HEAL研究:新型接触层愈合效果、疗效与可接受性

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为伤口护理,收录一项在法国开展的非对照临床研究,评估新型伤口敷料URGO AWC_019用于急性伤口、慢性伤口及大疱性表皮松解症皮肤病变治疗的疗效、耐受性与可接受性

Laboratoires URGOLaboratoires URGO
clinicaltrials
浏览 7
表格Wound
HEAL Study: Healing Results, Efficacy and Acceptability of a New Contact Layer

基本信息

模态
表格
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

HEAL研究:新型接触层愈合效果、疗效与可接受性

HEAL Study: Healing Results, Efficacy and Acceptability of a New Contact Layer 是一项登记于 clinicaltrials.gov 的临床研究数据集,主题聚焦于伤口护理领域。该数据集对应一项在法国开展的非对照临床研究,旨在评估新型伤口敷料 URGO AWC_019 在急性伤口、慢性伤口以及大疱性表皮松解症皮肤病变治疗中的疗效、耐受性与可接受性。数据集以伤口(Wound)为核心主题标签,在分类上归入皮肤疾病下的其他类别,适合关注创面敷料评价、伤口愈合结果以及罕见皮肤病相关皮肤病变护理的研究人员参考使用。整体而言,该数据集提供了一个围绕单一新型接触层敷料开展临床评价的资料来源,其内容组织与来源渠道均指向临床研究注册信息。

【数据集背景】

该数据集所对应的研究属于伤口护理方向的临床评价工作。研究关注的对象是新型伤口敷料 URGO AWC_019,这是一种用于创面接触层的敷料产品。研究设计为非对照临床研究,实施地点位于法国。研究的评价目标涵盖三个方面:疗效、耐受性与可接受性。研究覆盖的适应情形包括急性伤口、慢性伤口以及大疱性表皮松解症相关的皮肤病变,体现出该敷料试图覆盖从常见创面到罕见遗传性皮肤病皮肤病变的多种伤口类型。数据集的分类归属为皮肤疾病下的其他类别,主题标签为伤口,反映出其在皮肤与创面护理交叉领域的定位。

【数据内容】

该数据集的主题标签为伤口(Wound),对应的研究条件为伤口。研究涉及的评价内容包括新型伤口敷料 URGO AWC_019 用于急性伤口、慢性伤口及大疱性表皮松解症皮肤病变治疗时的疗效、耐受性与可接受性。关于数据集内具体包含的变量字段、记录条数、受试者数量、随访时间点、结局指标的具体测量方式与数值结果,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,即临床研究注册信息平台。所对应的研究为一项在法国开展的非对照临床研究。关于数据采集的具体流程、采集时间范围、采集机构、数据管理方式以及伦理审批信息,源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于伤口护理与皮肤疾病相关的研究场景,例如了解新型接触层敷料在急性伤口、慢性伤口及大疱性表皮松解症皮肤病变中的临床评价设计思路,或作为创面敷料疗效、耐受性与可接受性评价的参考资料来源。关于该数据集在其他具体研究用途中的适用性验证,源站未提供。

【使用方法】

该数据集通过 clinicaltrials.gov 来源获取,使用者可依据该平台对临床研究注册信息的常规组织方式进行查阅与引用。关于数据的具体读取格式、字段说明文档、配套分析工具或操作步骤,源站未提供。

【质量与限制】

该研究为非对照临床研究,这一设计特征意味着研究不设平行对照组。关于数据的完整性、准确性、缺失情况、偏倚控制措施以及样本代表性等质量相关信息,源站未提供。使用者应注意该数据集对应研究的非对照性质,并在解读相关结果时考虑这一设计局限。

【引用与许可】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。关于具体的引用格式、许可条款、使用限制或数据共享政策,源站未提供。

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03640871

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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。

数据说明

条件:伤口。在法国开展的非比较性临床研究,旨在评估伤口敷料URGO AWC_019在治疗急性伤口、慢性伤口和大疱性表皮松解症皮肤病变中的有效性、耐受性和可接受性。

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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