生酮饮食管理肢端肥大症患者Pasireotide相关高血糖研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦肢端肥大症患者使用Pasireotide后出现的高血糖问题。Pasireotide是肢端肥大症的二线治疗药物,但50-70%的病例会发生高血糖

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蛋白质回归Acromegaly Due to Pituitary AdenomaHyperglycemiaKetogenic DietStandard Care Control
Managing Pasireotide-associated Hyperglycaemia in Acromegaly With Ketogenic Diet

基本信息

模态
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任务类型
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创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

生酮饮食管理肢端肥大症患者Pasireotide相关高血糖研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦肢端肥大症患者使用Pasireotide后出现的高血糖问题。Pasireotide是肢端肥大症的二线治疗药物,但50-70%的病例会发生高血糖。研究采用等热量极低碳水化合物生酮饮食(VLCKD)进行干预,并与标准护理对照,主要评估从干预开始到生酮饮食四个月后HbA1c的变化。数据可用于分析生酮饮食对肢端肥大症患者血糖调控及疾病控制的效果,属于内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病领域(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:垂体腺瘤导致的肢端肥大症、高血糖、生酮饮食、标准护理对照。理由:Pasireotide是肢端肥大症的二线药物治疗,对于第一代SRL或第一代SRL+培维索孟治疗下疾病控制不足的患者可能具有附加价值。Pasireotide一个众所周知的不良反应是50-70%的病例出现高血糖。等热量极低碳水化合物生酮饮食(VLCKD)可改善糖化血红蛋白(HbA1c)和空腹血糖(FPG)水平,并且对肢端肥大症患者的血糖调节甚至可显示出长期效果。此外,等热量VLCKD改善了肢端肥大症患者的疾病控制。目的:本研究的主要目的是评估从干预开始(核心研究基线)到生酮饮食四个月后与标准相比HbA1c的变化。

【主题与分类】

主题标签:Acromegaly Due to Pituitary Adenoma、Hyperglycemia、Ketogenic Diet、Standard Care Control。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/NCT07866846

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    • 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。

数据说明

条件:垂体腺瘤所致肢端肥大症、高血糖、生酮饮食、标准治疗对照。理由:帕瑞肽是肢端肥大症的二线药物治疗,对于第一代生长抑素受体配体(SRL)或第一代SRL联合培维索孟治疗下疾病控制不佳的患者,可带来额外获益。帕瑞肽一个众所周知的不良反应是50-70%的病例会出现高血糖。等热量极低碳水化合物生酮饮食(VLCKD)可改善糖化血红蛋白(HbA1c)和空腹血糖(FPG)水平,并且对肢端肥大症患者的血糖调节甚至可显示出长期效果。此外,等热量VLCKD改善了肢端肥大症患者的疾病控制。

目的:本研究的主要目的是评估在发生帕瑞肽诱导的高血糖患者中,从干预开始(核心研究基线)至生酮饮食四个月后,与标准治疗(核心研究)相比,HbA1c的变化。次要目的为评估:* 等热量极低碳水生酮饮食与标准治疗(糖尿病药物治疗)之间的差异,涉及:* 两组中在未使用降糖药物(二甲双胍单药治疗除外)的情况下达到目标HbA1c(<48mmol/L / <6.5%)的患者比例* 血糖控制(HbA1c)的评估及其可持续性,以及达到控制所需的抗糖尿病药物(剂量)* 肢端肥大症的生化控制及症状评分* 生活质量* 使用40 mg和60 mg剂量的患者比例、IGF-1正常化的患者比例、帕瑞肽的耐受性和安全性* 对所有考虑并开始帕瑞肽治疗的合格受试者进行探索性评估,以更深入地了解这些复杂的肢端肥大症患者及其代谢特征。

  • 对其他时间点(帕瑞肽开始使用)进行探索性评估,以分析从帕瑞肽开始使用到核心研究结束期间HbA1c的发展过程。研究设计:研究类型:多中心联合观察性与干预性随机对照研究。分配:随机(1:1比例)。

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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