NCWS和IBS患者的自身免疫疾病与血清自身抗体数据集

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦非乳糜泻小麦敏感(NCWS)与非乳糜泻麸质敏感(NCGS)患者,同时涉及肠易激综合征(IBS)样症状人群

University of PalermoUniversity of Palermo
clinicaltrials
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文本分类Non-celiac Gluten SensitivityNon-celiac Wheat Sensitivity
Autoimmune Diseases and Serum Autoantibodies in NCWS and IBS Patients

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

NCWS和IBS患者的自身免疫疾病与血清自身抗体数据集

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦非乳糜泻小麦敏感(NCWS)与非乳糜泻麸质敏感(NCGS)患者,同时涉及肠易激综合征(IBS)样症状人群。数据覆盖自身免疫疾病及血清自身抗体相关信息,可用于探索NCWS/NCGS与IBS的鉴别诊断标志物、自身免疫共病特征,以及支持相关临床研究中的患者分层与排除性诊断分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:非乳糜泻麸质敏感、非乳糜泻小麦敏感。近年来,出现了一种新的麸质或小麦相关疾病,被称为“非乳糜泻麸质敏感”(NCGS)或“非乳糜泻小麦敏感”(NCWS)。这通常是一种自我报告的病症,因为患者提到由麸质或小麦摄入引起的肠道(主要为肠易激综合征(IBS)样)和/或肠外症状(即疲劳、头痛),尽管他们没有乳糜泻(CD)或小麦过敏(WA)。鉴于缺乏诊断生物标志物,NCGS/NCWS大多仍是一种排除性诊断,尤其是相对于CD和WA,因此需要进行确证试验。Salerno专家建议将双盲、安慰剂对照(DBPC)、交叉、麸质/小麦激发试验作为区分真正NCGS/NCWS患者的金标准试验。然而,存在冲突

【主题与分类】

主题标签:Non-celiac Gluten Sensitivity、Non-celiac Wheat Sensitivity。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04077840

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:非乳糜泻麸质敏感、非乳糜泻小麦敏感。近年来,出现了一种新的与麸质或小麦相关的疾病,被称为“非乳糜泻麸质敏感”(NCGS)或“非乳糜泻小麦敏感”(NCWS)。这通常是一种自我报告的病症,因为患者主诉摄入麸质或小麦后引起肠道症状(主要为肠易激综合征(IBS)样症状)和/或肠外症状(即疲劳、头痛),尽管他们并未患有乳糜泻(CD)或小麦过敏(WA)。由于缺乏诊断性生物标志物,NCGS/NCWS在很大程度上仍是一种排除性诊断,尤其是需排除CD和WA,因此需要进行确证性试验。Salerno专家建议将双盲、安慰剂对照(DBPC)、交叉、麸质/小麦激发试验作为鉴别真正NCGS/NCWS患者的金标准试验。然而,关于小麦摄入后诱导NCGS/NCWS患者出现症状的真正机制,现有数据存在矛盾。一些作者提出,在决定症状方面,可发酵寡糖-双糖-单糖和多元醇(FODMAPs)起主要作用,而非麸质。

其他研究强调了NCWS患者在小麦摄入后先天性和获得性免疫机制的激活。与NCWS中存在免疫激活的证据一致,我们在先前的一项研究中显示,约四分之一的NCWS患者患有相关的自身免疫性疾病(主要是桥本甲状腺炎),而包括IBS患者在内的对照组中这一比例较小(约3%)。此外,我们还显示,超过三分之一的NCWS患者血清样本抗核抗体(ANA)检测呈阳性。然而,该研究主要以回顾性方式纳入患者,且除ANA外未评估其他自身抗体。在本研究中,我们纳入了一组连续就诊的NCWS患者,均通过DBPC小麦激发试验确诊,以评估a)自身免疫性疾病的发生频率,b)发生频率和pa

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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