肥胖、糖尿病前期及2型糖尿病患者生活方式干预中的微生物组与健康指标数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05372445

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     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、肥胖、糖尿病前期。本研究分为两个阶段，一个为横断面阶段，另一个为纵向阶段。在横断面阶段，将对单次采样的480人进行特征描述，分为4个队列，每队列120人：参照对照组、肥胖受试者、糖尿病前期受试者和2型糖尿病受试者。将进行临床病史采集，以及为期7天的饮食记录和临床实验室检查。人体测量评估将通过记录体重、身高、腰围和臀围、确定腰臀比，以及测量4处皮褶（肱二头肌、肱三头肌、肩胛下和髂上）、上臂和小腿测量值及通过测力计测定力量来进行。这480人还将通过粪便样本进行肠道微生物群和微生物组检测。在纵向阶段，每个队列的受试者（120名肥胖者、120名糖尿病前期者和120名2型糖尿病者）将被随机分为两个干预组（每组60名受试者）。一组将接受非强化干预（每2个月进行个性化面对面随访）。

另一组将接受强化干预（每3周进行个性化面对面随访，并每周举行一次远程小组会议）。在两种情况下，都将遵循基于阿根廷Hospital de Clínicas营养服务部门建议的饮食计划，该计划符合美国糖尿病协会（ADA）2019年指南的建议，强调植物性饮食和全食物。随访与营养指导：每个干预组由15名受试者组成，由3名医疗保健专业人员带领。在每种情况下，小组的职能如下：1. 获取所有受试者一次唯一的7天饮食回顾，并将数据上传至“MAR24”平台（用于横断面阶段）。2. 每两个月获取所有受试者一次2天饮食回顾（包括一天周末），并将数据上传至“MAR24”平台（用于纵向阶段）。3. 完成一份sha

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。