益生菌对比二甲双胍对糖尿病前期血糖控制、胰岛素敏感性和胰岛素分泌的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,记录一项随机双盲对照临床试验,纳入 30 名 31 至 60 岁、依据美国糖尿病协会标准诊断为糖尿病前期且未接受治疗的患者,覆盖 PreDiabetes、Impaired Glucose Tolerance、Hyperglycemia 及胰岛素抵抗

基本信息
资源简介
益生菌对比二甲双胍对糖尿病前期血糖控制、胰岛素敏感性和胰岛素分泌的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,记录一项随机双盲对照临床试验,纳入 30 名 31 至 60 岁、依据美国糖尿病协会标准诊断为糖尿病前期且未接受治疗的患者,覆盖 PreDiabetes、Impaired Glucose Tolerance、Hyperglycemia 及胰岛素抵抗等主题。研究将患者随机分为两组,每组 15 人,一组每日两次、每次 750 mg 二甲双胍,持续 13 周,另一组接受对照干预。数据可用于评估益生菌与二甲双胍对血糖控制、胰岛素敏感性和胰岛素分泌的影响,并支持糖尿病前期干预相关的预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:PreDiabetes、Impaired Glucose Tolerance、Hyperglycemia、Resistance, Insulin。一项随机、双盲对照临床试验,纳入 30 名 31 至 60 岁、依据美国糖尿病协会标准诊断为糖尿病前期(IFG 100 至 125 mg/dL,IGT 140 至 199 mg/dL,HbA1c 5.7 至 6.4%)且未接受治疗的患者。符合以下一项或多项标准的患者将被排除:肝脏、肾脏或心脏疾病史;收缩压 ≥ 140 mmHg,舒张压 ≥ 90 mmHg,HbA1c ≥6.5%,甘油三酯 ≥ 400 mg/dL,总胆固醇 ≥240 mg/dL;妊娠或哺乳;服用对血糖水平有影响的药物或补充剂。他们将被随机分配到两组,每组 15 名患者;其中一组将接受每日两次、每次 750 mg 二甲双胍(早餐前和晚餐前),持续 13 周。另一组将接受
【主题与分类】
主题标签:PreDiabetes、Impaired Glucose Tolerance、Hyperglycemia、Resistance, Insulin。本站分类:循环系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04341571
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:糖尿病前期、糖耐量受损、高血糖、胰岛素抵抗。一项随机、双盲对照临床试验,纳入30例年龄在31至60岁之间、根据美国糖尿病协会标准诊断为糖尿病前期(空腹血糖受损100至125 mg/dL,糖耐量受损140至199 mg/dL,HbA1c 5.7至6.4%)且未接受治疗的患者。符合以下一项或多项标准的患者将被排除:有肝脏、肾脏或心脏疾病史;收缩压≥140 mmHg,舒张压≥90 mmHg,HbA1c≥6.5%,甘油三酯≥400 mg/dL,总胆固醇≥240 mg/dL;妊娠或哺乳期;服用对血糖水平有影响的药物或补充剂。他们将被随机分配到两组,每组15例患者;其中一组将接受750 mg二甲双胍,每日两次(早餐前和晚餐前),持续13周。另一组将接受400 mg益生菌,每日1次(早餐前)和安慰剂片(晚餐前),持续13周。
他们将接受空腹血糖、餐后血糖和糖化血红蛋白的检测,并计算葡萄糖和胰岛素曲线下面积、总胰岛素分泌量(胰岛素生成指数)、胰岛素分泌第一时相(Strumvoll指数)以及胰岛素敏感性(Matsuda指数)。该方案已获得当地伦理委员会批准,并将从所有志愿者处获取书面知情同意。统计分析将通过集中趋势和离散程度的测量来呈现,定量变量采用平均值和标准差;定性变量采用频率和百分比。将使用Wilcoxon秩和检验来识别各干预组基线与最终评估之间的差异,组内差异采用Mann-Whitney U检验和Wilcoxon检验。统计学显著性设定为p >0.05。
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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