1型糖尿病中的多囊卵巢综合征

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为1型糖尿病与多囊卵巢综合征(PCOS)的关联。源站描述指出,功能性卵巢高雄激素症及其最常见表型PCOS的全球患病率与2型糖尿病等代谢性疾病相似,严格经典标准下为6.5%,而依据最新包容性诊断标准,欧洲和美国绝经前女性中为17%至21%

Fundacion para la Investigacion Biomedica del Hospital Universitario Ramon y CajalFundacion para la Investigacion Biomedica del Hospital Universitario Ramon y Cajal
clinicaltrials
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其他分类Type 1 Diabetes MellitusPolycystic Ovary Syndrome (PCOS)
Polycystic Ovary Syndrome in Type 1 Diabetes

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

1型糖尿病中的多囊卵巢综合征

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为1型糖尿病与多囊卵巢综合征(PCOS)的关联。源站描述指出,功能性卵巢高雄激素症及其最常见表型PCOS的全球患病率与2型糖尿病等代谢性疾病相似,严格经典标准下为6.5%,而依据最新包容性诊断标准,欧洲和美国绝经前女性中为17%至21%。肥胖、2型糖尿病、高血压或血脂异常等经典与非经典心血管风险因素几乎从生命早期即聚集于该类女性,使其心血管事件风险高于非高雄激素女性。PCOS具有家族聚集性,属复杂综合征。数据可用于代谢与心血管风险相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:1型糖尿病、多囊卵巢综合征(PCOS)。功能性卵巢高雄激素症及其最常见的表型表达——多囊卵巢综合征(PCOS),其全球患病率与其他大流行性代谢疾病(如2型糖尿病)相似,根据最新且最具包容性的诊断标准,在本地环境中采用严格经典标准的女性中为6.5%,在欧洲和美国的绝经前女性中为17-21%。几乎所有经典和非经典心血管风险因素从生命早期就聚集在患有此病症的女性中。肥胖、2型糖尿病、高血压或血脂异常等病症,使这一高发人群相比非高雄激素女性面临更高的心血管事件风险。PCOS是一种具有家族聚集性的复杂综合征,其中prot

【主题与分类】

主题标签:Type 1 Diabetes Mellitus、Polycystic Ovary Syndrome (PCOS)。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/NCT07490964

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数据说明

疾病:1型糖尿病、多囊卵巢综合征(PCOS)。功能性卵巢高雄激素血症及其最常见的表型表达——多囊卵巢综合征(PCOS),其全球患病率与其他大流行性代谢疾病(如2型糖尿病)相似,根据最新且最具包容性的诊断标准,在我们环境中采用严格经典标准的女性患病率为6.5%,而欧洲和美国的绝经前女性为17-21%。几乎所有经典和非经典心血管危险因素从生命早期就聚集在该疾病女性中。肥胖、2型糖尿病、高血压或血脂异常等疾病使这一高发人群相比非高雄激素女性面临更高的心血管事件风险。PCOS是一种具有家族聚集性的复杂综合征,其中保护性和促进性环境因素在易感基因型上触发高雄激素表型及其代谢影响的发生。

多囊卵巢综合征与1型糖尿病 多囊卵巢综合征固有的代谢事件之一是器官依赖性胰岛素作用缺陷,主要发生在肝脏。针对这一核心缺陷,肥胖是这些女性外周胰岛素抵抗的主要促成因素。由于胰岛素通过刺激参与卵巢和肾上腺类固醇生成的多种酶,在卵泡膜细胞上充当协同促性腺激素,因此任何伴随内源性高胰岛素血症的状况,如肥胖或2型糖尿病,都可能与PCOS相关。然而,我们的研究组在20多年前首次描述了PCOS与T1D之间的关联。在那篇关键性论文中,这些青少年和年轻成年女性因胰岛素分泌完全受损而患病,其主要发病机制并非胰岛素抵抗和代偿性高胰岛素血症,与一般人群中未经选择的非高雄激素女性相比,其典型PCOS的患病率增加了3倍。这作为

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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