空腹血糖变化与2型糖尿病发病的前瞻性队列研究数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.2517b

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数据说明

目的：探讨伊朗人群队列中空腹血糖（FPG）值变化与2型糖尿病（T2D）发病之间的关联。设计：前瞻性队列研究。背景：本研究在德黑兰血脂与血糖研究（TLGS）框架内进行，旨在探讨基线检查（1999-2001年）与第二次随访（2002-2005年）之间FPG变化与T2D发病的关联。参与者：共3981名年龄20岁的非糖尿病参与者。结局指标：若参与者使用抗糖尿病药物，或FPG ≥ 7mmol L-1，或2小时负荷后血浆葡萄糖（2-hPCG）≥ 11.1 mmol L-1，则定义为2型糖尿病。结果：在第二次检查后的中位随访6.17年期间，新发现288例T2D病例。在使用年龄作为时间尺度的多变量Cox比例风险分析中，我们提出了一个简单模型，包括FPG变化（HR：1.19，95% CI：1.07-1.33）和基线腰围（WC）（HR：1.004，95% CI：1.001-1.008），其判别能力（C指数）为72%。

此外，我们发现空腹血糖变化最高四分位数相比最低四分位数，将2型糖尿病风险增加至1.65（95%置信区间：1.2-2.27）（趋势P值=0.004）。空腹血糖变化的独立风险在进一步调整2小时餐后血糖变化后依然存在。仅加入2小时餐后血糖变化，略微提高了包含空腹血糖变化和腰围基线值的模型区分能力（0.73 vs. 0.72%）。当研究人群限制在空腹血糖正常/糖耐量正常者时，空腹血糖变化仍为独立预测因子（风险比：1.57，95%置信区间：1.31-1.88）。结论：相隔约3年进行的两次空腹血糖测量有助于识别2型糖尿病发病风险人群；这一作用独立于重要的传统风险因素及其变化，包括2小时餐后血糖变化。

数据加载示例（图像类）

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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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