正常体重2型糖尿病伴腹型肥胖者规律体力活动效果研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦正常体重但存在腹型肥胖的 2 型糖尿病（T2DM）人群，探讨规律体力活动（定义为每周至少三次剧烈运动）与临床结局改善之间的关联
基本信息
资源简介
正常体重2型糖尿病伴腹型肥胖者规律体力活动效果研究
该数据集英文名为 Effect of Regular Physical Activity in Normal-Weight Individuals With Type 2 Diabetes and Abdominal Obesity，来源于 clinicaltrials.gov，在内分泌、营养和代谢疾病 / 糖尿病分类下收录。其关注的核心人群是体重正常但存在腹型肥胖的 2 型糖尿病（T2DM）患者，研究主题涉及糖尿病与体力活动。源站描述指出，2 型糖尿病合并腹型肥胖的患者临床结局更差，即使体重处于正常范围、仅存在中心性（腹部）肥胖时也是如此。该研究旨在判断规律体力活动（定义为每周至少三次剧烈运动）是否与这一人群临床结局的改善相关，并具体比较合并腹型肥胖与不合并腹型肥胖的正常体重 2 型糖尿病患者的 MACCE 发生率。数据集主题标签为 Diabetes (DM) 与 Physical Activity。
【数据集背景】
2 型糖尿病与腹型肥胖的并存被认为与更差的临床结局相关，这一现象在体重正常但存在中心性（腹部）肥胖的个体中同样成立。基于这一背景，该研究把关注点放在体重正常、但腹部脂肪堆积的 2 型糖尿病人群上，试图回答规律体力活动是否与更好的临床结局相关。研究将规律体力活动界定为每周至少三次剧烈运动，并以临床结局改善作为考察方向，同时把正常体重 2 型糖尿病患者的腹型肥胖状态作为分组比较的关键特征。
【数据内容】
该数据集围绕正常体重合并腹型肥胖的 2 型糖尿病患者展开，涉及的条件包括糖尿病（DM）与体力活动。源站描述明确提到，研究比较了正常体重 2 型糖尿病合并腹型肥胖者与不合并腹型肥胖者之间 MACCE 的发生率。数据所覆盖的具体变量、样本量、随访时长、结局事件明细以及体力活动的测量方式等，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来自 clinicaltrials.gov，属于在内分泌、营养和代谢疾病 / 糖尿病分类下收录的资源。源站描述给出了研究目的与比较方向，但关于数据采集的具体流程、采集地点、采集时间范围、研究设计类型（如随机对照或观察性）以及数据登记与更新机制等细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集可用于关注 2 型糖尿病合并腹型肥胖人群的临床结局研究场景，尤其是体重正常但存在中心性肥胖的个体。其主题涉及规律体力活动与临床结局改善之间的关联，适合用于围绕体力活动暴露与 MACCE 发生率比较这一研究方向进行参考。由于源站描述聚焦于上述人群与比较框架，其他具体应用场景（如药物经济学评价、卫生政策模拟等）源站未提供。
【使用方法】
源站描述仅说明了研究目的与比较内容，未提供数据访问方式、文件格式、字段说明、变量编码、统计分析方法或使用步骤等信息，因此具体使用方法源站未提供。
【质量与限制】
源站描述未提供样本量、随访完整性、缺失数据处理、偏倚控制措施或数据核验结果等信息，无法据此评估数据质量。该数据集的局限性与质量指标源站未提供。使用时应注意，源站描述仅呈现研究目的与比较方向，不构成对研究结论的说明。
【引用与许可】
源站描述未提供引用格式、许可条款或使用授权信息，引用与许可相关内容源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07071545
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：糖尿病（DM）、身体活动。众所周知，合并腹型肥胖的2型糖尿病患者的临床结局更差。即使在体重正常但存在中心性（腹型）肥胖的个体中，这一结论同样成立。在本研究中，研究者旨在确定，对于体重正常但存在腹型肥胖的个体，进行规律身体活动（定义为每周至少三次剧烈运动）是否与临床结局改善相关。具体而言，我们比较了体重正常但合并腹型肥胖的2型糖尿病患者与体重正常且无腹型肥胖的2型糖尿病患者之间MACCE的发生率。
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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