跨性别个体性别肯定路径中的心血管健康

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦跨性别个体在性别肯定路径中的心血管健康,覆盖性别不一致、心血管风险、心血管疾病危险因素、急性心血管疾病、心血管健康状态、心血管疾病及预防等主题

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其他Gender IncongruenceCardiovascular (CV) RiskCardiovascular Disease Risk FactorCardiovascular Disease AcuteCardiovascular Health StatusCardiovascular Disease (CVD)Cardiovascular Disease Prevention
Cardiovascular Health of Transgender Individuals During the Gender-affirming Pathway

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

跨性别个体性别肯定路径中的心血管健康

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦跨性别个体在性别肯定路径中的心血管健康,覆盖性别不一致、心血管风险、心血管疾病危险因素、急性心血管疾病、心血管健康状态、心血管疾病及预防等主题。源站描述提及性别肯定激素治疗(GAHT)在跨性别照护中的核心地位,并涉及出生指定性别为女性(AFAB)寻求男性化者以睾酮为主的治疗。数据可用于心血管风险识别、疾病预防与健康状态相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:性别不一致、心血管(CV)风险、心血管疾病危险因素、急性心血管疾病、心血管健康状态、心血管疾病(CVD)、心血管疾病预防。性别不一致在《国际疾病分类》第十一次修订本(ICD-11)中被描述为“个体体验性别与出生指定性别之间显著且持续的不一致”,通常由专门的多学科中心管理,心理学家、内分泌学家、妇科医生、泌尿科医生及其他专业人员引导每个人完成性别肯定过程。该路径的核心是性别肯定激素治疗(GAHT)。在出生指定性别为女性(AFAB)且寻求男性化的人群中,治疗主要依赖睾酮,而在出生指定性别为男性(AMAB)且

【主题与分类】

主题标签:Gender Incongruence、Cardiovascular (CV) Risk、Cardiovascular Disease Risk Factor、Cardiovascular Disease Acute、Cardiovascular Health Status、Cardiovascular Disease (CVD)、Cardiovascular Disease Prevention。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07187947

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:性别不一致、心血管(CV)风险、心血管疾病风险因素、急性心血管疾病、心血管健康状况、心血管疾病(CVD)、心血管疾病预防。性别不一致在《国际疾病分类》第十一次修订本(ICD-11)中被描述为“个体体验到的性别与出生时指定性别之间存在显著且持续的不一致”,通常由专门的多学科中心进行管理,心理学家、内分泌学家、妇科医生、泌尿科医生及其他专业人员指导每个人完成性别肯定过程。该路径的核心是性别肯定激素治疗(GAHT)。

在出生时被指定为女性(AFAB)并寻求男性化的人群中,治疗主要依赖睾酮;而在出生时被指定为男性(AMAB)并希望女性化或去男性化的人群中,则使用醋酸环丙孕酮或促性腺激素释放激素类似物(曲普瑞林或醋酸亮丙瑞林)等降低雄激素的药物,联合雌二醇使用;当要求完全女性化时,抑制内源性睾酮与给予雌二醇需同步进行。性别肯定手术(GAS)提供了更多个体化选择:AFAB人群的胸部男性化与AMAB人群的乳房增大术,AMAB个体的睾丸切除术或阴道成形术,以及AFAB个体的子宫切除术(伴或不伴输卵管卵巢切除术)后续的阴茎成形术或尿道下裂修复术。包括面部女性化和甲状软骨成形术在内的辅助性手术,可进一步优化AMAB求治者的效果。性别肯定激素治疗(GAHT)的生理目标是抑制内源性性激素水平及出生性别相关的第二性征,同时诱导并维持与个体 affirmed gender 相符的激素水平及相应特征。

尽管GAHT应用广泛,但关于其心血管安全性的可靠数据仍然匮乏。性类固醇受体普遍存在于血管组织中,这有助于解释顺性别群体中所见的心血管(CV)风险性别特异性模式;因此,GAHT在生物学上

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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