评估常规使用靶向FODMAP消化酶混合物对自报腹胀个体胃肠道症状影响的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕一项评估靶向 FODMAP 消化酶混合物对自报腹胀人群胃肠道症状影响的研究,覆盖 IBS、腹胀、腹痛与肠道健康等主题

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clinicaltrials
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其他分类IBS (Irritable Bowel Syndrome)BloatingAbdominal PainGut Health
A Study Evaluating the Impact of Regular FODMAP-targeting Digestive Enzyme Blend Use on Gastrointestinal Symptoms in Individuals With Self-Reported Bloating

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

评估常规使用靶向FODMAP消化酶混合物对自报腹胀个体胃肠道症状影响的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕一项评估靶向 FODMAP 消化酶混合物对自报腹胀人群胃肠道症状影响的研究,覆盖 IBS、腹胀、腹痛与肠道健康等主题。研究产品为面向消费者的消化酶补充剂,旨在分解肠道内可发酵短链碳水化合物(FODMAPs),包括果聚糖、GOS 和乳糖,以减少结肠发酵引发的症状。数据可用于消化系统疾病相关症状分类与肠道健康研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:IBS(肠易激综合征)、腹胀、腹痛、肠道健康。研究产品是一种靶向 FODMAP 的消化酶混合物,设计为一种新型的、面向消费者的消化酶补充剂。其主要功能是在肠道内可发酵短链碳水化合物(FODMAPs),特别是果聚糖、半乳寡糖(GOS)和乳糖,在结肠中被发酵之前,对其进行靶向分解。该产品提供一种基于酶的方法来管理症状,如腹胀和腹痛,这些症状在肠易激综合征(IBS)、功能性消化不良(FD)、子宫内膜异位症以及更广泛非 IBS 人群中常由 FODMAPs 触发。这旨在作为低 FODMAP 饮食(LFD)的一种更灵活的替代方案,LFD 已被临床证明可缓解症状,但可能具有限制性且难以长期维持。关键特征

【主题与分类】

主题标签:IBS (Irritable Bowel Syndrome)、Bloating、Abdominal Pain、Gut Health。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07591584

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数据说明

适应症:肠易激综合征(IBS)、腹胀、腹痛、肠道健康。研究产品是一种靶向FODMAP的消化酶混合物,设计为一种新型的消费级消化酶补充剂。其主要功能是在肠道中靶向并分解可发酵短链碳水化合物(FODMAPs),特别是果聚糖、低聚半乳糖(GOS)和乳糖,使其在结肠中发酵之前被分解。该产品提供了一种基于酶的方法来管理症状,如腹胀和腹痛,这些症状在肠易激综合征(IBS)、功能性消化不良(FD)、子宫内膜异位症以及更广泛非IBS人群中常由FODMAPs触发。这旨在作为低FODMAP饮食(LFD)的一种更灵活的替代方案,低FODMAP饮食虽经临床证明可缓解症状,但可能限制性强且难以长期维持。关键特征与使用:给药方式:研究产品/安慰剂需在每餐、每次零食或每次大量饮用饮料时服用,并直接施加于食物上。

安全性与风险缓解:作为一种消化酶补充剂,潜在的轻微风险包括暂时性胃肠道副作用,如胃肠不适、排气增多或排便习惯的轻微改变。为降低过敏反应风险,对玉米有已知超敏反应自述史或既往对消化酶补充剂(如Beano和Lactaid)有反应的参与者被排除在本研究之外。监管背景:本产品是一种消费级补充剂,正在一项研究中进行评估,并非旨在诊断、预防、治愈或缓解特定医学疾病,本研究也无意支持受FDA监管的药物申请。

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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