口服营养补充剂对老年人营养与健康结局的影响
研究采用交叉序贯研究与随机对照试验相结合的混合设计,在加纳大阿克拉地区 La Nkwantanang Madina Municipality(LANMA)的五个城郊社区开展,样本量估算基于 Cohen's 中等效应量 0.3、80% 统计功效与 5% 显著性水平,使用 G-power 3.9

基本信息
资源简介
口服营养补充剂对老年人营养与健康结局的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕口服营养补充剂对老年人营养与健康结局的影响,覆盖 Hypertension、Hand Grip Strength、Body Weight、Iron Deficiency、Anaemia、Total Cholesterol、Protein Deficiency 等指标。研究采用交叉序贯研究与随机对照试验相结合的混合设计,在加纳大阿克拉地区 La Nkwantanang Madina Municipality(LANMA)的五个城郊社区开展,样本量估算基于 Cohen's 中等效应量 0.3、80% 统计功效与 5% 显著性水平,使用 G-power 3.9。数据可用于分析营养干预。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Hypertension、Hand Grip Strength、Body Weight、Iron Deficiency、Anaemia、Total Cholesterol、Protein Deficiency。研究设计:一项由交叉序贯研究和随机对照试验组成的混合研究。研究区域:研究地点为加纳大阿克拉地区 La Nkwantanang Madina Municipality(LANMA)十个城郊社区中的以下五个城郊社区;Ayi Mensah、Kweiman、Danfa、Adoteiman 和 Otinibi。这些社区被便利选取,因为它们是按上述顺序排列的连续五个社区,以降低数据收集人员和后勤的运输成本、干预措施的分发以及基于项目可用资金的数据收集成本。样本量假设:Cohen's 中等效应量 0.3,在 5% 显著性水平下统计功效为 80%,G-power 3.9。
【主题与分类】
主题标签:Hypertension、Hand Grip Strength、Body Weight、Iron Deficiency、Anaemia、Total Cholesterol、Protein Deficiency。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/NCT06773975
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:高血压、握力、体重、缺铁、贫血、总胆固醇、蛋白质缺乏。研究设计:一项由交叉序贯研究和随机对照试验组成的混合研究。研究地区:研究地点为加纳大阿克拉地区La Nkwantanang Madina市(LANMA)十个城郊社区中的以下五个城郊社区:Ayi Mensah、Kweiman、Danfa、Adoteiman和Otinibi。这些社区被便利选取,是因为它们按上述顺序构成连续的五社区地带,以降低数据收集人员和后勤的运输成本、干预措施分发以及基于项目可用资金的数据收集成本。样本量:假设:Cohen中等效应量0.3,统计功效80%,显著性水平5%,G-power 3.9.1.7软件生成每个治疗组90名参与者的样本量。计入10%的 attrition rate + 失访率 = 99名参与者 * 2个治疗组 = 总样本量为198名老年人。该样本量已四舍五入为200名参与者。
截至2024年12月13日,招募200名合格参与者的普查已完成。已对200名参与者开展了一项横断面调查,以确定日常膳食摄入、握力和血压之间的关系。将随机选取80名参与者作为为期12周随机对照试验的参与者。假设(80名参与者):Cohen’s中等效应量为0.25,统计功效为90%,显著性水平为5%,GPower 3.1.9.4生成的样本量为每个治疗组36名参与者。考虑 attrition rate 和10%的失访率=40名参与者*2个治疗组。总样本量为80名老年人。随机对照试验的数据收集将使用访谈员 administered 问卷在不同评估时点获取以下信息。基线数据收集社会人口学特征
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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