基本信息

模态

其他

任务类型

预测

创建/更新时间

2026-10-17

资源简介

Filsuvez治疗中重度单纯性大疱性表皮松解症

该数据集英文名为 Filsuvez in Moderate-to-Severe Epidermolysis Bullosa Simplex，来源于 clinicaltrials.gov，主题聚焦于单纯性大疱性表皮松解症（Epidermolysis Bullosa Simplex，EBS）。其核心内容是一项试点研究，考察局部外用 Birch Triterpenes（Filsuvez）凝胶在6个月及以上、患有中重度单纯性大疱性表皮松解症的成人和儿童中的安全性与帮助作用。研究关注该凝胶能否减少水疱数量、促进伤口更快愈合，以及通过减轻疼痛和瘙痒、让日常活动更轻松来改善舒适度。该数据集在本站归入“损伤、中毒及外因 / 其他”分类，可为关注EBS这一罕见皮肤病及其局部外用干预的研究者提供一项来自临床试验注册平台的记录入口。

【数据集背景】

单纯性大疱性表皮松解症是一种以皮肤脆弱、易起水疱为特征的疾病。该数据集所对应的研究是一项试点研究，目标人群为6个月及以上、病情处于中重度程度的成人和儿童EBS患者。研究围绕局部外用Birch Triterpenes（Filsuvez）凝胶展开，意在初步了解该凝胶在这一人群中的安全性和潜在帮助作用。源站描述还提到，研究将考察凝胶是否能够减少水疱数量、帮助伤口更快愈合，并通过减轻疼痛和瘙痒、使日常活动更容易来改善舒适度。上述信息构成了该数据集的主题背景与研究关注点。

【数据内容】

该数据集的主题标签为Epidermolysis Bullosa Simplex。源站描述所呈现的内容属于研究层面的概述，包括研究条件（Epidermolysis Bullosa Simplex）、研究性质（试点研究）、干预措施（局部外用Birch Triterpenes/Filsuvez凝胶）、目标人群（6个月及以上的成人和儿童中重度EBS患者）以及研究关注的结果方向（水疱数量、伤口愈合速度、疼痛与瘙痒的减轻、日常活动便利性）。关于该数据集具体包含哪些字段、记录数量、变量类型或统计指标，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来自clinicaltrials.gov。源站描述提供了研究条件、研究目的和关注方向的概要信息。除来源站为clinicaltrials.gov以及上述研究概述外，关于采集时间、采集方式、更新频率或数据加工流程，源站未提供。

【适用场景】

基于现有信息，该数据集可用于了解一项针对中重度单纯性大疱性表皮松解症的局部外用Filsuvez凝胶试点研究，适合作为检索和识别相关临床试验记录的入口，也可为关注EBS患者水疱控制、伤口愈合、疼痛与瘙痒改善及日常活动舒适度等方向的研究者提供背景参考。关于该数据集在其他具体研究设计、统计分析或临床决策中的适用性，源站未提供。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法、访问方式、数据结构说明或操作指南。

【质量与限制】

该数据集对应的是试点研究，源站描述属于研究概要层面。关于数据完整性、准确性、样本量、随访时长、偏倚控制或质量评估结果，源站未提供。使用时应注意到现有信息主要为研究目的与关注方向的概述，而非完整的研究结果或原始数据说明。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用格式或许可信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT07756138

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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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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/NCT07756138

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。

数据说明

条件：单纯性大疱性表皮松解症。这项初步研究将考察外用桦树三萜（Filsuvez）凝胶对6个月及以上患有中重度单纯性大疱性表皮松解症（EBS）的成人和儿童是否安全且有帮助。该研究将检验该凝胶能否减少水疱数量、帮助伤口更快愈合，并通过减轻疼痛和瘙痒、使日常活动更轻松来改善舒适度。

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