比较Calmoseptine软膏与Desitin尿布疹软膏治疗新生儿及婴儿尿布皮炎试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为尿布皮炎(Diaper Dermatitis),收录一项单中心、随机、对照、评估者盲法的临床试验

University of the PhilippinesUniversity of the Philippines
clinicaltrials
浏览 9
其他分类Diaper Dermatitis
Trial Comparing Calmoseptine Ointment and Desitin Diaper Rash Paste in Diaper Dermatitis in Neonates and Infants

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

比较Calmoseptine软膏与Desitin尿布疹软膏治疗新生儿及婴儿尿布皮炎试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为尿布皮炎(Diaper Dermatitis),收录一项单中心、随机、对照、评估者盲法的临床试验。研究对象为UP-PGH出生的新生儿或普通儿科病房中患有尿布皮炎的1岁以下婴儿,随机接受Calmoseptine软膏或Desitin Maximum Strength 40% Zinc Oxide Diaper Rash Paste治疗,并纳入结构化皮肤护理方案。每名参与者总参与时间为一周,除非退出。入组当天采集基线数据并开始治疗,随后六个随访日继续治疗并采集随访数据。主要结局为治疗六天后尿布皮炎愈合,定义为盲法评估的尿布皮炎严重程度评分为零;次要结局包括各治疗日的严重程度评分等(来。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:尿布皮炎。这是一项单中心、随机、对照、评估者盲法的临床试验。招募UP-PGH出生的新生儿或普通儿科病房中患有尿布皮炎的任何病症的婴儿(< 1岁),随机接受Calmoseptine软膏或Desitin Maximum Strength 40% Zinc Oxide Diaper Rash Paste治疗,作为结构化皮肤护理方案的一部分。每名参与者总参与时间为一周,除非退出。入组当天采集基线数据并开始研究治疗。随后六个随访日继续治疗并采集随访数据。主要结局:治疗六天后尿布皮炎愈合,定义为盲法评估的尿布皮炎严重程度评分为零。次要结局:各治疗日的尿布皮炎严重程度评分;大小

【主题与分类】

主题标签:Diaper Dermatitis。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02716415

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    • 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:尿布皮炎。这是一项单中心、随机、对照、评估者盲法的临床试验。在UP-PGH出生的新生儿或普通儿科病房中因任何疾病住院且患有尿布皮炎的婴儿(<1岁)被招募并随机分配接受Calmoseptine软膏或Desitin最高强度40%氧化锌尿布疹软膏治疗,作为结构化皮肤护理方案的一部分。每位参与者总共参与一周,除非退出。在研究入组日收集基线数据并开始研究治疗。随后六个随访日继续治疗并收集随访数据。主要结局:治疗六天后尿布皮炎愈合,定义为盲法评估得出的尿布皮炎严重程度评分为零。次要结局:每个治疗日的尿布皮炎严重程度评分;受累面积大小;念珠菌感染发生率;不良事件。包括Calmoseptine软膏和Desitin最高强度40%尿布疹软膏在内的氧化锌软膏制剂已在世界各地用于治疗尿布皮炎多年。

目前尚未有已知的关于这两种产品过敏反应的报告,也没有严重不良事件的报告。鉴于拟议的研究对象为新生儿和婴儿,作为预防措施,在试验开始前,已针对试验方案对各个成分的安全性和毒性相关证据进行了审查。

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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