生长激素与IGF-I检测间变异性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肢端肥大症与生长激素缺乏症,研究商用检测方法测定生长激素(GH)和胰岛素样生长因子(IGF-1)时的变异性

Cedars-Sinai Medical CenterCedars-Sinai Medical Center
clinicaltrials
浏览 11
其他分类AcromegalyGrowth Hormone Deficiency
Inter-Assay Growth Hormone and IGF-I Variability

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

生长激素与IGF-I检测间变异性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肢端肥大症与生长激素缺乏症,研究商用检测方法测定生长激素(GH)和胰岛素样生长因子(IGF-1)时的变异性。假设认为这种变异性足够大,可能导致在诊断和管理GH缺乏与肢端肥大症时得出不同结论。研究要求受试者在OGTT或GHRH-精氨酸刺激试验期间额外采血,以评估检测差异对临床决策的影响。数据可用于分析GH和IGF-1检测结果的稳定性、一致性及其在内分泌疾病诊断中的潜在影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肢端肥大症、生长激素缺乏症。本研究将探讨商用检测方法测定GH和IGF-1的变异性。假设是GH和IGF-1测定的变异性足够大,以至于在GH缺乏和肢端肥大症的诊断与管理中,患者病例决策会得出不同结论。为了正确诊断生长激素分泌障碍,无论是缺乏还是过多,都必须准确测定GH(生长激素)血清和胰岛素样生长因子(IGF-1)。在本研究中,受试者将被要求在OGTT(肢端肥大症的一种检测)或生长激素刺激试验(GHRH-精氨酸刺激)期间向研究者提供额外血液。通常,血液会在OGTT开始和结束时测定,而对于GHRH-精氨酸,它 w

【主题与分类】

主题标签:Acromegaly、Growth Hormone Deficiency。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00638287

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:肢端肥大症、生长激素缺乏症。本研究将探讨市售检测方法测定GH和IGF-1的变异性。假设GH和IGF-1测定的变异性足够大,以至于在生长激素缺乏症和肢端肥大症的诊断与管理中,患者病例决策会得出不同结论。为了正确诊断生长激素分泌障碍(无论是缺乏还是过多),必须准确测定血清生长激素(GH)和胰岛素样生长因子(IGF-1)。在本研究中,受试者将被要求在口服葡萄糖耐量试验(OGTT,一种肢端肥大症检测)或生长激素刺激试验(GHRH-精氨酸刺激)期间向研究者提供额外血液。通常,OGTT在开始和结束时采血测定,而GHRH-精氨酸试验则在试验前半小时以及随后每半小时采血一次,持续2小时。在本研究中,受试者将在临床指征检测采血时向我们提供额外血液。

无需额外穿刺,额外采集的血液也不会干扰临床检测。我们将用额外血液进行的检测与我们通常进行的检测完全相同,但会由不同的实验室完成。我们正在检测这些结果是否与我们常规实验室的结果相同。研究人群将包括:1)接受GH缺乏症检测(GHRH精氨酸兴奋试验)的垂体疾病受试者,2)疑似肢端肥大症并接受口服葡萄糖耐量试验(oGTT)的受试者,以及3)同时接受GHRH精氨酸试验和oGTT的正常对照者。所有组的患者都将抽血用于测量IGF-1。每次检测的血清将被分装并送往指定的实验室。对于受试者组1和组2,本研究带来的风险不超过最小风险,因为其涉及的流程未超出临床诊疗范围。

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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