教育性营养与运动通过外泌体调节2型糖尿病患者食欲的疗效研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为教育性营养与运动通过外泌体调节2型糖尿病患者食欲的疗效研究,属于内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病领域

University of CadizUniversity of Cadiz
clinicaltrials
浏览 11
其他分类Diabetes Mellitus, Type 2
Efficacy of Educational Nutrition and Exercise on the Regulation of Appetite Through Exosomes in Type 2 Diabetics

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

教育性营养与运动通过外泌体调节2型糖尿病患者食欲的疗效研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为教育性营养与运动通过外泌体调节2型糖尿病患者食欲的疗效研究,属于内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病领域。源站描述显示,这是一项在西班牙Cádiz省开展的随机对照试验,共纳入146名参与者,完成基线结局评估后随机分配至六个研究组,并按性别分层以确保每组约50%为女性。所有参与者在签署书面知情同意前均获得详细书面和口头研究信息。研究遵循赫尔辛基宣言,并获得相关伦理委员会批准。该数据可用于糖尿病营养与运动干预、食欲调节及外泌体相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:2型糖尿病。这项随机对照试验在西班牙Cádiz省开展。共有146名参与者被纳入研究,并接受了研究结局的基线评估。在基线评估后立即将参与者随机分配到六个研究组之一。随机化按性别分层,以确保每组中约50%的参与者为女性。所有参与者在提供书面知情同意之前,均收到了关于研究目标、程序、益处和潜在风险的详细书面和口头信息。该研究遵循《赫尔辛基宣言》,并获得Cádiz研究伦理委员会(注册号92.21;PEIBA编号1026-N-21)以及安达卢西亚生物医学研究伦理协调委员会(注册号92.21;PEIB

【主题与分类】

主题标签:Diabetes Mellitus, 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/NCT05259449

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    • 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:2型糖尿病。本随机对照试验在西班牙加的斯省进行。共有146名参与者纳入研究,并接受了研究结局指标的基线评估。基线评估后,参与者立即被随机分配到六个研究组之一。随机化按性别分层,以确保每组中约50%的参与者为女性。所有参与者在提供书面知情同意书之前,均收到了关于研究目的、程序、益处和潜在风险的详细书面和口头信息。本研究遵守《赫尔辛基宣言》,并获得加的斯研究伦理委员会批准(注册号92.21;PEIBA编号1026-N-21)以及安达卢西亚生物医学研究伦理协调委员会批准(注册号92.21;PEIBA编号1026-N-21;内部代码SICEIA-2025-001870和SICEIA-2025-000778)。样本量事先使用G*Power(v3.1.9.7;德国杜塞尔多夫大学)基于重复测量方差分析(组内-组间交互作用)计算。目标为保守的小到中等效应量(f=0.19)。

假设六个研究亚组的α水平为0.05,统计功效为0.90,则需要120名参与者。考虑到约20%的流失率,共招募了146人。在基线和干预后,参与者均被安排在早晨,且在此之前需禁食8-10小时。他们被要求保持日常生活方式,在测试前24小时内不饮酒和咖啡因,并在至少48小时内避免剧烈体育活动。在这些访视期间,进行了全面的评估,以捕捉干预措施在多个领域的效果。这些评估包括葡萄糖代谢、胰岛素动态、血浆外泌体miRNA表达、食欲调节激素、对食物线索的神经反应、主观食欲、身体成分、膳食摄入

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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