Tirzepatide（LY3298176）在1型糖尿病合并超重或肥胖参与者中的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，收录一项关于 Tirzepatide（LY3298176）的临床研究，研究对象为1型糖尿病（T1DM）合并超重或肥胖的参与者
基本信息
资源简介
Tirzepatide（LY3298176）在1型糖尿病合并超重或肥胖参与者中的研究
该数据集对应的是一项在 clinicaltrials.gov 登记的临床研究，英文名称为“A Study of Tirzepatide (LY3298176) in Participants With Type 1 Diabetes Mellitus and Overweight or Obesity”。研究关注的是 Tirzepatide（LY3298176）在1型糖尿病（T1DM）合并超重或肥胖参与者中的影响，主要目的是进一步了解该药物对胃排空的作用。研究涉及的条件包括1型糖尿病、超重和肥胖，参与者的研究周期约为8周，涵盖筛选和随访阶段。该数据集在内分泌、营养和代谢疾病／糖尿病分类下收录，主题标签包括1型糖尿病、超重和肥胖，可为关注糖尿病合并体重管理问题的研究人员提供一项临床研究层面的信息来源。
【数据集背景】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，收录的是一项针对 Tirzepatide（LY3298176）的临床研究。研究对象为同时患有1型糖尿病（T1DM）并伴有超重或肥胖的参与者。研究的主要目的在于了解 tirzepatide 如何影响这类参与者的胃排空。研究涉及的条件明确包括 Diabetes Mellitus, Type 1、Overweight 和 Obesity。从分类角度看，该数据集归属于内分泌、营养和代谢疾病／糖尿病领域，主题标签同样围绕1型糖尿病、超重和肥胖展开。整体而言，该数据集所承载的是一项聚焦特定人群和特定药物作用的临床研究信息。
【数据内容】
该数据集所对应的研究围绕 Tirzepatide（LY3298176）展开，研究对象为1型糖尿病合并超重或肥胖的参与者。研究的主要目的是了解 tirzepatide 对胃排空的影响。参与研究的时间约为8周，包括筛选和随访两个阶段。研究涉及的条件包括1型糖尿病、超重和肥胖。除上述内容外，源站未提供关于具体样本量、分组方式、给药方案、终点指标、统计方法或结果数据等更详细的信息。
【采集与来源】
该数据集来自 clinicaltrials.gov。源站描述指出，研究的主要目的是了解 tirzepatide 在1型糖尿病合并超重或肥胖参与者中如何影响胃排空，参与研究将持续约8周，包括筛选和随访。研究涉及的条件为1型糖尿病、超重和肥胖。除来源站和上述描述外，源站未提供关于数据采集方式、采集时间、采集地点、数据规模或更新频率等更多信息。
【适用场景】
该数据集适用于关注1型糖尿病合并超重或肥胖人群的临床研究信息检索，也可用于了解 Tirzepatide（LY3298176）在胃排空方面研究设计的参考。其分类位于内分泌、营养和代谢疾病／糖尿病，主题标签包括1型糖尿病、超重和肥胖，因此适合在糖尿病、体重管理和相关药物研究等主题下进行索引与查阅。除上述基于研究主题和来源的用途外，源站未提供关于具体适用场景的进一步说明。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07803744
标准获取流程：
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病状况：1型糖尿病、超重、肥胖。本研究的主要目的是进一步了解替尔泊肽如何影响1型糖尿病（T1DM）合并超重或肥胖受试者的胃排空。参与本研究将持续约8周，包括筛选和随访。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
