CGM指导贴敷式胰岛素泵与基础-餐时注射治疗突发性感音神经性听力损失类固醇性高血糖的SHIP试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦突发性感音神经性听力损失(SSNHL)患者接受大剂量全身糖皮质激素治疗后出现的类固醇性高血糖(GIH),覆盖糖尿病前期与2型糖尿病人群

Hallym UniversityHallym University
clinicaltrials
浏览 9
其他分类Prediabetes / Type 2 Diabetes
CGM-guided Patch Pump vs Basal-Bolus Injection for Steroid-Induced Hyperglycemia in Sudden Sensorineural Hearing Loss: SHIP Trial

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

CGM指导贴敷式胰岛素泵与基础-餐时注射治疗突发性感音神经性听力损失类固醇性高血糖的SHIP试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦突发性感音神经性听力损失(SSNHL)患者接受大剂量全身糖皮质激素治疗后出现的类固醇性高血糖(GIH),覆盖糖尿病前期与2型糖尿病人群。研究为单中心、开放标签、探索性随机对照试验,比较CGM指导的贴敷式胰岛素泵与基础-餐时胰岛素注射两种给药方式,包含住院与门诊管理阶段。数据可用于探索短程大剂量激素相关高血糖的胰岛素给药策略及血糖管理结局(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:突发性感音神经性听力损失(SSNHL)、糖尿病前期/2型糖尿病。背景:SSNHL采用大剂量全身糖皮质激素治疗(甲泼尼龙48 mg/日,泼尼松等效剂量60 mg/日)。在糖尿病或糖尿病前期患者中,GIH以午后至傍晚餐后血糖升高为主。尽管指南推荐以胰岛素为基础的管理,但目前尚无随机证据指导这一短期大剂量激素疗程的最佳胰岛素给药方式。ADA Standards of Care 2026认为基于甘精胰岛素或NPH的基础-餐时胰岛素是GIH的成熟方案;然而,两者均未涉及CSII可实现的类固醇波峰基础率调整的潜在优势。研究设计:单中心、开放标签、探索性RCT。第1-3天:2晚住院。第4-14天:门诊管理,采用固定出院给药方案提供

【主题与分类】

主题标签:Prediabetes / Type 2 Diabetes。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07652528

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数据说明

条件:突发性感音神经性听力损失(SSNHL)、糖尿病前期/2型糖尿病。背景:SSNHL采用大剂量全身性糖皮质激素治疗(甲泼尼龙48 mg/日,泼尼松龙等效剂量60 mg/日)。在糖尿病或糖尿病前期患者中,糖皮质激素诱导的高血糖(GIH)以午后至傍晚餐后血糖升高为主。尽管指南推荐采用胰岛素治疗,但目前尚无随机证据指导这一短期大剂量激素疗程的最佳胰岛素给药方案。ADA 2026年诊疗标准认可基于甘精胰岛素或NPH的基础-餐时胰岛素方案为GIH的成熟治疗方法;然而,两者均未涉及CSII可实现的类固醇波峰基础率调节的潜在优势。研究设计:单中心、开放标签、探索性随机对照试验。第1-3天:住院2晚。第4-14天:门诊管理,于第3天提供固定的出院给药方案。激素方案(标准治疗):第1-9天:甲泼尼龙48 mg/日 | 第10-11天:32 mg/日 | 第12-13天:16 mg/日 | 第14天:8 mg/日 | 第15天起:停药。CGM:所有参与者:CareSens Air CGM(i-SENS,韩国),15天传感器,于第0天佩戴(研究资助)。

第1-14天收集的CGM数据。主要终点根据第1-9天24小时数据计算。类固醇波峰窗口(10:00-22:00)TAR为预先指定的关键次要终点。胰岛素方案——共同要素:初始研究TDD:0.35-0.40 U/kg/天(T2DM胰岛素初治,PE ≥60 mg/天);0.20-0.25 U/kg/天(糖尿病前期)。上限:0.50 U/kg/天或60 U/天。基础胰岛素预算:两组均为研究TDD的35-45%(给药方式不同)。碳水区间餐时大剂量:患者从6个餐量类别中选择(0/30/45/60/75/90g)。ICR:早餐约45g/(0.15×TDD);午餐/晚餐约60g/(0.20×TDD)。两组算法相同。校正:ISF = 1500/TDD(日间);2×ISF(夜间)。出院时提供固定校正表(计算一次;门诊期间不重新计算)。无常规餐后校正。仅限补救性校正:末次大剂量后≥3小时,持续POC/CGM ≥300 mg/dL。A组

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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