不同每周一次GLP-1受体激动剂在糖尿病与非糖尿病患者中的比较研究:临床试验

本数据集源自clinicaltrials.gov,收录一项在沙特阿拉伯Najran的Al-Zafer医院开展的随机对照临床试验,研究对象为肥胖糖尿病患者与肥胖非糖尿病患者,共159名参与者

Zagazig UniversityZagazig University
clinicaltrials
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其他分类Obese DiabeticsObese Non Diabetic
Comparative Study of Different Weekly GLP-1 Receptor Agonists Among Diabetic and Non-Diabetic Patients: Clinical Trial

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

不同每周一次GLP-1受体激动剂在糖尿病与非糖尿病患者中的比较研究:临床试验

本数据集源自clinicaltrials.gov,收录一项在沙特阿拉伯Najran的Al-Zafer医院开展的随机对照临床试验,研究对象为肥胖糖尿病患者与肥胖非糖尿病患者,共159名参与者。研究比较不同每周一次GLP-1受体激动剂的效果,涉及BMI、TyG指数等指标。数据可用于内分泌与代谢疾病领域的分类建模,例如区分糖尿病与非糖尿病肥胖人群,或分析治疗相关特征(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肥胖糖尿病患者、肥胖非糖尿病患者。方法 研究与人群:这是一项随机对照临床试验研究,于2025年10月在沙特阿拉伯(KSA)Najran的Al-Zafer医院进行。该研究于2024年10月27日获得机构伦理委员会(沙特阿拉伯Najran卫生集群King Khaled医院)的批准。在沙特阿拉伯KACST的IRB注册号:H-11-N-136。使用体重指数(BMI)定义成人超重和肥胖:BMI ≥ 25 kg/m²(超重)和BMI ≥ 30 kg/m²(肥胖)。公式:体重指数,kg/m2 = 体重,kg / (身高,m)2 [24]。事实与数据 Simental-Mendia等人(2008)开发了TyG(甘油三酯-葡萄糖指数),这是一个基于实验室数据(空腹血浆甘油三酯和葡萄糖水平)间接评估胰岛素抵抗(IR)的数学方程 [25]。分组 本研究共对159名参与者进行,这些参与者到门诊就诊

【主题与分类】

主题标签:Obese Diabetics、Obese Non Diabetic。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/NCT07820111

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数据说明

条件:肥胖糖尿病患者、肥胖非糖尿病患者。方法 研究与人群:这是一项随机对照临床试验研究,于2025年10月在沙特阿拉伯纳吉兰Al-Zafer医院进行。该研究于2024年10月27日获得沙特阿拉伯纳吉兰卫生集群(哈立德国王医院)机构伦理委员会的批准。在沙特阿拉伯KACST的IRB注册号为:H-11-N-136。使用体重指数(BMI)定义成人超重和肥胖:BMI ≥ 25 kg/m²(超重)和BMI ≥ 30 kg/m²(肥胖)。公式:体重指数,kg/m2 = 体重,kg /(身高,m)2 [24] 事实与数据 Simental-Mendia等人(2008)开发了TyG(甘油三酯-葡萄糖指数),这是一个根据实验室数据间接评估IR的数学方程:空腹血浆甘油三酯和葡萄糖水平 [25]。分组 本研究共纳入159名参加门诊内科诊所的参与者。第1组:包括53名受试者:25名非糖尿病患者和28名接受度拉糖肽治疗的糖尿病患者。第2组:包括53名受试者:25名非糖尿病患者和28名接受司美格鲁肽治疗的糖尿病患者。第3组:包括53名受试者:25名非糖尿病患者和28名接受替尔泊肽治疗的糖尿病患者。

本研究将于2025年10月至2026年3月进行。纳入本研究的受试者:纳入标准:年龄18-65岁的成年人,超重或肥胖、糖尿病或非糖尿病,且接受过GLP-1RAs治疗,需至少随访24周。排除标准:在交叉设计中,将GLP-1RA与其他药物类别进行比较,但无安慰剂组或使用已撤市药物。拒绝入组研究或拒绝签署知情同意书的患者也将被排除。样本选择方法:样本将通过随机方法选取。样本量:样本量使用G*Power计算,适用于混合设计方差分析,包含两个受试者间因素(3×2设计)和一个受试者内因素(3次重复测量)。总样本量估计为114名参与者,每组19名参与

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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