Assiut大学医院2型糖尿病患者慢性肾脏病预测因素
条件：伴有肾脏表现的2型糖尿病。全球范围内，糖尿病患者总数估计将从2015年的4.15亿（8.8%）增加到2040年的6.42亿（10.4%），预计最大的变化将发生在中低收入国家（LMICs）的城市人口中1
基本信息
资源简介
Assiut大学医院2型糖尿病患者慢性肾脏病预测因素
该数据集聚焦于2型糖尿病合并肾脏表现人群中的慢性肾脏病预测因素，来源于Assiut University Hospitals的相关研究，并在clinicaltrials.gov登记。其主题标签为“Type 2 Diabetes With Renal Manifestations”，本站归类于内分泌、营养和代谢疾病下的糖尿病方向。数据集英文名称为“Predictors of Chronic Kidney Disease Among Type 2 Diabetic Patients in Assiut University Hospitals”。从源站描述看，研究关注伴有肾脏表现的2型糖尿病患者，背景涉及全球糖尿病患病规模持续增长，以及中低收入国家城市人口中糖尿病负担可能加重的情况。该数据集可用于围绕2型糖尿病患者的肾脏并发症风险识别与预测因素分析，但具体变量、样本量、统计方法和结果指标在现有信息中未予展开。
【数据集背景】
源站描述指出，全球糖尿病患者总数估计将从2015年的4.15亿（8.8%）增加到2040年的6.42亿（10.4%），预计最大的变化将发生在中低收入国家的城市人口中。2型糖尿病占糖尿病患者总数的90%以上。到2040年，全球差异预计将进一步扩大，城市地区受影响人口为4.779亿，农村地区为1.639亿。相关描述还提出，中低收入国家糖尿病及其并发症负担可能与经济发展和快速城市化有关，例如热量摄入增加和久坐生活方式的采用。该数据集即置于这一全球糖尿病与肾脏并发症负担上升的背景下，聚焦Assiut University Hospitals中2型糖尿病患者的慢性肾脏病预测因素。
【数据内容】
该数据集的主题标签为“Type 2 Diabetes With Renal Manifestations”，对应伴有肾脏表现的2型糖尿病。其英文名称明确指向“Predictors of Chronic Kidney Disease Among Type 2 Diabetic Patients in Assiut University Hospitals”，即Assiut University Hospitals中2型糖尿病患者慢性肾脏病预测因素。源站描述中列出的条件为“Type 2 Diabetes With Renal Manifestations”。除上述主题和条件信息外，关于具体纳入变量、预测因素种类、患者例数、随访时间、实验室指标、结局定义和统计模型等内容，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源站为clinicaltrials.gov。数据集英文名称中提及Assiut University Hospitals，表明其研究场景与该医院相关。源站描述围绕全球糖尿病患病趋势、2型糖尿病占比、城乡分布变化以及中低收入国家糖尿病负担的可能驱动因素展开。除来源站和机构名称外，关于采集时间、采集地点、抽样方式、数据收集流程、伦理审批和注册编号等具体信息，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于关注2型糖尿病合并肾脏表现人群的研究场景，尤其是围绕慢性肾脏病预测因素的分析。其背景信息可用于说明全球糖尿病负担上升、中低收入国家城市人口变化以及2型糖尿病在糖尿病总体负担中的主导地位。潜在应用方向包括糖尿病肾病并发症风险研究、肾脏表现相关预测因素探索，以及医院场景下2型糖尿病患者慢性肾脏病相关研究。但具体适用研究设计、模型开发和临床决策支持等用途，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据获取方式、访问权限、文件格式、变量说明、数据字典、分析脚本、统计软件要求和预处理步骤等。
【质量与限制】
源站未提供该数据集的质量评价信息，包括样本代表性、数据完整性、缺失值处理、偏倚控制、外部验证和局限性说明等。现有信息仅能确认其主题与2型糖尿病伴肾脏表现相关，并来源于clinicaltrials.gov，且名称中提及Assiut University Hospitals。关于数据质量与限制的具体内容，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式、许可协议、使用条款、版权归属和数据共享政策等信息。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05847400
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：伴肾脏表现的2型糖尿病。全球范围内，糖尿病患者总数估计将从2015年的4.15亿（8.8%）增至2040年的6.42亿（10.4%），预计最大变化将出现在低至中等收入国家（LMICs）的城市人口中1。其中，2型糖尿病（T2DM）占糖尿病患者总数的90%以上2,3。到2040年，全球差距预计将进一步扩大，城市地区受影响人口将达4.779亿，农村地区为1.639亿1。据推测，LMICs中糖尿病及其并发症的负担可能归因于经济发展和快速城市化，通过增加热量摄入和采取久坐生活方式所致2,4,5。更重要的是，全球糖尿病患病率最显著的人口统计学变化似乎也与老年人口比例的增长有关6。尽管过去二十年中，心血管疾病等糖尿病相关并发症的发生率显著下降，但肾脏并发症的改善情况远未达到同等程度7。
在T2DM患者中，约10%的死亡可归因于肾衰竭8。众所周知，糖尿病相关慢性肾脏病（CKD）是全球T2DM患者终末期肾病（ESKD）的主要原因9,10。在我们的研究中，我们旨在识别并分类就诊于糖尿病门诊且同时患有CKD和
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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