生酮与肉食(狮子)饮食用于炎症性肠病与类风湿关节炎

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦生酮饮食或肉食(狮子)饮食对炎症性肠病与类风湿关节炎患者的作用。研究主要评估这些饮食疗法能否改善健康相关生活质量、疾病特异性症状负担或客观炎症标志物,并考察肉食(狮子)饮食用于自身免疫状况的可行性、整体安全性、常见不良事件、营养状态及心脏代谢状

Fuller Research FoundationFuller Research Foundation
clinicaltrials
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表格分类Rheumatoid Arthritis (RA)Crohn's Disease (CD)Ulcerative Colitis (UC)
Ketogenic and Carnivore (Lion) Diets for Inflammatory Bowel Disease and Rheumatoid Arthritis

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

生酮与肉食(狮子)饮食用于炎症性肠病与类风湿关节炎

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦生酮饮食或肉食(狮子)饮食对炎症性肠病与类风湿关节炎患者的作用。研究主要评估这些饮食疗法能否改善健康相关生活质量、疾病特异性症状负担或客观炎症标志物,并考察肉食(狮子)饮食用于自身免疫状况的可行性、整体安全性、常见不良事件、营养状态及心脏代谢状态(包括血脂)的变化。总参与时间约 27 周,包括 3 周基线导入期和 24 周饮食干预期,干预期分为 2 个各 12 周的阶段,参与者将被随机分组(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:类风湿关节炎(RA)、克罗恩病(CD)、溃疡性结肠炎(UC)。本研究的主要目标是确定生酮或肉食饮食疗法是否能改善有 IBD 或 RA 病史患者的健康相关生活质量、疾病特异性症状负担或客观炎症标志物。鉴于针对自身免疫状况的肉食(狮子)饮食方法的前瞻性数据有限,本研究旨在评估实施的可行性以及整体安全性,包括记录常见不良事件、营养状态变化或心脏代谢状态变化(包括血脂)。总参与时间约为 27 周,包括 3 周基线导入期和 24 周饮食干预期,干预期分为 2 个各 12 周的阶段。随机化和 3 周导入期 参与者将被随机分配到

【主题与分类】

主题标签:Rheumatoid Arthritis (RA)、Crohn's Disease (CD)、Ulcerative Colitis (UC)。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07524244

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    • 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:类风湿关节炎(RA)、克罗恩病(CD)、溃疡性结肠炎(UC)。本研究的主要目标是确定生酮饮食或肉食饮食疗法是否能改善有IBD或RA病史患者的健康相关生活质量、疾病特异性症状负担或客观炎症标志物。鉴于针对肉食(狮子)饮食方法治疗自身免疫性疾病的前瞻性数据有限,本研究旨在评估实施的可行性以及整体安全性,包括记录常见不良事件、营养状态变化或心脏代谢状态变化(包括血脂)。总参与时间约为27周,包括3周基线导入期和24周饮食干预期,干预期分为2个为期12周的阶段。随机化与3周导入期:参与者将按2-2-2方案随机分组,按疾病状态(IBD或RA)分层,分配至肉食(狮子)饮食组、生酮饮食组或等待名单组。参与者将获得家用血酮和血糖监测设备以及数字身体成分秤。

参与者将停用研究入组一个月内开始使用的任何补充剂。随后,参与者将完成涵盖多个领域的问卷和实验室检测,包括:基线生活质量、心理测量和疾病特异性症状问卷;基线身体成分评估和历史食物频率问卷;基线自报膳食摄入的定性和定量分析;基线居家指尖采血血酮和血糖监测;基线空腹血液采集和居家粪便采集;初始饮食干预和支持。被随机分配到饮食干预组的参与者将收到教育材料,包括推荐食物和结构化膳食计划,并可持续通过虚拟方式接触医疗和营养提供者。参与者将参加为其饮食干预量身定制的预定团体远程医疗会议,以审查

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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