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创建/更新时间

2026-10-07

资源简介

UBT251注射液II期（2型糖尿病）研究

数据集收录了来自clinicaltrials.gov的临床试验注册信息，聚焦于2型糖尿病这一内分泌、营养和代谢疾病领域的重要病种。该数据集围绕UBT251注射液在2型糖尿病患者中连续给药24周后的疗效评价展开，同时涉及为III期临床试验推荐给药方案的研究目标。作为一项II期临床研究的数据记录，它为关注糖尿病新药研发、临床试验设计以及代谢性疾病治疗进展的研究人员提供了可检索、可引用的信息来源。数据集在分类上归属于内分泌、营养和代谢疾病下的糖尿病类别，主题标签明确指向2型糖尿病，便于用户在相关领域中快速定位和获取。

【数据集背景】

2型糖尿病是一种以慢性高血糖为特征的代谢性疾病，长期血糖控制不佳可导致多种并发症，因此新型治疗药物的临床开发具有重要意义。UBT251注射液II期研究正是在这一背景下开展，其目的为评估该注射液在2型糖尿病患者中连续给药24周后的疗效，并据此为后续III期临床试验的给药方案提供推荐依据。该数据集来源于clinicaltrials.gov，属于临床试验注册信息的汇集，反映了药物研发过程中II期阶段的研究设计与目标。

【数据内容】

该数据集收录的是UBT251注射液II期（2型糖尿病）研究的相关信息。根据源站描述，研究关注的疾病条件为2型糖尿病，研究目的在于评价UBT251注射液连续给药24周后的疗效，并推荐III期临床试验的给药方案。数据集的主题标签为2型糖尿病，本站分类归入内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。除上述内容外，关于具体受试者数量、给药剂量、主要终点指标、统计方法等详细数据字段，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来自clinicaltrials.gov。clinicaltrials.gov是临床试验注册与结果信息的公开数据库，收录全球范围内注册的临床研究记录。本数据集即从中提取UBT251注射液II期（2型糖尿病）研究的相关条目，形成面向内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病分类的数据资源。除来源站为clinicaltrials.gov外，关于采集时间、更新频率、数据提取方式等细节，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于需要了解UBT251注射液II期临床研究概况的用户，例如关注2型糖尿病新药研发进展的研究人员、进行临床试验文献调研的医药从业者，以及需要按疾病分类检索临床试验注册信息的用户。其主题标签和分类有助于在糖尿病及内分泌、营养和代谢疾病领域内进行定向查找。关于该数据集是否适用于疗效比较、荟萃分析或监管决策等具体用途，源站未提供。

【使用方法】

用户可依据数据集所属的内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病分类以及2型糖尿病主题标签进行检索和定位。由于数据集来源于clinicaltrials.gov，通常可按照临床试验注册信息的常规使用方式，获取研究目的、疾病条件等概要内容。关于具体的数据格式、字段结构、访问接口或下载方式，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集的信息基于clinicaltrials.gov的源站描述，内容聚焦于研究目的和疾病条件等概要层面。由于源站未提供样本量、剂量方案、疗效结果、不良事件等详细数据，该数据集在支持深入定量分析方面存在局限。此外，关于数据的完整性、准确性验证、更新状态等信息，源站未提供。用户在使用时应意识到其信息范围仅限于已列出的研究概要内容。

【引用与许可】

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT07163624

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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07163624

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。

数据说明

条件：2型糖尿病（T2DM）。本研究旨在评估UBT251注射液连续给药24周后对2型糖尿病患者的疗效，并为III期临床试验推荐给药方案。

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