肢端肥大症中的葡萄糖耐量:GH过量对糖代谢和胰岛素抵抗的影响
研究设计为观察性、横断面(正常糖耐量患者)与纵向(糖耐量受损患者)结合的多中心诊断性研究。受试者经纳入排除标准筛查后,依据空腹血糖、OGTT后2小时血糖及HOMA-IR(切点1.5)被分为正常糖耐量组与糖耐量受损组

基本信息
资源简介
肢端肥大症中的葡萄糖耐量:GH过量对糖代谢和胰岛素抵抗的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,关注肢端肥大症患者中GH过量对糖代谢与胰岛素抵抗的影响,涉及Acromegaly、Diabetes、Insulin Resistance、Impaired Glucose Tolerance等主题。研究设计为观察性、横断面(正常糖耐量患者)与纵向(糖耐量受损患者)结合的多中心诊断性研究。受试者经纳入排除标准筛查后,依据空腹血糖、OGTT后2小时血糖及HOMA-IR(切点1.5)被分为正常糖耐量组与糖耐量受损组。数据可用于糖代谢异常分型、胰岛素抵抗评估及相关诊断研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Acromegaly、Diabetes、Insulin Resistance、Impaired Glucose Tolerance。试验设计:观察性、横断面(正常糖耐量患者)、纵向(糖耐量受损患者)、多中心、诊断性研究。在核对横断面研究部分的纳入和排除标准后,将根据流程图访视-1(筛选访视)纳入患者进行病史采集。在通过HOMA-IR检查葡萄糖耐量和胰岛素抵抗后,患者将被分类为正常糖耐量组,定义为: 空腹血浆葡萄糖 < 110 mg/dl 和/或 OGTT后2小时血浆葡萄糖 < 140 mg/dl;或糖耐量受损组,定义为: 空腹血浆葡萄糖 ≥ 110 mg/dl(IFG)和/或 OGTT后2小时血浆葡萄糖 ≥ 140 mg/dl(IGT)。对于HOMA-IR,切点为1.5。F
【主题与分类】
主题标签:Acromegaly、Diabetes、Insulin Resistance、Impaired Glucose Tolerance。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/NCT00663000
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00663000
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:肢端肥大症、糖尿病、胰岛素抵抗、糖耐量受损。试验设计:观察性、横断面(糖耐量正常患者)、纵向(糖耐量受损患者)、多中心、诊断性研究。在核对横断面研究部分的入选和排除标准后,将根据流程图访视-1(筛选访视)纳入患者进行病史采集。在通过HOMA-IR检查糖耐量和胰岛素抵抗后,患者将被分为糖耐量正常组,定义为:* 空腹血浆葡萄糖< 110 mg/dl和/或OGTT后2小时血浆葡萄糖< 140 mg/dl,或糖耐量受损组,定义为:* 空腹血浆葡萄糖≥ 110 mg/dl(IFG)和/或OGTT后2小时血浆葡萄糖≥ 140 mg/dl(IGT)。HOMA-IR的截断值为1.5。对于糖耐量正常的患者,研究将在筛选访视(V -1)后结束。横断面部分的患者招募完成后,计划进行中期分析,以验证纵向研究部分的所有标准均已达到。
纵向部分应不迟于横断面部分最后一名患者检查后一年开始。对于糖耐量受损的患者,将核查研究纵向部分的纳入和排除标准(基线,第0次访视)。如果患者可能被纳入研究的纵向部分,则将进行为期12个月的观察,包括另外4次访视。主要目标和终点 研究的横断面部分:评估肢端肥大症患者中IGF-I与糖耐量之间的相关性。纳入应在2个分层组中进行。定义以下两组:1. 1/3的患者为IGF-I受控(受控是指IGF-I处于与年龄和性别相关的正常参考范围内)。2. 2/3的患者为IGF-I未受控(未受控是指IGF-I未处于与年龄和性别相关的正常参考范围内)。纵向部分
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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