基于App的认证糖尿病教育疗法(AB-CDE)
参与者经历2周导入期和36周干预,共38周。导入期接受Dexcom G6 CGM、胰岛素剂量采集系统及DailyDose数据记录模式培训,并使用Novalog InPens、iPhone和Apple智能手表采集睡眠与运动数据

基本信息
资源简介
基于App的认证糖尿病教育疗法(AB-CDE)
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Type 1 Diabetes (T1D)人群,研究基于App的认证糖尿病教育疗法。参与者经历2周导入期和36周干预,共38周。导入期接受Dexcom G6 CGM、胰岛素剂量采集系统及DailyDose数据记录模式培训,并使用Novalog InPens、iPhone和Apple智能手表采集睡眠与运动数据。随后接受DailyDose系统培训并使用12周,期间收集传感器血糖、运动、胰岛素和饮食数据。可用于糖尿病管理、血糖预测及数字疗法效果评估(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Type 1 Diabetes (T1D)。参与者将参与研究38周(2周导入期和36周干预)。参与者将以一次培训访视开始研究,培训内容包括Dexcom G6 CGM系统、胰岛素剂量采集系统以及DailyDose的数据记录模式。参与者将获得Novalog InPens,用于胰岛素剂量采集系统。参与者还将获得一部iPhone和Apple智能手表,用于获取睡眠指标和运动数据。参与者将在接下来的14天内在家里使用这些设备(2周导入期)。导入期结束时,参与者将开始干预。他们将在第3次访视时接受使用DailyDose系统的培训。随后参与者将使用DailyDose系统12周。在研究的DailyDose部分,将收集传感器血糖、运动、胰岛素和饮食数据,以产生
【主题与分类】
主题标签:Type 1 Diabetes (T1D)。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07282639
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07282639
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:1型糖尿病(T1D)。参与者将参与研究38周(2周导入期和36周干预期)。参与者将以一次培训访视开始研究,培训内容为 Dexcom G6 CGM 系统、胰岛素剂量采集系统以及 DailyDose 的数据记录模式。将向参与者提供 Novalog InPens,以配合胰岛素剂量采集系统使用。参与者还将获得一部 iPhone 和 Apple 智能手表,用于采集睡眠指标和运动数据。在接下来的14天里,参与者将在家里使用这些设备(2周导入期)。导入期结束时,参与者将开始干预。他们将在第3次访视时接受使用 DailyDose 系统的培训。随后,参与者将使用 DailyDose 系统12周。在研究使用 DailyDose 的阶段,将收集传感器血糖、运动、胰岛素和进餐数据,以生成胰岛素剂量建议。参与者将在整个研究期间佩戴 Dexcom G6。胰岛素数据将使用胰岛素剂量采集系统(InPens)收集。将指导参与者使用 DailyDose 应用程序中的大剂量计算器。
参与者将被要求从第一个12周阶段开始,每周在家完成一次30分钟的有氧运动视频。12周后,将根据 Dexcom G6 评估前4周的目标范围内时间(70-180 mg/dL,TIR)和低血糖时间(<70 mg/dL)。TIR ≥ 60% 且低血糖时间 <4% 的参与者将继续使用 DailyDose。TIR < 60% 和/或低血糖时间 ≥ 4% 的参与者将在接下来的12周内接受 DSMES,并在建议时接受基于 T1-Diabetes Distress Assessment System (T1-DDAS) 的行为健康服务。此外,如果 DSMES 提供者认为参与者会从行为健康干预中获益,即使 T1-DDAS 评分未达到临界值,他们也可以转介该参与者接受此类干预。随后,所有参与者将接受最后12周的随访。
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
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