非营养性甜味剂摄入与糖尿病前期老年人葡萄糖稳态
源站描述指出,约50%的美国中老年成年人每日摄入 NNS,观察性研究将其与2型糖尿病风险升高相关联,而现有长期人体研究多显示无显著关联,研究设计与严谨性差异可能是结果不一致的原因

基本信息
资源简介
非营养性甜味剂摄入与糖尿病前期老年人葡萄糖稳态
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦非营养性甜味剂(NNS)摄入与糖尿病前期老年人葡萄糖稳态的关系,涉及 Continuous Glucose Monitoring、Oral Glucose Tolerance、Insulin Sensitivity 和 Inflammatory Markers 等指标。源站描述指出,约50%的美国中老年成年人每日摄入 NNS,观察性研究将其与2型糖尿病风险升高相关联,而现有长期人体研究多显示无显著关联,研究设计与严谨性差异可能是结果不一致的原因。该数据可用于分析 NNS 对血糖调控、胰岛素敏感性及炎症标志物的影响,为糖尿病预防建议提供依据(来源 clinicaltrials.g。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Continuous Glucose Monitoring、Oral Glucose Tolerance、Insulin Sensitivity、Inflammatory Markers。观察性研究已将非营养性甜味剂(NNS)的摄入与2型糖尿病(T2D)风险增加联系起来,约50%的美国中年/老年成年人每日摄入NNS。这种风险可能因年龄增长而加剧,而年龄增长与低度慢性炎症和T2D风险增加相关。当前与NNS使用相关的T2D预防建议不明确且令人困惑;建议将其作为添加糖摄入的替代品,但尽管支持该建议的研究极少,长期使用NNS仍不被鼓励。动物和观察性人体研究表明,某些NNS对葡萄糖稳态有不利影响。较长期的人体研究大多显示无显著发现。研究设计的差异以及现有研究缺乏严谨性
【主题与分类】
主题标签:Continuous Glucose Monitoring、Oral Glucose Tolerance、Insulin Sensitivity、Inflammatory Markers。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/NCT05337098
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05337098
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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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:连续血糖监测、口服葡萄糖耐量、胰岛素敏感性、炎症标志物。观察性研究已将非营养性甜味剂(NNS)的摄入与2型糖尿病(T2D)风险增加联系起来,而约50%的美国中老年成年人每日摄入NNS。这种风险可能因年龄增长而加剧,而年龄增长与低度慢性炎症和T2D风险增加相关。当前与NNS使用相关的T2D预防建议不明确且令人困惑;建议将其作为添加糖摄入的替代品,但尽管支持该建议的研究极少,仍不鼓励长期使用NNS。动物和观察性人体研究表明,某些NNS对血糖稳态有不良影响。较长期的人体研究大多显示无效结果。研究设计的差异以及现有研究缺乏严谨性导致了结论不明确。此外,NNS常作为单一实体进行研究,但不同类型的NNS在吸收和代谢方面存在差异(例如,两种最常摄入的NNS:三氯蔗糖和阿斯巴甜)。
NNS摄入是否会影响中年/老年糖尿病前期成人的葡萄糖稳态尚不清楚,其可能的发生机制也尚未明确。本R21提案的总体目标是为以下概念建立原理验证:与不含NNS的等热量饮食相比,中年/老年糖尿病前期成人在摄入三氯蔗糖(而非阿斯巴甜)后葡萄糖稳态发生改变。我们将研究炎症标志物的变化,作为三氯蔗糖摄入影响葡萄糖稳态的潜在机制。在为期2周的等热量导入饮食后,30名中年/老年糖尿病前期成人(40岁及以上)将被随机分配至3种受控喂养条件之一,持续6周(每组10名参与者):三氯蔗糖组、阿斯巴甜组或对照组(不含NNS)。标准化饮食将在宏量营养素(50%碳水化合物、35%脂肪、15%蛋白质)及其他变量方面进行匹配,以避免体重变化带来的潜在混杂因素。
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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