MASLD中的营养指数与炎症标志物
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦代谢功能障碍相关脂肪性肝病(MASLD)患者的营养指数与炎症标志物

基本信息
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MASLD中的营养指数与炎症标志物
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦代谢功能障碍相关脂肪性肝病(MASLD)患者的营养指数与炎症标志物。研究纳入 Assiut University Hospitals 18-65 岁患者,分为 MASLD 组 90 例与非 MASLD 对照组 90 例,排除急性感染、近 6 个月内大手术或创伤、已知恶性肿瘤、既往减重手术等。数据涉及 SII、SIRI、PLR、PNI、CONUT 等指标,可反映免疫-营养平衡与系统性炎症,适用于探索 MASLD 与营养、炎症及肝纤维化之间关系的研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肝纤维化、营养不良、非酒精性脂肪性肝病。MASLD 已成为全球健康问题,患病率 25%。既往研究表明 MASLD 与营养之间存在关系。系统性炎症是代谢失调与肝纤维化发生之间的关键环节。SII、SIRI、PLR 等指数整合中性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞、血小板计数,反映免疫-营养平衡。PNI 由淋巴细胞和白蛋白定义,将免疫能力与营养联系起来。CONUT 通过白蛋白、总胆固醇、淋巴细胞计数反映营养炎症。这项横断面研究将纳入 Assiut University Hospitals 18-65 岁的患者。第 1 组 MASLD 组 90 名患者,第 2 组非 MASLD 对照组 90 名参与者。纳入标准:18-65 岁。排除标准:急性感染、过去 6 个月内大手术或创伤、已知恶性肿瘤、既往减重手术、li
【主题与分类】
主题标签:Liver Fibrosis、Malnutrition、Non-Alcoholic Fatty Liver Disease。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07834905
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:肝纤维化、营养不良、非酒精性脂肪性肝病。MASLD已成为全球健康问题,患病率为25%。既往研究表明MASLD与营养之间存在关系。全身性炎症是代谢失调与肝纤维化之间的关键环节。SII、SIRI、PLR等指标整合了中性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞和血小板计数,反映免疫-营养平衡。PNI由淋巴细胞和白蛋白定义,将免疫能力与营养联系起来。CONUT通过白蛋白、总胆固醇和淋巴细胞计数反映营养炎症状态。本横断面研究将纳入Assiut大学医院18-65岁的患者。第1组为MASLD组,90例患者;第2组为非MASLD对照组,90名参与者。纳入标准:18-65岁。排除标准:急性感染、过去6个月内接受过大手术或遭受重大创伤、已知恶性肿瘤、既往减重手术、肝硬化。样本量180例,由G*Power 3.1.9.7计算,相关性r为0.22,α为0.05,把握度为80%,另加10%脱落率。
研究工具:病史、临床检查、人体测量指标——体重、身高、腰围、臀围、中臂围、BMI(体重kg除以身高m²)、WHO分类。MASLD纤维化评分:年龄、BMI、IFG、糖尿病、AST、ALT比值、血小板、白蛋白,截断值小于-1.455为无F0-F2,阴性预测值93%;-1.455至0.675为不确定;大于0.676为存在F3-F4,阳性预测值90%。FibroScan无创超声用于纤维化检测。实验室检查:全血细胞计数、尿素、肌酐、血脂谱、肝功能检查。指数:SIRI为中性粒细胞×单核细胞除以淋巴细胞,SII为血小板×中性粒细胞除以淋巴细胞,PIV为中性粒细胞×单核细胞×血小板除以淋巴细胞,PWR为血小板除以白细胞,PLR为血小板除以淋巴细胞,血小板白蛋白比值,MPR为单核细胞除以血小板,WNR为白细胞除以中性粒细胞,NLR为中性粒细胞除以淋巴细胞。采用SPSS第22版进行分析,Kolmogorov-Smirnov正态性检验、卡方检验、t检验、Mann-Whitney检验,p小于0.05。
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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