瑞典糖尿病再分组方案在中国成人起病糖尿病中的验证

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源站：https://doi.org/10.5061/dryad.g4f4qrfn7

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数据集大小约 1.7 MB。

数据说明

摘要

背景 对糖尿病进行重新分型对于实施精准管理、降低糖尿病并发症风险至关重要。本研究旨在验证瑞典糖尿病重新分组方案在中国新诊断成人糖尿病患者中的实用性。我们于2015年4月至2017年10月在中国开展了一项横断面调查，纳入15772例成人新诊断糖尿病患者。采用瑞典研究使用的聚类分析方法对患者进行重新分组。以谷氨酸脱羧酶抗体（GADA）、发病年龄、体质指数（BMI）、糖化血红蛋白（HbA1c）、稳态模型评估2的β细胞功能估计值（HOMA2-B）和胰岛素抵抗估计值（HOMA2-IR）进行TwoStep和k-means聚类分析。比较本研究患者与瑞典研究患者各聚类组的特征。

结果 我们的患者聚类为五个亚组：6.2%归入严重自身免疫性糖尿病（SAID）亚组，24.8%归入严重胰岛素缺乏性糖尿病（SIDD）亚组，16.6%归入严重胰岛素抵抗性糖尿病（SIRD）亚组，21.6%归入轻度肥胖相关糖尿病（MOD）亚组，30.9%归入轻度年龄相关糖尿病（MARD）亚组。与瑞典人群相比，SIDD亚组的比例更高。总体而言，中国患者较瑞典患者年龄更轻、BMI更低、HbA1c更高、HOMA2-B和HOMA2-IR更低，且胰岛素使用率更高但二甲双胍使用率更低。内容 数据包含描述中国糖尿病患者在五个聚类中各组特征及变量分布的图表。此外，其中还呈现了中国与瑞典糖尿病患者的比较。结论 瑞典糖尿病再分组方案适用于中国成人起病糖尿病，其中严重胰岛素缺乏性糖尿病患者占比较高。进一步va

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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