急性孕酮对伴或不伴高雄激素血症青春期女孩清醒与睡眠期黄体生成素脉冲频率的抑制作用
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦内分泌系统疾病中的先天性肾上腺皮质增生症,研究对象为处于青春期中晚期的女孩(至少 Tanner 乳房 3 期且初潮后不超过 2 年),涵盖伴或不伴高雄激素血症(HA)的人群

基本信息
资源简介
急性孕酮对伴或不伴高雄激素血症青春期女孩清醒与睡眠期黄体生成素脉冲频率的抑制作用
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦内分泌系统疾病中的先天性肾上腺皮质增生症,研究对象为处于青春期中晚期的女孩(至少 Tanner 乳房 3 期且初潮后不超过 2 年),涵盖伴或不伴高雄激素血症(HA)的人群。研究采用随机、安慰剂对照、双盲交叉设计,受试者在不同月经周期完成两次 18 小时临床研究单元(CRU)入住,并在入住前及入住期间于 0700、1500 等时间点接受口服微粒化孕酮(0.8 mg/kg/次)或安慰剂。数据可用于分析急性孕酮对清醒期与睡眠相关 LH 脉冲频率的抑制差异,以及高雄激素血症对该抑制作用的影响(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:青春期、高雄激素血症。这是一项随机、安慰剂对照、双盲交叉研究,用于检验以下假设:(1)在无高雄激素血症(HA)的正常青春期中晚期女孩中,孕酮对清醒期 LH 脉冲频率的急性抑制作用大于对睡眠相关 LH 脉冲频率的抑制作用;(2)与无 HA 的正常青春期中晚期女孩相比,伴有 HA 的青春期中晚期女孩中孕酮对清醒期 LH 脉冲频率的急性抑制作用受损。研究将在青春期中晚期女孩(至少 Tanner 乳房 3 期但初潮后不超过 2 年)中进行。受试者将在不同的月经周期完成两次 18 小时的临床研究单元(CRU)入住。在第一次 CRU 入住前及入住期间,将在 0700、1500 给予口服微粒化孕酮(0.8 mg/kg/次)或安慰剂(随机分配)。
【主题与分类】
主题标签:Puberty、Hyperandrogenism。本站分类:内分泌系统疾病/先天性肾上腺皮质增生症。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00929006
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00929006
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:青春期、高雄激素血症。这是一项随机、安慰剂对照、双盲交叉研究,旨在检验以下假设:(1)在无高雄激素血症(HA)的正常青春期中晚期女孩中,孕酮对清醒期LH脉冲频率的急性抑制作用大于对睡眠相关LH脉冲频率的抑制作用;(2)与无HA的正常青春期中晚期女孩相比,伴有HA的青春期中晚期女孩中,孕酮对清醒期LH脉冲频率的急性抑制作用受损。研究将在青春期中晚期女孩(至少Tanner乳房发育3期,但月经初潮后不超过2年)中进行。受试者将在不同的月经周期中完成两次为期18小时的临床研究单位(CRU)入住。在首次CRU入住前即刻及入住期间,将在0700、1500、2300和0700时给予口服微粉化孕酮(0.8 mg/kg/剂)或安慰剂(随机分配)。在CRU入住期间,将从1800至1200时通过留置静脉导管每10分钟采血一次。这将有助于全面表征脉冲式LH分泌以及其他激素测定。
第二次CRU入院(鉴于采血限制,至少在2个月后进行)将与第一次相同,只是安慰剂将换成孕酮,或反之(治疗交叉)。主要终点是清醒时的LH脉冲频率。(睡眠时的LH脉冲频率是一个重要的次要终点。)最近发表了无HA的青春期女孩的结果(Kim等,J Clin Endocrinol Metab 2018;103:1112-1121)。患有HA的女孩的数据将与最近发表的无HA女孩的结果进行比较。清醒时的平均LH脉冲频率将通过分层线性混合模型(HLMM)进行分析。HA状态(HA vs. 非HA)、睡眠状态(清醒 vs. 睡眠)和治疗(孕酮 vs. 安慰剂)将作为固定效应,以及所有相关的交互作用。随机效应将用于解释分层方差-协方差结构
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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