来测量 Baricitinib 所产生的效果。数据集的主题标签为过敏性接触性皮炎,所属分类为皮肤疾病 / 其他。关于数据集所包含的具体字段、变量、记录数量、检测指标数值等详细内容,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述指出,这是一项在健康成年男性中开展的研究,受试者年龄需在 18 至 40 岁之间。研究条件为过敏性接触性皮炎。研究通过注射抗原和皮肤表面施加抗原的方式,结合皮肤与血液检测来评估 Baricitinib 的效果。关于采集时间、采集地点、样本量、随访周期等具体采集信息,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于与过敏性接触性皮炎治疗研究相关的场景,尤其是关注迟发型超敏反应与刺激性皮肤反应对比的领域。由于研究涉及 Baricitinib 在健康成年男性中的效果评估,并采用皮肤检测与血液检测作为测量手段,该数据集可用于了解这一研究设计下的数据组织方式。关于该数据集在其他具体应用场景中的适用性,源站未提供。
【使用方法】
该数据集对应的研究通过注射抗原以及在前臂皮肤表面施加抗原,然后借助皮肤检测和血液检测来测量 Baricitinib 的效果。关于数据的具体使用方式、访问途径、分析流程或操作步骤,源站未提供。
【质量与限制】
该数据集对应的研究限定受试者为健康成年男性,年龄在 18 至 40 岁之间,研究条件为过敏性接触性皮炎。关于数据质量评价、数据完整性、潜在偏倚、样本代表性等具体限制,源站未提供。
【引用与许可】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。关于引用格式、许可条款、使用限制等具体信息,源站未提供。
下载信息
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暂未开放公开下载
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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03945760
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:过敏性接触性皮炎。过敏性接触性皮炎(ACD)的治疗可能不尽如人意,且诸如特应性皮炎等其他皮肤疾病发生ACD的可能性更高,因此需要改进的系统性治疗。本研究探讨巴瑞替尼治疗迟发型超敏反应(过敏性)与刺激性皮肤反应的有效性。本研究的受试者需为18至40岁的健康男性。本研究将通过向前臂注射抗原并将其敷于皮肤表面,然后通过皮肤和血液检测来测量巴瑞替尼的效果。
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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