1型糖尿病青少年过渡研究

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦1型糖尿病青少年从儿科向成人医疗过渡阶段的临床结局研究。源站描述显示,研究采用前瞻性对照准实验设计,纳入101名过渡期青少年,其中对照组68人来自城市学术儿科医院,干预组33人来自社区区域医院,随访至末次儿科糖尿病就诊后1年

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Type 1 diabetes adolescent transition study

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https://borealisdata.ca/api/datasets/:persistentId/versions/1.0/customlicense?persistentId=doi:10.5683/SP2/M1I3B4
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

1型糖尿病青少年过渡研究

Type 1 diabetes adolescent transition study

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦1型糖尿病青少年从儿科向成人医疗过渡阶段的临床结局研究。源站描述显示,研究采用前瞻性对照准实验设计,纳入101名过渡期青少年,其中对照组68人来自城市学术儿科医院,干预组33人来自社区区域医院,随访至末次儿科糖尿病就诊后1年。研究评估多组分干预对血糖控制、门诊随访依从性和糖尿病困扰的影响,可用于分析过渡期护理干预与临床结局的关联(来源 DataONE,https://borealisdata.ca/api/datasets/:persistentId/versions/1.0/customlicense?persistentId=doi:10.5683/SP2/M1I3B4 许。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):摘要 目标:1型糖尿病青少年在向成人医疗过渡期间血糖波动剧烈。针对单一干预措施的试验一直难以证明临床结局的持久改善。因此,本研究旨在评估多组分干预对向成人医疗服务过渡的1型糖尿病青少年的血糖控制、门诊随访和糖尿病困扰的影响。设计:前瞻性对照准实验研究。地点:从一家城市学术儿科医院(对照组)和一家社区区域医院(干预组)招募1型糖尿病青少年,并在其最后一次儿科糖尿病就诊后随访1年。参与者:101名向成人医疗过渡的1型糖尿病青少年,包括对照组的68名和33名来自

【主题与分类】

主题标签:Other。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://search.dataone.org/view/sha256%3A06bedc1a71d6d765a237bb2b4f568d4361c29a06a59061ef62b4d6161b6e7c2a

使用许可:https://borealisdata.ca/api/datasets/:persistentId/versions/1.0/customlicense?persistentId=doi:10.5683/SP2/M1I3B4。

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数据说明

摘要 目的:1型糖尿病青少年在向成人医疗过渡期间血糖波动剧烈。针对单一干预措施的试验一直难以证明临床结局获得持久改善。因此,本研究旨在评估多组分干预对向成人医疗服务过渡的1型糖尿病青少年的血糖控制、就诊依从性及糖尿病痛苦的影响。设计:前瞻性对照准实验研究。场所:从一家城市学术性儿科医院(对照组)和一家社区区域医院(干预组)招募1型糖尿病青少年,并在其最后一次儿科糖尿病就诊后随访1年。参与者:101名向成人医疗过渡的1型糖尿病青少年,其中对照组68名,干预组33名。干预:干预组可获得以下资源:(1)糖尿病护士过渡协调员;(2)儿科-成人糖尿病联合门诊就诊;(3)儿科与成人门诊位于同一栋楼内。

对照组在最后一次儿科糖尿病就诊时被转诊至成人糖尿病医疗服务提供者,未接受任何正式的过渡计划或额外支持。主要和次要结局指标:主要结局为A1C的纵向变化。次要结局为获得的A1C检测次数、参加的成人糖尿病就诊次数、儿科与成人就诊之间的时间间隔以及糖尿病痛苦。结果:对照组和干预组之间的A1C轨迹存在差异(基础模型p=0.004,校正模型p=0.003)。对照组在过渡至成人医疗后A1C持续上升,而干预组A1C下降。然而,两组在次要结局方面无统计学显著差异。结论:多组分干预可以减轻

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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