来氟米特联合外用糖皮质激素治疗大疱性类天疱疮
该数据集来自 clinicaltrials.gov，围绕大疱性类天疱疮开展来氟米特联合外用糖皮质激素的临床研究。数据覆盖入组前病史、临床检查与实验室检查，入组后给予每日 40 g 外用糖皮质激素和每日 20 mg 来氟米特，激素在 5 个月内逐步减量并停用，随后在大学医院皮肤科进行为期一年的每月随访
基本信息
资源简介
来氟米特联合外用糖皮质激素治疗大疱性类天疱疮
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦大疱性类天疱疮这一皮肤疾病，研究来氟米特联合外用糖皮质激素的治疗方案。数据覆盖从入组前到随访结束的完整临床研究流程：入组前阶段包括病史采集、临床检查、实验室研究以及入组标准核对；入组阶段包括纳入与排除标准核查、临床检查、疾病随访和书面知情同意，并涉及日间住院与实验室研究。入组后治疗以每日 40 g 外用糖皮质激素和每日 20 mg 来氟米特开始，外用糖皮质激素在 5 个月内逐步减量并停用，随后在大学医院皮肤科进行为期一年的每月随访，随访内容包括临床检查与实验室研究。该数据集可为大疱性类天疱疮治疗研究提供结构化参考。
【数据集背景】
大疱性类天疱疮是一种皮肤疾病，本数据集围绕该疾病开展临床研究，探讨来氟米特联合外用糖皮质激素的治疗路径。研究设计涵盖入组前、入组及随访多个阶段，旨在观察该联合方案在患者中的实施过程与随访管理。数据集主题标签为 Bullous Pemphigoid，本站分类归入皮肤疾病 / 其他。
【数据内容】
数据内容涉及入组前阶段的病史、临床检查、实验室研究及入组标准核对；入组阶段的纳入与排除标准核查、临床检查、疾病随访、书面知情同意、日间住院和实验室研究；治疗与随访阶段则包括克霉唑丙酸酯乳膏应用与来氟米特引入。入组后治疗以每日 40 g 外用糖皮质激素和每日 20 mg 来氟米特开始，外用糖皮质激素在 5 个月内逐步减量并停用。随访为每月一次，持续一年，地点在大学医院皮肤科，内容包括临床检查与实验室研究。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述中提及的研究流程包括入组前阶段、入组阶段、治疗与随访阶段，涉及日间住院、实验室研究、临床检查、疾病随访和书面知情同意等环节。数据采集围绕大疱性类天疱疮患者展开，具体采集机构、采集时间、样本量、数据格式等细节源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于大疱性类天疱疮相关临床研究的参考，可用于了解来氟米特联合外用糖皮质激素的治疗流程、入组标准核查、随访安排以及激素逐步减量方案。也可为皮肤疾病领域的临床研究设计、治疗路径梳理和随访管理提供背景信息。具体适用场景的扩展用途源站未提供。
【使用方法】
源站未提供具体使用方法。使用时可参考源站描述中的研究阶段划分，包括入组前、入组、治疗与随访等环节，以及每日 40 g 外用糖皮质激素和每日 20 mg 来氟米特的治疗起始方案、5 个月内激素逐步减量并停用、为期一年的每月随访等流程信息。具体操作规范、数据访问方式和分析方法源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供质量与限制相关信息。已知信息仅涵盖研究流程、治疗剂量、减量周期和随访安排，其他如样本量、数据完整性、偏倚控制、统计方法等均源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用与许可相关信息。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00802243
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
条件：大疱性类天疱疮。入组前阶段：病史采集、临床检查、实验室研究、入组标准核查。入组阶段：入组与排除标准核查、临床检查、疾病随访、签署知情同意书。日间住院、实验室研究。患者的治疗与随访。应用丙酸氯倍他索乳膏并引入来氟米特。入组后，治疗将以每日40克局部皮质类固醇和每日20毫克来氟米特开始。局部皮质类固醇将在5个月内逐步减量并停用。随访：在大学医院皮肤科每月随访一次，为期一年（临床检查、实验室研究）。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
