伊朗Lur与Lak人群糖尿病并发症临床及副临床切点的诊断与预测：ROC曲线分析以设计区域指南

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17632/k62fdsnwkg.1

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数据集大小约 31.5 KB。

数据说明

目的：美国糖尿病协会（ADA）每年更新其指南。该指南基于循证医学（EBM）制定。然而，该指南可因不同人群的文化和遗传状况而有所调整。因此，我们拟在伊朗的卢尔族和拉克族人群中设计一项区域研究，重点关注血脂谱切点。方法：本研究共纳入133例糖尿病（DM）患者。收集每位患者的信息包括性别、年龄、体质指数（BMI）、DM类型、DM病程、空腹血糖（FBS）、HbA1c、血脂谱、DM治疗类型、他汀类药物种类及剂量、已记录的神经病变、已记录的肾病、有症状的视网膜病变、外周血管疾病（PVD）、已记录的心血管疾病（CVD）、足部溃疡史、黎明现象、收缩压（SBP）和舒张压（DBP）。采用受试者工作特征（ROC）曲线，并报告曲线下面积（AUC）。结果：对于神经病变，年龄是最准确的诊断指标（AUC=79%）。对于肾病，收缩压SBP是最准确的诊断指标（AUC=88%）。

对于有症状的视网膜病变，糖尿病病程是最准确的诊断指标（AUC=81%）。对于PVD，HDL是最准确的诊断指标（反向AUC=100-33%）。对于CVD，年龄是最准确的诊断指标（AUC=81%）。对于足溃疡病史，年龄是最准确的诊断指标（AUC=85%）。结论：最终建议的指南与国际指南相似；但应考虑一些独特之处。血压>165/110mmHg可诊断糖尿病肾病。强烈建议HDL>48。应在本地区开展队列研究，以重新评估预测值。

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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