评估NT-0796在肥胖伴或不伴2型糖尿病患者中的疗效与安全性
该数据集来自clinicaltrials.gov，围绕NT-0796在肥胖伴或不伴2型糖尿病人群中的疗效与安全性评估。研究将受试者按T2DM与非T2DM分层后以1:1:1随机分配至NT-0796每日两次、每日一次或安慰剂组，口服给药，治疗24周后进入4周安全性随访
基本信息
资源简介
评估NT-0796在肥胖伴或不伴2型糖尿病患者中的疗效与安全性
该数据集来自clinicaltrials.gov，围绕NT-0796在肥胖伴或不伴2型糖尿病人群中的疗效与安全性评估。研究将受试者按T2DM与非T2DM分层后以1:1:1随机分配至NT-0796每日两次、每日一次或安慰剂组，口服给药，治疗24周后进入4周安全性随访。主要终点为基线体重变化百分比，关键次要终点为T2DM层HbA1c变化，另含DEXA扫描、生物计量指标与生物标志物，并评估药代动力学、安全性与耐受性及自杀倾向。可用于体重与血糖相关结局的建模分析（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：肥胖和2型糖尿病。潜在参与者将在基线（第1天）前28天内接受筛选，符合条件的参与者将在每个分层（T2DM或非T2DM）内按1:1:1随机分配至NT-0796每日两次（BID）、NT-0796每日一次（QD）或安慰剂（BID）组。研究药物将口服给药。在24周活性治疗后，参与者将进入为期4周的安全性随访，之后从研究中出院。研究的主要终点为基线体重变化百分比，关键次要终点为T2DM分层中HbA1c相对基线的变化，而次要终点包括DEXA扫描、多种其他相关生物计量指标以及生物标志物。还将评估药代动力学、安全性和耐受性以及自杀倾向。
【主题与分类】
主题标签：Obesity and Type 2 Diabetes。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/NCT07055516
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07055516
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：肥胖和2型糖尿病。潜在参与者将在基线（第1天）前28天内接受筛选，符合条件的参与者将在每个分层（T2DM或非T2DM）内按1:1:1随机分配至NT-0796每日两次（BID）、NT-0796每日一次（QD）或安慰剂（BID）组。研究药物将口服给药。在24周的积极治疗之后，参与者将进入为期4周的安全性随访，然后退出研究。本研究的主要终点为体重较基线的百分比变化，关键次要终点为T2DM分层中HbA1c较基线的变化，而次要终点包括DEXA扫描、多种其他相关生物特征指标以及生物标志物。还将评估药代动力学、安全性和耐受性以及自杀倾向。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
