基本信息

模态

其他

任务类型

预测

创建/更新时间

2026-10-07

资源简介

将糖尿病预防计划引入老年人群

BRInging the Diabetes Prevention Program to GEriatric Populations 是一个来自 clinicaltrials.gov 的数据集，聚焦于将糖尿病预防计划（DPP）应用于老年人群。该数据集关注的研究对象为糖尿病前期患者，招募方式依托电子健康记录系统（Epic 和 MyChart），参与者被随机分配至为期 12 个月的 DPP-TOAT 项目或面对面 DPP 项目。研究的主要有效性结局为 6 个月体重变化，实施结局为出勤情况。该研究采用实用性方法，旨在为未来在社区和农村环境中开展的研究提供参考，并为面向 65 岁及以上、超过 3000 万糖尿病前期成年人的循证干预实施提供最佳实践依据。本站将其归类于消化系统疾病 / 其他类别，主题标签为 Pre Diabetes。

【数据集背景】

该数据集所对应的研究背景源于糖尿病预防计划在老年人群中的应用需求。源站描述指出，研究关注的是糖尿病前期患者，并特别强调将糖尿病预防计划推广至老年人群（geriatric populations）。研究旨在通过电子健康记录招募符合条件的患者，并比较两种不同实施方式的 DPP 项目。研究采用实用性方法，其目标是为未来在社区和农村环境中开展的研究提供信息，并最终为面向 65 岁及以上、超过 3000 万糖尿病前期成年人的循证干预提供最佳实践。该数据集的主题标签为 Pre Diabetes，本站分类为消化系统疾病 / 其他。

【数据内容】

源站描述中提及的研究内容包括：符合条件的患者将通过电子健康记录（Epic 和 MyChart）招募，并随机分配至为期 12 个月的 DPP-TOAT 或面对面 DPP 项目。主要有效性结局为 6 个月体重变化，实施结局为出勤情况。该数据集的主题标签为 Pre Diabetes。除上述内容外，源站未提供关于数据内容的其他具体信息，例如具体变量、样本量、数据格式等。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。根据源站描述，符合条件的患者将通过电子健康记录（Epic 和 MyChart）进行招募。研究采用随机分配方式，将参与者分配至为期 12 个月的 DPP-TOAT 或面对面 DPP 项目。研究采用实用性方法，以期为未来在社区和农村环境中开展的研究提供参考。除上述信息外，源站未提供关于采集方法、采集时间、采集地点等更详细的说明。

【适用场景】

该数据集聚焦于将糖尿病预防计划应用于老年人群，适用于与糖尿病前期、老年人群健康干预、糖尿病预防计划实施等相关的场景。源站描述指出，研究采用实用性方法，旨在为未来在社区和农村环境中开展的研究提供信息，并帮助确定面向 65 岁及以上、超过 3000 万糖尿病前期成年人的循证干预的最佳实践。因此，该数据集可能适用于社区健康、农村卫生、老年医学、糖尿病预防等领域的参考。但除上述内容外，源站未提供关于具体适用场景的更多说明。

【使用方法】

源站描述中提及，研究将符合条件的患者随机分配至为期 12 个月的 DPP-TOAT 或面对面 DPP 项目，主要有效性结局为 6 个月体重变化，实施结局为出勤情况。研究采用实用性方法。除上述内容外，源站未提供关于数据使用方法的具体说明，例如如何访问数据、如何分析数据、是否有配套工具或文档等。

【质量与限制】

源站描述中未提供关于数据质量的具体指标或限制说明。该数据集来自 clinicaltrials.gov，其内容基于源站描述。研究采用实用性方法，旨在为未来在社区和农村环境中开展的研究提供信息。除上述内容外，源站未提供关于数据质量、样本代表性、数据完整性、潜在偏倚等方面的具体信息。

【引用与许可】

源站未提供关于引用方式与许可条款的具体信息。该数据集来源于 clinicaltrials.gov，本站分类为消化系统疾病 / 其他，主题标签为 Pre Diabetes。除上述内容外，源站未提供关于引用格式、使用许可、数据共享政策等方面的说明。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT05166785

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05166785

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
- 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

疾病：糖尿病前期。符合条件的患者将通过电子健康记录（Epic 和 MyChart）招募，并随机分配至为期12个月的 DPP-TOAT 或面对面 DPP 项目。主要有效性结局为6个月体重减轻，实施结局为参加率。将采用实用性方法，以便为未来在社区和农村环境中开展的研究提供依据。研究结果将为一种循证干预的实施提供最佳实践指导，该干预可覆盖3000多万65岁及以上糖尿病前期成年人。

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