Hashimoto甲状腺炎儿童和青少年FGF-21水平与RMR研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦5-18岁儿童和青少年Hashimoto甲状腺炎(慢性自身免疫性甲状腺炎)患者,在希腊塞萨洛尼基两家医院儿科内分泌门诊进行常规筛查

基本信息
资源简介
Hashimoto甲状腺炎儿童和青少年FGF-21水平与RMR研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦5-18岁儿童和青少年Hashimoto甲状腺炎(慢性自身免疫性甲状腺炎)患者,在希腊塞萨洛尼基两家医院儿科内分泌门诊进行常规筛查。诊断依据抗甲状腺自身抗体及临床症状、甲状腺肿或超声低回声。参与者BMI正常、至少3个月未用药、无特殊饮食及慢性急性疾病。仅开始常规LT4治疗者在六个月时复评。数据可用于分析FGF-21水平与静息代谢率的关系及相关代谢预测(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Hashimoto病。5-18岁儿童和青少年将在希腊塞萨洛尼基“Papageorgiou”综合医院和“AHEPA”大学医院儿科内分泌门诊接受慢性自身免疫性甲状腺炎(AIT)的常规筛查。AIT的诊断将基于抗甲状腺自身抗体(Anti-TPOAb和/或Anti-TgAb)的存在以及以下一项或多项:甲状腺功能障碍的临床症状、甲状腺肿、或超声检查中甲状腺弥漫性/不规则低回声。所有参与者应按年龄和性别具有正常体重指数(BMI),至少3个月未用药,不遵循特殊饮食,并且无慢性和/或急性疾病或月经紊乱。仅那些将开始常规LT4治疗的受试者将在六个月时重新评估(其余参与者不重新评估)。
【主题与分类】
主题标签:Hashimoto Disease。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/NCT02725879
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02725879
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- 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
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:桥本氏病。5-18岁的儿童和青少年将在希腊塞萨洛尼基“Papageorgiou”综合医院和“AHEPA”大学医院的儿科内分泌门诊接受慢性自身免疫性甲状腺炎(AIT)的常规筛查。AIT的诊断将基于抗甲状腺自身抗体(Anti-TPOAb和/或Anti-TgAb)的存在,以及以下一项或多项:甲状腺功能障碍的临床症状、甲状腺肿,或超声检查中甲状腺弥漫性/不规则低回声。所有参与者的体重指数(BMI)应在其年龄和性别的正常范围内,至少3个月未使用药物,不遵循特殊饮食,且无慢性和/或急性疾病或月经紊乱。仅那些将开始常规LT4治疗的受试者将在六个月时重新评估(其余参与者不重新评估),在这六个月内不进行特定干预。对于所有参与者,将记录详细的病史。
将测量并计算以下参数:年龄及根据Tanner分期的青春期阶段、身高、体重、体质指数(BMI)、腰围、臀围、上臂中点围(MUAC)及皮褶厚度测量,以估算体脂百分比(%BF)。将使用应用间接测热法的便携式设备测量静息代谢率(RMR)。过夜禁食后采集血样。将在血清中检测以下参数:促甲状腺激素(TSH)、游离三碘甲状腺原氨酸(FT3)、游离甲状腺素(FT4)、抗甲状腺过氧化物酶抗体(Anti-TPOAb)滴度、甲状腺球蛋白抗体(Anti-TgAb)滴度、总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)、高密度脂蛋白(HDL)、低密度脂蛋白(LDL)、天冬氨酸氨基转移酶(AST)、丙氨酸氨基转移酶(ALT)、γ-谷氨酰转移酶(γ-GT)、碱性磷酸酶(ALP),应用自动化学分析仪或免疫分析系统及
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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