无麸质饮食对2型糖尿病合并非乳糜泻麸质敏感患者临床症状及血糖指数影响的评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为评估无麸质饮食对2型糖尿病合并非乳糜泻麸质敏感患者临床症状及血糖指数的影响

National Nutrition and Food Technology InstituteNational Nutrition and Food Technology Institute
clinicaltrials
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表格预测Type 2 DiabetesNon Celiac Gluten Sensitivity
Evaluation of the Effects of Gluten Free Diet on Clinical Symptoms and Glycemic Index in Type 2 Diabetic Patients With Non-celiac Gluten Sensitivity

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

无麸质饮食对2型糖尿病合并非乳糜泻麸质敏感患者临床症状及血糖指数影响的评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为评估无麸质饮食对2型糖尿病合并非乳糜泻麸质敏感患者临床症状及血糖指数的影响。数据覆盖经tTG IgA、总IgA及IgE抗体检测排除乳糜泻与小麦过敏,并依据Rome IV标准排除肠易激综合征后的确诊2型糖尿病伴胃肠道症状患者。研究记录体重、身高及饮食干预后的临床症状与血糖指数变化,可用于分析无麸质饮食对代谢与消化道症状的干预效果(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:2型糖尿病、非乳糜泻麸质敏感。已确诊的2型糖尿病且出现胃肠道症状、未诊断出胃肠道疾病的患者将被转介至实验室,检测tTG IgA和总IgA抗体以排除乳糜泻,并检测IgE抗体以排除小麦过敏。在使用Rome IV标准排除乳糜泻、小麦过敏和肠易激综合征(IBS)后,患者将被邀请至诊所。将解释研究的目标、方法和程序,并向愿意参与的患者获取书面知情同意。在研究开始时,每位患者的体重将在穿着轻便衣物的情况下使用机械秤(精度为100克)测量,身高将在不穿鞋的情况下使用壁挂式测量仪测量(w

【主题与分类】

主题标签:Type 2 Diabetes、Non Celiac Gluten Sensitivity。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06900946

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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:2型糖尿病、非乳糜泻麸质敏感。已确诊的2型糖尿病患者,若出现胃肠道症状且未诊断出胃肠道疾病,将被转介至实验室检测tTG IgA和总IgA抗体以排除乳糜泻,并进行IgE抗体检测以排除小麦过敏。在使用Rome IV标准排除乳糜泻、小麦过敏和肠易激综合征(IBS)后,患者将被邀请至诊所。研究目的、方法和程序将予以说明,并获取愿意参与患者的书面知情同意。研究开始时,每位患者将穿着轻便衣物使用机械秤(精度为100克)测量体重,脱鞋使用壁挂式身高计(精度为0.5厘米)测量身高。随后计算患者的体重指数(BMI)。此外,患者的一般信息将记录在数据收集表上,并完成胃肠道症状问卷(NCGS-SQ)。

接下来,将在患者禁食8至12小时后抽取血样,并收集其血清以检测血糖指标,包括FBS、HbA1c、胰岛素及HOMA-IR。营养师将设计无麸质饮食(GFD),旨在维持2型糖尿病患者的体重,且必须遵循6周。同时,将为患者提供碳水化合物分配及糖尿病相关建议。将通过电话进行患者随访,以确保饮食依从性并防止样本丢失。饮食依从性将由营养师评估,审查是否摄入任何含麸质食物。六周后(第一阶段),将通过血液检测重新评估血糖指标。对于严格遵守饮食且胃肠道症状显著改善的患者,将怀疑其患有NCGS。

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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