不同浓度次氯酸钠冲洗联合或不联合冷冻疗法对恒下颌磨牙术后疼痛的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦不同浓度次氯酸钠冲洗联合或不联合冷冻疗法对恒下颌磨牙术后疼痛的影响,涉及术后疼痛与活髓治疗

基本信息
资源简介
不同浓度次氯酸钠冲洗联合或不联合冷冻疗法对恒下颌磨牙术后疼痛的影响
该数据集英文名为“Impact of Sodium Hypochlorite Irrigation at Different Concentrations, With and Without Cryotherapy, on Post Operative Pain in Permanent Mandibular Molar Teeth.”,来源于 clinicaltrials.gov,聚焦不同浓度次氯酸钠冲洗联合或不联合冷冻疗法对恒下颌磨牙术后疼痛的影响,涉及术后疼痛与活髓治疗两个主题。数据集围绕活髓治疗情境下次氯酸钠冲洗的临床应用问题展开,关注冲洗液浓度差异以及是否联合冷冻疗法对术后疼痛的作用,属于口腔疾病领域的其他类数据资源。整体而言,该数据集为研究者了解这一特定临床问题的研究设计背景、条件范围与主题指向提供了入口,其内容组织与来源均以源站登记信息为依据。
【数据集背景】
次氯酸钠(NaOCl)因其广谱抗菌作用、溶解有机组织的能力以及消除生物膜的效力,是临床最常推荐的冲洗液之一。然而,支持其使用的多数证据来自根管治疗研究,而非活髓治疗。在活髓切断术中,NaOCl 的作用与根管治疗存在显著差异,因为该材料会直接接触有活力的、血管化的、敏感性的牙髓组织,从而引发对其潜在细胞毒性的担忧。该数据集所对应的研究正是在这一背景下,考察不同浓度次氯酸钠冲洗以及联合或不联合冷冻疗法对恒下颌磨牙术后疼痛的影响,涉及的条件包括术后疼痛与活髓治疗。
【数据内容】
该数据集的主题标签为术后疼痛与活髓治疗,研究关注的核心变量包括次氯酸钠的冲洗浓度、是否联合冷冻疗法,以及恒下颌磨牙术后的疼痛结局。数据集英文名称完整表述了研究主题的各个要素:不同浓度的次氯酸钠冲洗、联合与不联合冷冻疗法、恒下颌磨牙术后疼痛。关于数据集内部的具体记录字段、样本量、变量编码方式与数据规模,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov,属于口腔疾病分类下的其他类数据。源站描述中给出的条件为术后疼痛与活髓治疗,并说明了次氯酸钠作为常用冲洗液的特性及其在活髓治疗中应用证据不足的问题。关于数据采集的具体时间范围、采集机构、采集流程与质量控制措施,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于关注活髓治疗中冲洗液选择与术后疼痛管理的研究场景,可服务于口腔临床研究中关于次氯酸钠浓度效应、冷冻疗法辅助作用以及恒下颌磨牙术后疼痛结局的讨论。也可用于梳理该临床问题的研究背景与条件界定。关于具体的使用场景限制与适配分析方法,源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
该数据集的信息来自 clinicaltrials.gov 的登记描述,所涉及的研究背景强调现有支持次氯酸钠使用的证据多来自根管治疗而非活髓治疗,且 NaOCl 在活髓切断术中直接接触有活力、血管化、敏感性牙髓组织所带来的潜在细胞毒性问题值得关注。关于数据集的完整性、准确性、偏倚风险与样本代表性等质量指标,源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
注册下载
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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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公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07771816
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:术后疼痛、活髓治疗。次氯酸钠(NaOCl)因其广谱抗菌作用、溶解有机组织的能力以及消除生物膜的功效,成为最常推荐的冲洗液之一(6)。然而,支持其使用的大多数证据来自根管治疗研究,而非活髓治疗。在牙髓切断术中,NaOCl的作用有显著不同,因为该材料直接接触有活力的、有血管分布的、敏感的生活牙髓组织,这引发了对其潜在细胞毒性的担忧。
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。
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