PermeaDerm作为手术伤口临时敷料的随机对照试验:临床结局与相关成本研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项前瞻性双臂随机多中心对照研究,评估PermeaDerm与冷冻人尸体异体皮(FHCA)作为临时敷料用于需自体移植手术伤口时的临床结局与经济影响

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clinicaltrials
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图像分类Surgical WoundTrauma WoundAutograftsPartial-thickness BurnPartial Thickness Wounds
Randomized Controlled Trial to Investigate Clinical Outcomes and Associated Costs When PermeaDerm is Used as Temporary Dressing for Surgical Wounds

基本信息

模态
图像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

PermeaDerm作为手术伤口临时敷料的随机对照试验:临床结局与相关成本研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项前瞻性双臂随机多中心对照研究,评估PermeaDerm与冷冻人尸体异体皮(FHCA)作为临时敷料用于需自体移植手术伤口时的临床结局与经济影响。研究对象为伤后3天内住院、手术伤口面积不超过30%(含)总体表面积(TBSA)的患者,伤后五天内接受手术清创,并按1:1随机分配接受PermeaDerm或FHCA。研究者选择一个连续区域作为研究治疗区,其他需临时敷料的区域按随机化方案处理。数据可用于比较两种临时敷料的临床效果与成本,支持伤口管理决策(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:手术伤口、创伤伤口、自体移植、部分厚度烧伤、部分厚度伤口。这是一项前瞻性双臂随机多中心对照研究,旨在评估PermeaDerm和冷冻人尸体异体皮(FHCA)作为临时敷料用于临床指示需自体移植的手术伤口时的临床结局和经济影响。伤后3天内住院且手术伤口面积不超过30%(含)总体表面积(TBSA)的患者将被考虑参与本研究。患者将在伤后五天内接受手术清创,并将按1:1随机分配接受PermeaDerm或FHCA作为临时敷料。研究者将选择一个连续区域作为研究治疗区。任何其他需要临时敷料的区域必须按随机化方案进行敷料。

【主题与分类】

主题标签:Surgical Wound、Trauma Wound、Autografts、Partial-thickness Burn、Partial Thickness Wounds。本站分类:损伤、中毒及外因。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06750809

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:手术伤口、创伤伤口、自体移植、部分厚度烧伤、部分厚度伤口。这是一项前瞻性、双臂、随机、多中心对照研究,旨在评估PermeaDerm与冷冻人尸体异体移植皮(FHCA)在临床指示进行自体移植的手术伤口上作为临时敷料使用时的临床结果和经济影响。受伤后3天内住院、手术伤口面积不超过30%(含)总体表面积(TBSA)的患者将被考虑参与本研究。患者将在受伤后五天内接受手术切除,并将按1:1随机分配接受PermeaDerm或FHCA作为临时敷料。研究者将选择一个连续区域作为研究治疗区域。任何其他需要临时敷料的区域必须按照随机化结果进行敷料。除经济影响外,还将比较这两种临时敷料在黏附性、创床准备、至自体移植时间、移植物成活率以及与安全性相关的不良事件方面的差异。放置临时敷料后,研究者将每2-3天评估一次伤口。

根据随机分组,可按临床指征更换临时敷料。当研究区域准备好接受自体移植时,将移除临时敷料,并按照研究中心的护理标准对研究区域进行自体移植。供区可使用PermeaDerm或研究中心的护理标准进行敷料覆盖。自体移植后,受试者将接受为期8周的随访。在整个研究期间,将报告治疗相关不良事件和严重不良事件。在所有访视中,将使用数码摄影记录受试者的研究治疗区域及使用PermeaDerm覆盖的供区。

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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