在糖尿病前期银屑病患者中,间歇性禁食加金字塔训练对眼干的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦内分泌、营养和代谢疾病 / 糖尿病领域,研究对象为同时患有银屑病、糖尿病前期、肥胖和眼干的患者

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其他预测PsoriasisPreDiabetesObesityDry Eye
Effect of Addition of Pyramidal Exercise to Intermittent Fasting on Dryness of Eye in Pre-diabetic Psoriasis Patients

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

在糖尿病前期银屑病患者中,间歇性禁食加金字塔训练对眼干的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦内分泌、营养和代谢疾病 / 糖尿病领域,研究对象为同时患有银屑病、糖尿病前期、肥胖和眼干的患者。源站描述显示,40 名肥胖且伴有眼干、肥胖、胰岛素抵抗(糖尿病前期)和银屑病(慢性斑块型)的患者将被随机分为两组,每组 20 人,均接受 5:2 间歇性禁食方案,为期 12 周,禁食日女性热量上限 600 kcal/天、男性 650 kcal/天,进食窗口为上午 8:00 至下午 2:00 且不超过 6 小时,每周两次非连续禁食;Group I 额外接受金字塔训练。该数据可用于评估间歇性禁食联合金字塔训练对眼干及相关代谢指标的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:银屑病、糖尿病前期、肥胖、干眼症。40名伴有眼干、肥胖、胰岛素抵抗(糖尿病前期)和银屑病(慢性斑块型)的肥胖患者将被随机分配到I组(n=20名患者)或II组(n=20名)。两组均将接受间歇性禁食方案,包括每周5天自由进食,随后2天限制热量(“禁食”),持续12周。在禁食日,参与者将被指导将热量限制在女性每天最多600千卡、男性每天最多650千卡。间歇性禁食干预将包括基于5:2禁食饮食的饮食干预。受试者将被要求在每周2个非连续日,于上午8:00至下午2:00之间6小时或更短的时间窗口内摄入全部允许热量,每周两次。I组将接受金字塔式训练,持续近60分钟(近两轮21分钟电动跑步机跑步,两轮之间休息10分钟。此外,热身(开始金字塔式训练前4分钟)和放松(金字塔式训练后4分钟)将通过轻柔的拉伸练习/活动完成。该运动将每周进行3次,持续2周。

【主题与分类】

主题标签:Psoriasis、PreDiabetes、Obesity、Dry Eye。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/NCT06893913

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06893913

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  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

条件:银屑病、糖尿病前期、肥胖、干眼症。40名伴有眼干、肥胖、胰岛素抵抗(糖尿病前期)和银屑病(慢性斑块型)的肥胖患者将被随机分配到I组(n=20名患者)或II组(n=20名)。两组都将接受间歇性禁食方案,即每周五天自由进食,然后每周两天限制热量(“禁食”),持续12周。在禁食日,参与者将被指示将热量限制在女性每天最多600千卡、男性每天最多650千卡。间歇性禁食干预将包括基于5:2禁食饮食的饮食干预。受试者将被要求在每周两天非连续日的上午8:00至下午2:00之间,在6小时或更短的时间窗口内摄入全部允许热量。I组将接受金字塔式训练,时长近60分钟(近两轮21分钟的电动跑步机跑步,两轮之间休息10分钟)。

此外,热身(金字塔训练开始前4分钟)和冷却(金字塔训练结束后4分钟)将通过温和的拉伸练习/活动进行。该锻炼将每周进行3次,持续2周。

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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