基于GRAS方案对慢性肾脏病及长期肾脏停搏患者肾功能再激活的临床观察

本数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦慢性肾脏病及长期肾脏停搏患者在接受GRAS认证营养组分口服方案后的肾功能再激活临床观察

Amar h ZiregAmar h Zireg
clinicaltrials
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其他预测AnuriaEnd-Stage Renal Disease (ESRD)Chronic Kidney Disease, Stage 5Renal RegenerationDiabetesDiabetes ComplicationsNon Diabetic PatientsDiabetes Mellitus ( Type 1 and Type 2)
Clinical Observation of Renal Function Reactivation Following a GRAS-Based Protocol in Patients With Chronic Kidney Disease and Long-Term Renal Arrest.

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

基于GRAS方案对慢性肾脏病及长期肾脏停搏患者肾功能再激活的临床观察

本数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦慢性肾脏病及长期肾脏停搏患者在接受GRAS认证营养组分口服方案后的肾功能再激活临床观察。研究纳入8例患者,分为基线有残余尿量的A组(6例)和长期血液透析完全肾脏停搏的B组(2例),其中1例为肾脏停搏16年的糖尿病患者,另1例为非糖尿病肾脏停搏22年患者。研究在12个月内观察休眠肾组织再激活与滤过能力演变,可用于探索肾功能恢复预测及营养干预效果评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:终末期肾病(ESRD)、慢性肾脏病5期、肾脏再生、无尿、糖尿病肾病、无尿、终末期肾病(ESRD)、慢性肾脏病5期、肾脏再生、糖尿病、糖尿病并发症、非糖尿病患者。本研究随访8例患者,分为两个亚组:A组(6例):基线时有残余尿量的个体。B组(2例):长期血液透析中完全肾脏停搏的个体。病例1:肾脏停搏16年的糖尿病患者。病例2:肾脏停搏22年的非糖尿病患者。所有参与者自行口服由GRAS认证营养组分组成的方案。研究者观察了12个月内的临床结局,重点关注休眠肾组织的再激活和滤过能力的演变。

【主题与分类】

主题标签:Anuria、End-Stage Renal Disease (ESRD)、Chronic Kidney Disease, Stage 5、Renal Regeneration、Diabetes、Diabetes Complications、Non Diabetic Patients、Diabetes Mellitus ( Type 1 and Type 2)。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/NCT07555327

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    • 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。

数据说明

条件:终末期肾病(ESRD)、慢性肾脏病5期、肾脏再生、无尿、糖尿病肾病、无尿、终末期肾病(ESRD)、慢性肾脏病5期、肾脏再生、糖尿病、糖尿病并发症、非糖尿病患者。本研究随访8例患者,分为两个亚组:A亚组(6例):基线时仍有残余尿量的个体。B亚组(2例):长期血液透析且完全无尿的个体。病例1:糖尿病患者的肾脏停摆16年。病例2:非糖尿病患者的肾脏停摆22年。所有参与者自行口服由GRAS认证的营养成分组成的方案。研究者观察了12个月期间的临床结局,重点关注休眠肾组织的再激活和滤过能力的演变。

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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