2型糖尿病缓解的饮食策略

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04943926

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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：2型糖尿病、超重与肥胖、高血压、糖耐量异常、胰岛素抵抗、与2型糖尿病相关的血脂异常。将招募至少588名2型糖尿病患者，每个研究中心大约120-150名男性和女性。参与者将被随机分配到以下两组：1）接受为期3个月的营养完整配方饮食，随后进行为期12个月的能量限制饮食；或2）接受为期3个月的极低碳水化合物高脂肪（VLCHF）饮食，随后进行为期12个月的低碳水化合物高脂肪饮食（LCHF）。每种饮食都将涵盖所有基本营养素需求，包括氨基酸、脂肪酸、维生素和矿物质。将鼓励参与者每天至少摄入200克蔬菜。此外，我们将强调高质量、最少加工的食物。在第2组中，他们将收到建议，食用特定脂肪来源，如特级初榨橄榄油、黄油和高脂奶酪。DiRECT试验显示，46%的参与者在12个月后获得缓解。

假设DiRECT项目和LCHF饮食策略均能使2型糖尿病在15个月后缓解的概率达到45%，经计算（使用nQuery v8），每组需要235名参与者完成试验。此样本量可提供90%的统计功效，就主要结局而言，能够得出结论：CarbCount项目与DiRECT原则相比，效果差异不超过15%（等效性研究，单侧p值为0.025）。考虑到预计的失访率（估计为20%），每组至少需要294名参与者，总计588名。参与者将能够使用电子平台，其中包括一个在线食谱数据库（早餐、简易午餐、零食、晚餐及特殊场合食品）。这些平台将便于规划每周菜单，并包含一门电子学习课程，涵盖如何烹饪和准备食物、膳食计划、外出就餐、睡眠以及挑战习惯改变的个人因素等主题。如果参与者在建立或维持生活方式改变的努力中遇到困难，将被鼓励寻求可能的

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。