测试催产素与振动对UV-B烧伤后热痛阈值影响的随机对照试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于晒伤(UV-B 烧伤)后的疼痛感知研究。数据覆盖一项随机对照试验,旨在检验静脉注射催产素是否能增强振动对 UV-B 暴露皮肤热痛阈值的镇痛效果,并比较催产素与安慰剂对痛阈值的影响

基本信息
资源简介
测试催产素与振动对UV-B烧伤后热痛阈值影响的随机对照试验
该数据集对应的是一项关于晒伤后疼痛感知的随机对照试验,英文名称为“A Randomized Controlled Trial to Test the Effects Oxytocin and Vibration Have on Heat Pain Threshold After UV-B Burn”,在站内归入创伤与损伤/烧伤分类,来源为 clinicaltrials.gov。研究关注紫外线-B(UV-B)烧伤即轻度晒伤后皮肤的热痛阈值,核心目的是检验静脉注射催产素是否能增强振动对受 UV-B 暴露皮肤热痛阈值的镇痛效果。试验通过比较催产素(一种人体自然产生的激素)与安慰剂(外观相似但不含药物的物质)来观察催产素是否能够提高痛阈值,即人开始将刺激感知为疼痛的最低强度。主题标签为 Sunburn,整体侧写指向晒伤(UV-B 烧伤)后的疼痛感知研究,覆盖一项随机对照试验,围绕催产素与安慰剂对痛阈值的影响展开。
【数据集背景】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov,所属分类为创伤与损伤/烧伤,主题标签为 Sunburn。其背景是一项针对晒伤后疼痛感知的临床研究。源站描述指出,试验的条件为 Sunburn,目标是测试静脉注射催产素是否会增强振动对经过 Ultraviolet-B(UV-B)烧伤(轻度晒伤)皮肤热痛阈值的镇痛效果。研究人员将催产素——一种人体自然产生的激素——与安慰剂进行比较,安慰剂是一种外观相似但不含药物的物质,用以观察催产素是否能提高痛阈值,也就是人开始感知或感觉到刺激为疼痛的最低强度。该背景信息明确了研究对象为 UV-B 暴露后的皮肤,干预涉及催产素与振动,对照为安慰剂,结局指标为热痛阈值。
【数据内容】
数据内容围绕一项随机对照试验展开,聚焦于晒伤(UV-B 烧伤)后的疼痛感知研究。试验比较静脉注射催产素与安慰剂对热痛阈值的影响,并检验催产素是否能增强振动对 UV-B 暴露皮肤热痛阈值的镇痛效果。主题标签为 Sunburn,站内分类为创伤与损伤/烧伤。关于具体受试者数量、分组规模、痛阈值测量时间点、振动参数、催产素剂量、统计分析方法及结果指标数值等细节,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 clinicaltrials.gov,源站描述给出了试验条件为 Sunburn,并说明研究目的是测试静脉注射催产素是否增加振动对 UV-B 烧伤(轻度晒伤)皮肤热痛阈值的镇痛效果,同时比较催产素与安慰剂对痛阈值的影响。关于采集地点、采集时间、采集设备、测量流程、数据记录方式等具体采集信息,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于与晒伤(UV-B 烧伤)后疼痛感知相关的研究场景,尤其是围绕热痛阈值、振动镇痛效果以及催产素与安慰剂比较的随机对照试验主题。其站内分类为创伤与损伤/烧伤,主题标签为 Sunburn,可用于组织或检索与烧伤、晒伤疼痛感知相关的临床试验数据。关于具体可支持的分析类型、模型训练用途或临床决策场景,源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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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/NCT06651476
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:晒伤。本临床试验的目标是检验静脉注射催产素是否能增强振动对暴露于紫外线B(UV-B)灼伤(轻度晒伤)皮肤热痛阈的镇痛效果。研究人员将比较催产素(一种人体内天然存在的激素)与安慰剂(一种外观相似但不含药物的物质),以观察催产素是否能提高痛阈(即人开始将刺激感知或感觉为疼痛的最低强度)。
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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