OGTT在肢端肥大症中的可重复性与实用性

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦肢端肥大症的生物学诊断。内容涉及以IGF-I评估为初始步骤、并按现行推荐通过口服葡萄糖耐量试验(OGTT)确认诊断,即生长激素(GH)未降至1 μg/L以下

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clinicaltrials
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其他分类Acromegaly
Reproducibility and Utility of OGTT in Acromegaly

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

OGTT在肢端肥大症中的可重复性与实用性

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦肢端肥大症的生物学诊断。内容涉及以IGF-I评估为初始步骤、并按现行推荐通过口服葡萄糖耐量试验(OGTT)确认诊断,即生长激素(GH)未降至1 μg/L以下。数据集关注OGTT抑制GH的可重复性此前从未在肢端肥大症或健康受试者中评估的问题,以及GH自发波动可能影响OGTT反应、导致该人群检测可重复性偏低,并可能因典型或中度临床表现而不同。可用于内分泌与代谢领域相关研究(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。理由:肢端肥大症生物学诊断的初始步骤基于IGF-I评估。根据当前推荐,诊断必须通过口服葡萄糖耐量试验(OGTT)确认,以显示生长激素(GH)未下降至低于1 μg/L(Katznelson,等,2014)。OGTT对GH抑制的可重复性从未在肢端肥大症或健康受试者中评估过,尽管确定该检测的可靠性至关重要。肢端肥大症中GH的自发波动可能显著影响GH对OGTT的反应,并导致该人群中检测的可重复性较低。特别是,由于GH分泌的残余超日节律持续存在,这种可靠性可能因典型或中度临床表现而不同。口服葡萄糖的有用性

【主题与分类】

主题标签:Acromegaly。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/NCT04066569

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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

条件:肢端肥大症。依据:肢端肥大症的生物学诊断初始步骤基于IGF-I的评估。根据当前建议,诊断必须通过口服葡萄糖耐量试验(OGTT)来确认,以显示生长激素(GH)未降至低于1 μg/L(Katznelson等,2014)。OGTT对GH抑制的可重复性从未在肢端肥大症患者或健康受试者中进行过评估,尽管确定该测试的可靠性至关重要。肢端肥大症中GH的自发波动可能显著影响GH对OGTT的反应,并导致该测试在该人群中的低可重复性。特别是,由于GH分泌的残余超日节律持续存在,这种可靠性可能因典型或中度的临床表现而有所不同。口服葡萄糖负荷及其引起的高血糖(可能限制GH分泌)的有用性从未与适当的安慰剂(阿斯巴甜,剂量相当于75克葡萄糖)进行比较,后者不会引起高血糖。摄入75克葡萄糖常导致恶心和呕吐。

更罕见的是,试验结束时对高胰岛素血症反应性的血糖下降,可能是导致不适的原因。主要目标:通过在肢端肥大症受试者中,于同一受试者重复两次试验中口服给予75克葡萄糖后2小时内生长激素(GH)浓度的变化,来确定肢端肥大症中OGTT对GH反应的可重复性。次要目标:1. 分析OGTT对GH反应的可重复性,根据肢端肥大症的严重程度(“典型”型、“中间”型肢端肥大症)以及在一组非肢端肥大症受试者中。2. 通过比较肢端肥大症受试者中口服给予75克葡萄糖(OGTT)和375毫克阿斯巴甜(安慰剂)后GH的反应,评估OGTT在肢端肥大症中的诊断价值(实用性)。3. 评估

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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