非龋性颈部病变对根面覆盖的影响
研究评估在B类牙龈退缩中先行重建釉牙骨质界（CEJ）再行根面覆盖治疗，其临床与体积学结果是否与可检测CEJ的A类牙龈退缩相当，并考察CEJ重建对牙本质敏感及患者美学满意度的影响
基本信息
资源简介
非龋性颈部病变对根面覆盖的影响
该数据集围绕一项前瞻性队列研究构建，英文名称为 The Influence of Non-Carious Cervical Lesions on Root Coverage，关注非龋性颈部病变对根面覆盖治疗的影响，所属领域为口颌系统疾病。研究以牙龈退缩为条件，核心问题是：对于B类牙龈退缩，在根面覆盖治疗前先行重建釉牙骨质界（CEJ），其临床与体积学结果是否与CEJ可检测的A类牙龈退缩相当；同时考察CEJ重建对牙本质敏感及患者美学满意度的影响。据源站描述，这将是首个以Pini Prato等人的表面差异分类作为决策工具、指导牙周—修复操作程序的临床研究。
【数据集背景】
牙龈退缩是口腔临床常见问题，根面覆盖治疗是其重要处置手段。釉牙骨质界作为牙冠与牙根交界处的解剖标志，在根面覆盖治疗中具有定位意义。当牙龈退缩导致CEJ不可检测或需重建时，治疗决策与预后评估会面临额外复杂性。该数据集所依托的研究正是在这一背景下，将非龋性颈部病变与根面覆盖联系起来，探索在B类牙龈退缩中先行重建CEJ的可行性及其与A类牙龈退缩的可比性，并延伸至牙本质敏感与美学满意度等患者相关结局。
【数据内容】
源站描述显示，该研究为前瞻性队列研究，计划评估若干关键结局。首先是临床与体积学结果，用于比较B类牙龈退缩在根面覆盖治疗前重建CEJ后，与CEJ可检测的A类牙龈退缩之间是否具有可比性。其次是CEJ重建对牙本质敏感的影响。第三是CEJ重建对患者美学满意度的影响。数据集主题标签为Gingival Recession。关于具体变量字段、样本量、随访时点、测量工具与数据表结构，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，属于临床试验注册信息。源站描述明确了研究条件为Gingival Recession，研究设计为前瞻性队列研究。关于采集机构、采集地点、采集时间窗、纳入与排除标准、样本招募方式及数据采集流程，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集可用于了解以表面差异分类指导牙周—修复决策的临床研究设计思路，适用于关注牙龈退缩根面覆盖治疗、CEJ重建、牙本质敏感与美学满意度等主题的研究者与临床人员参考。也可作为口腔临床研究方法学示例，用于讨论前瞻性队列设计在牙周—修复交叉领域的应用。关于具体统计分析方案与结果外推范围，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方式、访问权限、数据格式与操作指南。使用者如需了解如何获取或使用该数据，应以源站发布的信息为准。
【质量与限制】
该数据集为注册研究信息，源站描述未提供样本量、数据完整性、偏倚控制、随访依从性及统计效能等质量指标，也未提供研究结果数据。其结论性内容尚不可从现有信息中获知。此外，研究以Pini Prato等人的表面差异分类作为决策工具，相关分类标准的具体操作细节源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款。使用时应遵循 clinicaltrials.gov 的相关规定，并核实该注册记录的引用要求与数据使用条件。
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。
免登录有偿下载
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）
暂未开放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/NCT06438094
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：牙龈退缩。在这项前瞻性队列研究中，将评估若干关键结局。首先，我们旨在确定在根面覆盖治疗前对B类牙龈退缩（GR）中的釉牙骨质界（CEJ）进行修复，是否能获得与可检测到CEJ的A类GR相当的临床和体积学结局。此外，还将研究CEJ修复对牙本质敏感性和患者美学满意度的影响。据我们所知，这将是首个以Pini Prato等人的表面差异分类作为决策工具来指导牙周-修复程序设计的临床研究。
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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