特应性皮炎中的异常性瘙痒研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦特应性皮炎患者中异常性瘙痒（Alloknesia）的发生频率。异常性瘙痒指本应感知轻触的轻微机械刺激在病理状态下被感知为瘙痒，主要见于慢性瘙痒患者，可影响日常人际互动与生活质量
基本信息
资源简介
特应性皮炎中的异常性瘙痒研究
该数据集英文名为 Study of Alloknesia in Atopic Dermatitis，来源于 clinicaltrials.gov，本站归类于皮肤疾病 / 其他。数据集聚焦特应性皮炎患者中异常性瘙痒（Alloknesia）的发生频率。异常性瘙痒被定义为由轻微机械刺激所诱发的瘙痒，这类刺激在生理条件下负责产生轻触感知，但在病理状态下却被感知为瘙痒。异常性瘙痒主要出现在慢性瘙痒的背景下，因此慢性瘙痒患者常将轻触感觉感知为瘙痒，这种感受可能格外令人不适，并改变日常人际互动与生活质量。特应性皮炎是引起慢性瘙痒的主要疾病之一，患者经常主诉异常性瘙痒。该数据集围绕这一主题，关注特应性皮炎人群中异常性瘙痒的发生情况。
【数据集背景】
异常性瘙痒是一种在慢性瘙痒背景下出现的特殊感觉异常，其核心特征在于轻微机械刺激在病理状态下被感知为瘙痒，而同样的刺激在生理条件下仅负责产生轻触感知。慢性瘙痒患者因此可能频繁地将轻触体验为瘙痒，这种感受可能特别令人不适，并影响日常人际互动与生活质量。特应性皮炎是导致慢性瘙痒的主要疾病之一，患者经常主诉存在异常性瘙痒。然而，无论慢性瘙痒的病因如何，异常性瘙痒的流行病学与疾病负担此前从未被研究过。该数据集所对应的研究正是在这一背景下，针对特应性皮炎患者，考察异常性瘙痒的发生频率。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Atopic Dermatosis 与 Alloknesie。其关注的核心内容为特应性皮炎患者中异常性瘙痒的发生频率。异常性瘙痒的定义、其在慢性瘙痒背景下的出现特点，以及其对日常人际互动和生活质量的潜在影响，构成了理解该数据集主题的重要背景。源站未提供该数据集所包含的具体变量、样本量、观测指标或统计结果等更细化的数据内容。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述显示，研究者在特应性皮炎患者中研究异常性瘙痒的频率。源站未提供关于采集方式、采集时间、采集地点、样本来源或具体研究设计的进一步信息。
【适用场景】
该数据集适用于关注特应性皮炎与慢性瘙痒相关问题的场景，尤其是围绕异常性瘙痒发生频率的了解与研究。由于异常性瘙痒的流行病学与负担此前从未被研究，该数据集所对应的主题可用于支持对特应性皮炎患者中这一感觉异常现象的关注。源站未提供关于具体适用场景、目标用户或应用方向的更多说明。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量、完整性、准确性或使用限制的说明。可确认的是，异常性瘙痒的流行病学与负担此前从未被研究过，该数据集所对应的研究关注的是特应性皮炎患者中异常性瘙痒的频率。源站未提供其他质量与限制相关信息。
【引用与许可】
源站未提供。
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。
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06923202
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：特应性皮炎、异常性瘙痒。异常性瘙痒定义为由轻微机械刺激诱发的瘙痒，这些刺激在生理条件下负责轻触觉的感知，但在病理条件下被感知为瘙痒。异常性瘙痒主要发生在慢性瘙痒的背景下。因此，患有慢性瘙痒的患者经常将轻触觉感知为瘙痒，这可能特别令人不适，并改变日常人际交往和生活质量。然而，无论慢性瘙痒的原因如何，异常性瘙痒的流行病学和负担从未被研究过。特应性皮炎是引起慢性瘙痒的主要疾病之一，患者经常主诉异常性瘙痒。在这项研究中，研究人员正在研究特应性皮炎患者中异常性瘙痒的发生频率，并测量这些患者中异常性瘙痒的后果。
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
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。
