特应性皮炎局部治疗
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦特应性皮炎的局部治疗。源站描述指出,局部用药缺乏标准化给药方法,定性测量往往随意且不可量化,剂量不当是治疗失败的重要原因,依从性测量应考虑用药量

基本信息
资源简介
特应性皮炎局部治疗
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦特应性皮炎的局部治疗。源站描述指出,局部用药缺乏标准化给药方法,定性测量往往随意且不可量化,剂量不当是治疗失败的重要原因,依从性测量应考虑用药量。描述还引用了银屑病患者的分析,标准化剂量外用卡泊三醇组 PASI 平均下降 47%,非标准化组为 17%(P<0.0001)。数据可用于研究局部治疗剂量标准化与依从性评估(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:特应性皮炎。与大多数给药方式不同,外用药物没有标准化的给药剂量方法。尽管存在定性给药措施,但这些措施往往是主观的,无法量化(例如“一个指尖单位”)。在这种情况下,不适当的给药(即用量过多或过少)是治疗失败的重要原因,外用药物的依从性测量应考虑给药量。在一项分析银屑病患者治疗反应的研究中,接受标准化剂量外用卡泊三醇的患者,其银屑病面积和严重程度指数(PASI)平均下降幅度(47%)显著大于未标准化给药的患者(17%,P<0.0001)。此外,标准化方案组中最初被判定为疗效不佳的银屑病患者,超过三分之二在进一步评估后被认为对治疗有反应。鉴于外用药物成本低、疗效好且安全性极佳,它们是轻中度特应性皮炎(AD)的一线治疗选择。本研究旨在评估两组特应性皮炎患者在药物调配量方面的差异。第一组将由受过培训的专业人员进行简短的教育演示,重点说明针对其疾病受累范围应调配的外用药物适当用量。第二组为对照组,接受相同的药物;但参与者仅接受标准护理教育(口头和书面说明)。将收集并分析两组的数据,以衡量给药趋势(即是否调配了正确的剂量数量和频率)。
【主题与分类】
主题标签:Atopic Dermatitis。本站分类:皮肤疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06244212
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/NCT06244212
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。与大多数给药方式不同,局部用药没有标准化的剂量给药方法。尽管存在定性给药措施,但这些措施往往是主观的,无法量化(例如,“一指单位”)。在这种情况下,不适当的给药(即用量过多或过少)是治疗失败的重要原因,局部用药的依从性测量应考虑给药量。在一项分析银屑病患者治疗反应的研究中,接受标准化剂量局部卡泊三醇治疗的患者,其平均银屑病面积和严重程度指数(PASI)下降幅度(47%)显著大于未标准化治疗的患者(17%,P<0.0001)。此外,在标准化治疗方案组中,最初被认为反应不佳的银屑病患者中,超过三分之二在进一步评估后被认为对治疗有反应。鉴于局部用药选项成本低、疗效好且安全性极佳,它们是轻至中度特应性皮炎(AD)治疗的一线选择。
本研究旨在评估两组特应性皮炎患者在药物配发量上的差异。第一组将由受过培训的专业人员进行简短的教育示范,以强调根据其疾病受累程度应配发的局部用药适当剂量。第二组为对照组,接受相同的药物治疗;但参与者仅接受标准护理教育(口头和书面指导)。将收集并分析两组的数据,以衡量给药趋势(即是否按照正确的剂量和频率配发药物)。
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。




