NBF牙龈凝胶、安慰剂凝胶与商用牙膏抗牙菌斑及抗牙龈炎效果比较评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦口腔疾病领域,比较 Nanobiofusion 牙龈凝胶(NBF)、安慰剂凝胶与商用牙膏在抗牙菌斑和抗牙龈炎方面的效果

King Abdullah University HospitalKing Abdullah University Hospital
clinicaltrials
浏览 6
文本分类Dental PlaqueGingivitisGingival Inflammation and BleedingExtrinsic Tooth StainingPatient Reported Outcome Measures
Comparative Evaluation of the Anti-Plaque and Anti-Gingivitis Effects of Nanobiofusion Gingival Gel (NBF), Placebo Gel, and Commercial Toothpaste

基本信息

模态
文本
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

NBF牙龈凝胶、安慰剂凝胶与商用牙膏抗牙菌斑及抗牙龈炎效果比较评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦口腔疾病领域,比较 Nanobiofusion 牙龈凝胶(NBF)、安慰剂凝胶与商用牙膏在抗牙菌斑和抗牙龈炎方面的效果。覆盖牙菌斑、牙龈炎、牙龈炎症与出血、外源性牙齿染色及患者报告结局指标。数据涉及标准化刷牙方案,包括统一软毛牙刷、豌豆大小用量、Modified Bass 技术、每日两次每次两分钟刷牙及依从性记录表。可用于口腔护理产品效果评估、临床试验方法学参考及患者报告结局分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:牙菌斑、牙龈炎、牙龈炎症与出血、外源性牙齿染色、患者报告结局指标。标准化刷牙方案: 所有参与者,无论分组,将在研究开始时获得一把新的软毛牙刷(所有人使用同一型号)。 所有产品将以相同方式使用:将豌豆大小的量涂在牙刷上,刷洗所有牙齿表面。 参与者将接受 Modified Bass 技术指导,以确保一致的机械性牙菌斑清除。 为提高依从性和技术,产品的首次使用将由临床医生监督,临床医生将强化正确的刷牙方法。 参与者将每天彻底刷牙两次(早餐后早晨和睡前夜晚),每次 2 分钟。 将向每位参与者提供一份刷牙依从性表。该表包含一个表格,其中

【主题与分类】

主题标签:Dental Plaque、Gingivitis、Gingival Inflammation and Bleeding、Extrinsic Tooth Staining、Patient Reported Outcome Measures。本站分类:口腔疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07850232

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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:牙菌斑、牙龈炎、牙龈炎症与出血、外源性牙齿染色、患者报告结局指标。标准化刷牙方案:* 所有参与者,无论分组,将在研究开始时获得一把新的软毛牙刷(所有人为同一型号)。* 所有产品将以相似方式使用:取豌豆大小的量涂于牙刷上,刷洗所有牙齿表面。* 参与者将接受改良Bass技术的指导,以确保一致的机械性菌斑清除。* 为提高依从性和技术,产品的首次使用将在临床医生的监督下进行,以强化正确的刷牙方法。* 参与者将每天彻底刷牙两次(早餐后和睡前),每次2分钟。* 将向每位参与者提供一份刷牙依从性记录表。该表包含一个列有研究天数的表格。每天分为早晨和晚上刷牙的方框。参与者需在使用所提供产品刷牙的相应方框内打勾。此表将在每次随访预约时检查,以确保患者的依从性。

基线程序:在基线访视时:1. 检查者将记录受试者的菌斑指数、牙龈指数和染色指数。之后,每位受试者将在检查后立即接受专业的全口洁治和预防性治疗。2. 清洁后,将对所有牙齿的所有表面拍摄临床口内照片,包括颊侧和腭/舌侧部位(从右侧第二磨牙到左侧第二磨牙)。3. 受试者将收到分配的产品(NBF凝胶、安慰剂凝胶或牙膏)和牙刷,随后接受监督下的首次使用培训。后续随访的时间将从此时开始计算。随访计划:* 受试者将接受为期3个月的随访,所有结局指标将在基线、1个月、2个月和3个月时进行测量。每个时间点都将拍摄临床口内照片。基线测量在专业清洁和产品分发之前进行,将作为参考值。

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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