血必净缓解高压电烧伤后急性肾损伤的疗效研究

本数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项随机、开放标签、对照临床试验,研究血必净注射液缓解高压电烧伤后急性肾损伤(AKI)的临床疗效与安全性

The First Hospital of Hebei Medical UniversityThe First Hospital of Hebei Medical University
clinicaltrials
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蛋白质预测Acute Kidney Injury
Effect of Xuebijing in Alleviating Acute Kidney Injury After High-voltage Electrical Burns

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

血必净缓解高压电烧伤后急性肾损伤的疗效研究

本数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项随机、开放标签、对照临床试验,研究血必净注射液缓解高压电烧伤后急性肾损伤(AKI)的临床疗效与安全性。研究对象为2023年2月至2024年12月在河北医科大学第三医院收治的96例成年患者,烧伤面积>30% TBSA或三度烧伤>10% TBSA且符合AKI诊断标准,按1:1随机分组。数据可用于评估中药制剂对烧伤后肾结局的影响及炎症、氧化应激机制相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:急性肾损伤。高压电烧伤常导致急性肾损伤(AKI),这是一种死亡率很高的严重并发症。本研究探讨了血必净注射液(一种中药制剂)在缓解高压电烧伤患者AKI方面的临床疗效和安全性。研究假设血必净可通过抑制中性粒细胞、炎症细胞并调节活性氧(ROS)来改善肾脏结局。这是一项在河北医科大学第三医院开展的随机、开放标签、对照临床试验。纳入2023年2月至2024年12月期间收治的96例成年患者,均为高压电烧伤继发AKI(烧伤面积>30% TBSA或三度烧伤>10% TBSA,符合AKI诊断标准)。患者按1:1随机分为两组

【主题与分类】

主题标签:Acute Kidney Injury。本站分类:泌尿生殖系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07026227

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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:急性肾损伤。高压电烧伤常导致急性肾损伤(AKI),这是一种死亡率较高的严重并发症。本研究探讨了血必净注射液(一种中药制剂)在缓解高压电烧伤患者AKI方面的临床疗效和安全性。研究假设血必净可通过抑制中性粒细胞、炎症细胞以及调节活性氧(ROS)来改善肾脏结局。这是一项在河北医科大学第三医院开展的随机、开放标签、对照临床试验。纳入2023年2月至2024年12月期间收治的96例因高压电烧伤继发AKI的成年患者(烧伤面积>30% TBSA或三度烧伤>10% TBSA,符合AKI诊断标准)。患者按1:1随机分为两组:研究组(n=48)接受常规治疗加血必净注射液(50 mL稀释于100 mL 0.9%氯化钠中,静脉滴注,每日两次,共7天),对照组(n=48)仅接受常规治疗。

在可行的情况下,评估结局的实验室人员对分组分配设盲。主要结局包括肾功能标志物(血尿素氮[BUN]、血清肌酐[SCr]、24小时尿蛋白)、炎症标志物(中性粒细胞、C反应蛋白[CRP]、白细胞介素-18[IL-18]、白细胞介素-6[IL-6])以及氧化应激标志物(超氧化物歧化酶[SOD]、丙二醛[MDA])的变化。这些指标在基线(治疗前1小时)和治疗后7天进行测量。同时监测不良反应。

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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