氯己定联合透明质酸漱口水用于第三磨牙术后手术伤口愈合
该数据集来自clinicaltrials.gov,关注第三磨牙拔除术后手术伤口愈合,评估部位为翻瓣切口。手术由单一术者按标准化方案实施,术后患者随机分组接受漱口水处方,漱口水由不参与后续步骤的实验者分配以保持检查者盲法,患者使用无标签漱口水以避免检查者与患者偏倚

基本信息
资源简介
氯己定联合透明质酸漱口水用于第三磨牙术后手术伤口愈合
该数据集来自clinicaltrials.gov,关注第三磨牙拔除术后手术伤口愈合,评估部位为翻瓣切口。手术由单一术者按标准化方案实施,术后患者随机分组接受漱口水处方,漱口水由不参与后续步骤的实验者分配以保持检查者盲法,患者使用无标签漱口水以避免检查者与患者偏倚。患者还需记录每日漱口次数并在T14交回。漱口方案为每次10 ml、含漱60秒、每日两次(每12小时一次),持续14天。数据可用于口腔术后伤口愈合相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:伤口愈合、手术伤口、阻生第三磨牙。第三磨牙术后的伤口愈合将在皮瓣切口层面进行评估。手术干预将由单一术者按照标准化方案实施。术后,患者将被随机分配至与研究组对应的漱口水处方组。漱口水将由一名不参与研究后续步骤的实验人员分配,以保持检查者盲法。患者将接受无标签的漱口水,以避免检查者和患者的偏倚。患者还将获得一本日记,用于记录每日漱口次数,并于T14归还检查者。分配给每位研究参与者的漱口水方案包括每次10 ml漱口60秒,每日两次(每12小时一次),持续14天。患者将被分配至以下三个不同研究组之一:A组:使用0.2%氯己定+抗变色系统+透明质酸漱口水(试验组1);B组:使用0.2%氯己定+抗变色系统漱口水(试验组2);C组:使用安慰剂漱口水(对照组)。手术切口的治疗后照片将在术后立即以及术后3天(T3)、7天(T7)和14天(T14)拍摄,以便评估伤口愈合程度。手术愈合程度将使用伤口愈合指数——WHI(Wachtel分类)对所有切口进行评估,并赋予1至5分的评分。在T3、T7和T14时,将记录每位患者的以下临床参数:水肿、张口受限和疼痛程度。临床检查将由对分组分配不知情的校准检查者进行。
【主题与分类】
主题标签:Wound Heal、Surgical Wound、Impacted Third Molar Tooth。本站分类:口腔疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05414253
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05414253
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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:伤口愈合、手术伤口、阻生第三磨牙。第三磨牙手术后的伤口愈合将在皮瓣切口层面进行评估。手术干预将由单一术者按照标准化方案实施。术后,患者将被随机分配到与漱口水处方相对应的研究组。漱口水将由一名不参与研究后续步骤的实验人员分配,以保持检查者盲法。患者将接受无标签漱口水,以避免检查者和患者的偏倚。患者还将获得一本日记,用于记录每日漱口次数,并在T14时交还给检查者。分配给每位研究参与者的漱口水方案包括每次10 ml漱口60秒,每日两次(每12小时一次),持续14天。患者将被分配到以下三个不同研究组之一:A组:使用0.2%氯己定+抗变色系统+透明质酸漱口水(试验组1);B组:使用0.2%氯己定+抗变色系统漱口水(试验组2)。
C组:给予安慰剂漱口水(对照组)。术后立即以及术后第3天(T3)、第7天(T7)和第14天(T14)拍摄手术切口照片,以评估伤口愈合程度。将使用伤口愈合指数(Wound Healing Index,WHI,Wachtel分类法)对所有切口的手术愈合程度进行评估,并赋予1至5分的评分。在T3、T7和T14时,将记录每位患者的以下临床参数:水肿、张口受限和疼痛程度。临床检查将由经过校准且对分组分配不知情的检查者进行。
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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