母亲肥胖中的妊娠期体重减轻与限制性增重：目标试验模拟
该数据集来自 clinicaltrials.gov，围绕妊娠期肥胖人群的妊娠期体重增长（GWG）问题，涉及妊娠、肥胖、妊娠期高血压与妊娠期体重增长等主题
基本信息
资源简介
母亲肥胖中的妊娠期体重减轻与限制性增重：目标试验模拟
该数据集来自 clinicaltrials.gov，围绕妊娠期肥胖人群的妊娠期体重增长（GWG）问题，涉及妊娠、肥胖、妊娠期高血压与妊娠期体重增长等主题。源站描述指出，2009 年 IOM 指南对全部肥胖孕妇统一推荐 5.0-9.0 kg 的 GWG 目标，未区分 Class I、Class II 与 Class III 肥胖；对 Class II-III 肥胖者，限制性增重或适度妊娠期体重减轻可能降低妊娠期高血压疾病（HDP）并改善胎儿过度生长（LGA），而母体脂肪储备可能对小于胎龄儿（SGA）具有保护作用。数据可用于妊娠期体重管理与母婴结局的预测建模研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：妊娠、肥胖、妊娠期高血压、妊娠期体重增长。详细描述 背景。2009 年 IOM 指南对所有肥胖孕妇统一推荐 5.0-9.0 kg 的妊娠期体重增长（GWG）目标，未区分 Class I（BMI 30.0-34.9 kg/m²）、Class II（BMI 35.0-39.9 kg/m²）和 Class III（BMI ≥ 40.0 kg/m²）肥胖。这种单一范围的方法日益受到质疑，因为肥胖的心血管代谢后果在不同严重程度分层之间并不一致。对于 Class II-III 肥胖个体，限制性增重或适度的妊娠期体重减轻可能减少母体妊娠期高血压疾病（HDP）并使胎儿过度生长（大于胎龄儿，LGA）正常化，而母体脂肪储备可能对小于胎龄儿（SGA）出生具有保护作用。一项将孕妇分配至
【主题与分类】
主题标签：Pregnancy、Obesity、Gestational Hypertension、Gestational Weight Gain。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/NCT07902232
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07902232
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
条件：妊娠、肥胖、妊娠期高血压、妊娠期体重增长。详细说明 背景。2009年IOM指南建议所有肥胖孕妇的妊娠期体重增长（GWG）目标统一为5.0-9.0 kg，未区分I级（BMI 30.0-34.9 kg/m²）、II级（BMI 35.0-39.9 kg/m²）和III级（BMI ≥ 40.0 kg/m²）肥胖。这种单一范围的方法日益受到质疑，因为肥胖的心血管代谢后果在不同严重程度分层间并不一致。对于II-III级肥胖个体，限制性增重或适度的妊娠期体重减轻可能减少母体妊娠期高血压疾病（HDP）并使胎儿过度生长（大于胎龄儿，LGA）正常化，而母体脂肪储备可能对小于胎龄儿（SGA）出生具有保护作用。将孕妇随机分配至妊娠期体重减轻的实用性随机试验引发伦理和临床均势方面的担忧，而GWG的传统观察性分析易受胎龄相关生存偏倚和基线混杂的影响。目的。
本研究采用正式的目标试验模拟框架，估计三种GWG策略对一对共同主要获益-风险结局的因果效应：母亲HDP（有效性）和胎儿SGA（安全性）。一个关键次要结局是LGA。核心假设是，限制性增重或减重与标准IOM增重相比，其比较获益-风险特征在不同肥胖分级间存在有意义的差异，尤其是在III级肥胖中。设计与数据来源。这是一项回顾性、全国性目标试验模拟，使用美国国家生命统计系统（NVSS）出生公开使用文件。主要模拟队列取自2024年单胎活产队列。一个10年生理参考队列（2015-2024），限于无并发症妊娠，用于将GWG标准化为按种族和孕周特异的Z评分。模拟策略。为消除依赖孕周的生存偏倚，动态、依赖孕周的策
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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需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
