维生素D治疗对儿童Graves病甲状腺功能及抗体水平的影响

研究为一项先导可行性研究,旨在评估开展更大规模随机对照试验(RCT)的可行性,探讨高剂量维生素D2(麦角钙化醇)作为甲巯咪唑标准治疗辅助疗法,对9-17岁新诊断Graves病患儿抗体及甲状腺激素趋势的影响

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clinicaltrials
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其他Graves DiseaseGraves' DiseaseHyperthyroidism
Impact of Vitamin D Therapy on Thyroid Function and Antibody Levels in Pediatric Graves' Disease

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

维生素D治疗对儿童Graves病甲状腺功能及抗体水平的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于儿童Graves病(GD)患者。研究为一项先导可行性研究,旨在评估开展更大规模随机对照试验(RCT)的可行性,探讨高剂量维生素D2(麦角钙化醇)作为甲巯咪唑标准治疗辅助疗法,对9-17岁新诊断Graves病患儿抗体及甲状腺激素趋势的影响。数据覆盖招募可行性、干预方案依从性、数据收集完整性及实施障碍等。可用于研究维生素D补充对儿童Graves病甲状腺功能与抗体水平的作用,并为后续大规模试验设计提供依据(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Graves病、Graves病、甲状腺功能亢进症。这项先导可行性研究将评估开展更大规模随机对照试验(RCT)的可行性,该RCT旨在研究高剂量维生素D2(麦角钙化醇)补充作为甲巯咪唑标准治疗辅助疗法,对9-17岁新诊断Graves病(GD)儿童患者的影响。本研究旨在填补当前关于维生素D补充对该人群抗体和甲状腺激素趋势影响的研究空白。具体而言,研究将考察招募可行性、对干预方案的依从性、数据收集的完整性以及实施更大规模试验的任何潜在障碍。本研究的理由源于观察到低维生素D水平与Graves病风险增加之间的关联。

【主题与分类】

主题标签:Graves Disease、Graves' Disease、Hyperthyroidism。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/NCT07369063

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:Graves病、Graves’病、甲状腺功能亢进症。本初步可行性研究将评估开展一项更大规模随机对照试验(RCT)的可行性,该试验旨在研究大剂量维生素D2(麦角钙化醇)补充作为标准甲巯咪唑治疗的辅助疗法,对9-17岁新诊断Graves病(GD)儿科患者的影响。本研究旨在填补当前关于维生素D补充对该人群抗体及甲状腺激素趋势影响的研究空白。具体而言,本研究将考察招募可行性、干预方案依从性、数据收集完整性以及实施更大规模试验的任何潜在障碍。本研究的依据源于观察到的低维生素D水平与Graves病风险增加之间的关联,以及关于维生素D补充对儿童疾病进展影响的数据有限。

这项试点研究将探讨在高剂量维生素D补充联合甲巯咪唑治疗的情况下,是否会影响新诊断的儿童Graves病(GD)患者的促甲状腺激素受体抗体(TRAb)和甲状腺刺激性免疫球蛋白(TSI)抗体水平,以及甲状腺激素水平(总T3、游离甲状腺素、总甲状腺素、TSH)。受试者将按1:1随机分配至干预组(甲巯咪唑+高剂量维生素D2)或对照组(仅甲巯咪唑,可选择每日服用最多1000 IU的维生素D2)。干预组将每周接受50,000 IU维生素D2,持续8周,随后每两周接受50,000 IU,持续16周,同时按其主治内分泌科医生的指导接受标准甲巯咪唑治疗。对照组将仅按医嘱接受标准甲巯咪唑治疗,如有意愿可选择每日服用最多1000 IU的非处方(OTC)维生素D2。研究不提供该非处方维生素D。主要可行性结局指标为:(1)招募率;(2)

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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