限制性饮食对自身免疫性甲状腺炎炎症与生活质量的影响

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07879690

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

疾病：甲状腺自身免疫性疾病、桥本甲状腺炎、Graves病。背景：既往研究分别探讨了无麸质饮食、无酪蛋白饮食或限制高升糖指数碳水化合物对自身免疫性甲状腺疾病（AITD）患者的影响，结果异质性较大且尚无定论。本研究旨在评估同时排除上述膳食成分对AITD女性患者免疫学、临床及患者报告结局的综合影响。该饮食干预系作为研究中的营养策略，并非旨在替代标准医学治疗或常规临床照护。饮食干预：分配至干预组的参与者将自研究开始时同时排除含麸质谷物（小麦、大麦和黑麦）、乳源性酪蛋白及高升糖指数碳水化合物。不设序贯排除或重新引入阶段。研究时段（第0-4个月、4-8个月和8-12个月）仅对应预先设定的评估间隔。

除研究涉及的饮食排除外，建议参与者在整个研究期间保持稳定的饮食模式，能量摄入和宏量营养素分布相当。分组分配：这是一项前瞻性、非随机研究。分组将在基线时、干预开始前，根据每位参与者遵循饮食方案的意愿和能力确定。为尽量减少与未随机化相关的潜在选择偏倚，将基于基线特征（包括年龄、体重指数（BMI）、基线抗甲状腺过氧化物酶抗体（anti-TPO）水平、甲状腺相关治疗及相关生活方式因素）的倾向评分方法，酌情通过调整、分层或治疗逆概率加权纳入统计分析。依从性评估：对饮食方案的依从性将进行评

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。