糖尿病合并慢性肾脏病患者的植物性营养研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦糖尿病合并慢性肾脏病患者的植物性营养干预研究。覆盖慢性肾脏病合并糖尿病、CKD 3至5期、糖尿病及糖尿病肾病等人群

University of California, IrvineUniversity of California, Irvine
clinicaltrials
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蛋白质分类CKD Stage 3CKD Stage 4CKD Stage 5Diabetes MellitusDiabetic Kidney Disease
Plant-Focused Nutrition in Patients With Diabetes and Chronic Kidney Disease

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

糖尿病合并慢性肾脏病患者的植物性营养研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦糖尿病合并慢性肾脏病患者的植物性营养干预研究。覆盖慢性肾脏病合并糖尿病、CKD 3至5期、糖尿病及糖尿病肾病等人群。源站描述指出,慢性肾脏病影响10-15%的美国成年人,其中30-40%的糖尿病患者受累,半数慢性肾脏病患者同时患有糖尿病;传统与新兴药物治疗常用,但饮食干预的协同作用尚未充分研究,低碳水低脂饮食常用于糖尿病,低蛋白饮食用于非糖尿病慢性肾脏病并日益强调植物蛋白来源,高动物蛋白饮食可能导致肾小球高滤过和更快下降。该数据可用于营养干预与肾脏病进展相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:慢性肾脏病(CKD)合并糖尿病(DM)、CKD 3期、CKD 4期、CKD 5期、糖尿病、糖尿病肾病。慢性肾脏病(CKD)影响10-15%的美国成年人,其中包括30-40%的糖尿病患者(DM),与不良结局相关,并常进展至需要透析或移植。半数患有CKD的美国人同时患有DM。虽然传统和新兴药物治疗常用于CKD合并糖尿病(CKD/DM),但饮食干预的协同作用尚未得到充分研究。低碳水化合物低脂饮食常用于DM,而低蛋白饮食(LPDs)被推荐用于非糖尿病CKD,并日益强调植物性蛋白质来源。有证据表明,动物蛋白含量较高的高蛋白饮食可能导致肾小球高滤过和更快的下降

【主题与分类】

主题标签:CKD Stage 3、CKD Stage 4、CKD Stage 5、Diabetes Mellitus、Diabetic Kidney Disease。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/NCT05514184

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    • 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

病症:慢性肾脏病(CKD)合并糖尿病(DM)、CKD 3期、CKD 4期、CKD 5期、糖尿病、糖尿病肾病。慢性肾脏病(CKD)影响10-15%的美国成年人,其中包括30-40%的糖尿病患者(DM),与不良预后相关,且常进展至需要透析或移植。半数美国CKD患者同时患有DM。尽管传统和新兴药物疗法常用于CKD合并糖尿病(CKD/DM),但饮食干预的协同作用尚未得到充分研究。糖尿病通常推荐低碳水化合物低脂饮食,而非糖尿病CKD则推荐低蛋白饮食(LPDs),并日益强调植物性蛋白质来源。证据表明,动物蛋白含量较高的高蛋白饮食可能导致CKD/DM患者肾小球高滤过和肾功能更快下降。关于植物性饮食在CKD/DM中的潜在风险与获益仍存在重大争议,相关指南仍基于专家意见。

鉴于糖尿病管理的传统饮食限制,人们担心植物性低蛋白饮食可能导致蛋白质-能量消耗和高钾血症,而考虑到慢性肾脏病/糖尿病患者相较于非糖尿病患者其慢性肾脏病进展速度更快,这些饮食实际上可能对这类患者最为有益。目前,临床实践指南就慢性肾脏病/糖尿病患者的膳食蛋白质摄入量(低与高)及来源(植物与动物)提供了相互矛盾的建议。鉴于以往针对慢性肾脏病的饮食试验,如1994年的肾脏疾病饮食调整(MDRD)研究,排除了慢性肾脏病/糖尿病患者,并且未探究植物性与动物性蛋白质的最佳比例,因此迫切需要一项严谨的饮食干预研究,以检验以患者为中心的植物性饮食在慢性肾脏病/糖尿病中的有效性和安全性。研究者将开展一项试点可行性随机对照试验,与患者在门诊的常规随访同步进行,以测试实施植物性饮食的可行性和安全性。

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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