COVID-19封锁对成人1型糖尿病血糖控制的影响：随访信息与标准化问题
该数据集来自search.dataone.org，聚焦COVID-19封锁期间成人1型糖尿病患者的血糖控制与日常习惯变化
基本信息
资源简介
COVID-19封锁对成人1型糖尿病血糖控制的影响：随访信息与标准化问题
Impact of COVID-19 lockdown on glycemic control in adults with type 1 diabetes mellitus: information and standardized questions regarding follow-up during lockdown
该数据集来自search.dataone.org，聚焦COVID-19封锁期间成人1型糖尿病患者的血糖控制与日常习惯变化。基于50例使用Flash CGM设备的成人患者回顾性分析，比较封锁期间与疫情前的CGM指标及心理和治疗变化。数据可用于研究公共卫生事件对糖尿病管理的影响，支持血糖控制、血糖变异性及治疗调整相关分析（来源 DataONE，CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：目的。研究COVID-19大流行导致的封锁对一组使用flash连续血糖监测设备（Flash CGM）的1型糖尿病（T1DM）患者的血糖控制和日常习惯的影响。方法。基于我们站点随访的50例成人T1DM患者队列在虚拟咨询中收集的所有信息进行回顾性分析。我们将他们封锁期间的CGM指标与疫情发生前的自身数据进行比较，并评估潜在的心理和治疗变化。结果。我们观察到平均血糖降低：160.26 ± 22.55 mg/dl vs. 150 ± 20.96 mg/dl，p=0.0009，估计HbA1c：7.21 ± 0.78% vs. 6.83 ± 0.71%，p=000.5，血糖管理指标（GMI）7.15 ± 0.57 % vs. 6.88 ± 0.49 %，p=0.0003，以及血糖变异性（CV）：40.74 ± 6.66 vs. 36.43 ± 6.09 p<0
【主题与分类】
主题标签：continuous glucose monitoring、lockdown、type 1 diabetes、ambulatory glucose profile。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://search.dataone.org/view/sha256%3Ac2e14df2f367ee13ef0c9e5e5ffd639ea9fd0ad0f0847e55d1f124b47144a236
使用许可：CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- 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
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- OpenDataLab:
数据说明
目的：探讨COVID-19疫情导致的封锁对使用瞬感持续葡萄糖监测设备（Flash CGM）的1型糖尿病（T1DM）患者血糖控制及日常习惯的影响。方法：基于本中心随访的50例成人T1DM患者队列在虚拟咨询中收集的所有信息进行回顾性分析。我们将患者封锁期间的CGM指标与疫情发生前的自身既往数据进行比较，并评估潜在的心理及治疗变化。结果：我们观察到平均血糖降低：160.26 ± 22.55 mg/dl vs. 150 ± 20.96 mg/dl，p=0.0009；估算HbA1c：7.21 ± 0.78% vs. 6.83 ± 0.71%，p=0.0005；血糖管理指标（GMI）7.15 ± 0.57% vs. 6.88 ± 0.49%，p=0.0003；血糖变异性（CV）：40.74 ± 6.66 vs. 36.43 ± 6.09，p<0.0001。目标范围内时间显示改善：57.46 ± 11.85% vs. 65.76 ± 12.09%，p<0.0001，且低血糖时间百分比未增加。结论：COVID-19封锁与使用CGM的T1DM患者血糖控制改善相关。
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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