比较非处方止痛药治疗克罗恩病不适 (AVID-CD)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕一项名为 AVID-CD 的试点研究,旨在为更大规模研究做准备,比较 ibuprofen 与 acetaminophen 两种常见止痛药在患有克罗恩病女性中治疗痛经的有效性与安全性

University of North Carolina, Chapel HillUniversity of North Carolina, Chapel Hill
clinicaltrials
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表格预测Crohn's Disease (CD)Dysmenorrhea Primary
表格Comparing Over the Counter Pain Medicines for Discomfort in Crohn's Disease (AVID-CD)

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

比较非处方止痛药治疗克罗恩病不适 (AVID-CD)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕一项名为 AVID-CD 的试点研究,旨在为更大规模研究做准备,比较 ibuprofen 与 acetaminophen 两种常见止痛药在患有克罗恩病女性中治疗痛经的有效性与安全性。研究关注招募人数、参与者依从性、留存率以及完成服药、提交样本和填写问卷等研究活动的能力。参与者需接受筛查访视,包括抽血、体格检查、妊娠检测、粪便检测以及关于克罗恩病和月经周期的完整问卷。数据可用于评估临床试验可行性、招募与依从性预测等用途(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Crohn's Disease (CD), Dysmenorrhea Primary。这项试点研究的目的是为一项更大规模的研究做准备,该研究将比较两种常见止痛药 ibuprofen 和 acetaminophen 在帮助治疗患有克罗恩病女性痛经方面的有效性和安全性。本研究的目标是识别开展更大规模研究时可能遇到的挑战。研究者将追踪有多少人报名参加研究、参与者对研究计划的遵循程度、有多少人留在研究中,以及他们是否能够完成所有研究活动,例如服药、提交样本和填写问卷。在研究期间,参与者将接受一次筛查访视,包括抽血、体格检查、妊娠检测、粪便检测,以及关于克罗恩病和月经周期的完整问卷。一旦这次访视完成,其余的研究活动……

【主题与分类】

主题标签:Crohn's Disease (CD)、Dysmenorrhea Primary。本站分类:妊娠、分娩和产褥期。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07337902

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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

疾病:克罗恩病(CD)、原发性痛经。本初步研究旨在为一项更大规模的研究做准备,该研究将比较两种常见止痛药——布洛芬和对乙酰氨基酚——在帮助治疗克罗恩病女性经期绞痛方面的有效性和安全性。本研究的目的是识别开展更大规模研究时可能遇到的挑战。研究者将追踪有多少人报名参加研究、参与者对研究计划的依从程度、有多少人坚持完成研究,以及他们是否能够完成所有研究活动,例如服药、提交样本和填写调查问卷。在研究期间,参与者将接受一次筛选访视,包括抽血、体格检查、妊娠试验、粪便检测,以及填写关于克罗恩病和月经周期的完整调查问卷。此次访视完成后,研究的其余部分将在家里进行。参与者将被分配服用布洛芬或对乙酰氨基酚,以帮助治疗连续四个月经周期的经期绞痛。参与者将服用布洛芬两个周期,服用对乙酰氨基酚两个周期。

参与者将知道自己当时正在服用哪种药物,但服药的顺序将被随机分配。在每个月经周期前,参与者需提交一份粪便样本,并填写一份简短(少于1分钟)的电子调查问卷。当参与者出现痛经时,她们将服用分配的药物三天,并填写关于痛经的简短(少于1分钟)电子调查问卷。参与者完成三天服药后,需再次提交一份粪便样本,并再填写两份简短(少于1分钟)的电子调查问卷。在完成四个月经周期的这一流程后,将进行与研究人员的远程访谈,以提供对研究的反馈。

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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