单不饱和脂肪酸补充用于超重和肥胖的糖尿病前期个体

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为单不饱和脂肪酸(POA)补充对超重和肥胖糖尿病前期个体的影响。研究纳入 BMI 25-40、伴有轻度胰岛素抵抗、糖尿病前期和/或糖耐量受损的超重和肥胖个体,旨在检验 POA 相比安慰剂能否改善胰岛素敏感性、减轻肝脏脂肪变性并降低全身脂肪量、血

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clinicaltrials
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医学影像预测PreDiabetesInsulin ResistanceOverweightObesity
Monounsaturated Fatty Acid Supplementation for Overweight and Obese Individuals With Prediabetes

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

单不饱和脂肪酸补充用于超重和肥胖的糖尿病前期个体

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为单不饱和脂肪酸(POA)补充对超重和肥胖糖尿病前期个体的影响。研究纳入 BMI 25-40、伴有轻度胰岛素抵抗、糖尿病前期和/或糖耐量受损的超重和肥胖个体,旨在检验 POA 相比安慰剂能否改善胰岛素敏感性、减轻肝脏脂肪变性并降低全身脂肪量、血清甘油三酯和 LDL 胆固醇,以及降低空腹血糖、胰岛素、FABP4、胰高血糖素、炎症细胞因子和 hsCRP 的血浆水平。研究仅对主要终点胰岛素敏感性进行效能计算。数据可用于代谢与内分泌领域的干预效果预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:糖尿病前期、胰岛素抵抗、超重、肥胖。本研究的具体目标如下:1)检验与安慰剂相比,补充 POA 是否能改善胰岛素敏感性。2)检验与安慰剂相比,补充 POA 是否能改善肝脏脂肪变性并降低全身脂肪量、血清甘油三酯和 LDL 胆固醇。3)确定与安慰剂相比,补充 POA 是否能降低空腹血糖、胰岛素、FABP4、胰高血糖素、炎症细胞因子和 hsCRP 的血浆水平。研究者将招募伴有轻度胰岛素抵抗、糖尿病前期和/或糖耐量受损的超重和肥胖个体(BMI 25-40)。该研究仅对主要终点胰岛素敏感性进行效能计算。在筛选访视确认符合研究资格后;研究者将进行口服葡萄糖耐量

【主题与分类】

主题标签:PreDiabetes、Insulin Resistance、Overweight、Obesity。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05560971

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:糖尿病前期、胰岛素抵抗、超重、肥胖。本研究的具体目标如下:1)检验与安慰剂相比,补充POA是否能改善胰岛素敏感性。2)检验与安慰剂相比,补充POA是否能改善肝脂肪变性并降低全身脂肪量、血清甘油三酯和LDL胆固醇。3)确定与安慰剂相比,补充POA是否能降低血浆空腹血糖、胰岛素、FABP4、胰高血糖素、炎症细胞因子和hsCRP水平。研究者将招募伴有轻度胰岛素抵抗、糖尿病前期和/或糖耐量受损的超重和肥胖个体(BMI 25-40)。本研究仅针对主要终点——胰岛素敏感性——进行效力计算。在筛选访视确认符合研究资格后,研究者将进行口服葡萄糖耐量试验(OGTT),以进行分层随机化,从而使POA组和安慰剂组之间具有更好的同质性。研究者的目标是让40名参与者完成研究,该研究将包括2次主要的过夜访视,包括胰岛素钳夹操作以及前一夜的混合餐耐量试验。

参与者还将在两次访视时接受肝脏MRI和DEXA扫描。参与者将被要求在第一晚访视前两周开始,持续10周食用棕榈油酸最小化饮食。本研究将在同一批个体中比较服用POA与安慰剂前及服用8周后的胰岛素敏感性。第一次过夜访视后,参与者将获得POA或安慰剂胶囊,每日服用,持续8周,直至第二次过夜访视。第一次过夜访视后4周还将有一次简短采血访视。

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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