长新冠患者补充亚硝酸盐研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦长新冠(Long COVID)患者补充亚硝酸盐的初步验证性试验。研究纳入 30 名退伍军人,比较连续两周每日饮用富含硝酸盐的甜菜根汁与匹配的硝酸盐耗竭安慰剂

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clinicaltrials
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时间序列回归Long COVIDCardiorespiratory FitnessCOVID-19
Nitrite Supplementation in Long COVID Patients

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

长新冠患者补充亚硝酸盐研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦长新冠(Long COVID)患者补充亚硝酸盐的初步验证性试验。研究纳入 30 名退伍军人,比较连续两周每日饮用富含硝酸盐的甜菜根汁与匹配的硝酸盐耗竭安慰剂。硝酸盐摄入后可代谢增加细胞一氧化氮,一氧化氮作为信号分子参与多种生理功能,包括增强骨骼肌线粒体呼吸,可能降低疲劳感并提升身体功能。数据可用于探索长新冠相关心肺适能下降与营养干预的关系(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Long COVID、心肺适能。在一项概念验证性初步试验中,研究者将研究 30 名患有长新冠的退伍军人,比较 15 名连续两周每日饮用富含硝酸盐的甜菜根汁的退伍军人与匹配的饮用硝酸盐耗竭安慰剂的退伍军人。硝酸盐摄入后会被代谢以增加细胞一氧化氮。一氧化氮(NO)是一种信号分子,参与众多生理功能,包括增强骨骼肌线粒体呼吸,从而可能减少疲劳感并增加身体功能。NO 通常由氨基酸 L-精氨酸在氧气存在下转化为 L-瓜氨酸而产生。然而,作为膳食补充剂提供的无机硝酸盐可以作为生物活性亚硝酸盐及下游 NO 的额外底物,尤其是在运动的缺血应激期间。

【主题与分类】

主题标签:Long COVID、Cardiorespiratory Fitness。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05618574

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    • 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:长新冠,心肺适能。在一项概念验证性初步研究中,研究人员将研究30名患有长新冠的退伍军人,比较15名连续两周每日摄入富含硝酸盐的甜菜根汁的退伍军人与相匹配的摄入硝酸盐耗竭安慰剂的退伍军人。硝酸盐摄入后经代谢可增加细胞一氧化氮。一氧化氮(NO)是一种信号分子,参与众多生理功能,包括增强骨骼肌线粒体呼吸,从而可能减少疲劳感并提高身体功能。NO通常是在氧气存在下,由氨基酸L-精氨酸转化为L-瓜氨酸的过程中产生。然而,作为膳食补充剂提供的无机硝酸盐可作为生物活性亚硝酸盐及下游NO的额外底物,尤其是在运动缺血应激期间。在本研究中,同意参与的长新冠患者将被随机分配至Beet-It硝酸盐饮料组,作为无机亚硝酸盐和NO的来源,或接受硝酸盐耗竭的安慰剂饮料。两组将同时接受物理治疗。

主要终点聚焦于有意义的临床变化,包括疲劳性(即稳态步行过程中的自觉用力程度评分)、心肺适能(即峰值氧利用[VO2]以及无氧阈[VAT]时的次最大VO2)。此外,血清学和骨骼肌评估将包括硝酸盐和亚硝酸盐水平以及线粒体呼吸,以分析亚硝酸盐介导的功能变化机制。主要研究者Daniel Forman医学博士已在亚硝酸盐治疗方面积累了专业知识,曾使用亚硝酸盐胶囊补充剂对年长久坐成年人进行研究,探讨其与久坐状态及心力衰竭的关系。本SPiRE项目将亚硝酸盐治疗聚焦于患有长新冠的年轻人和老年人。目标:我们将开展一项初步随机对照试验,研究富含硝酸盐的甜菜根汁与安慰剂相比在30名退伍军人中的益处。

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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