IFA补充对肥胖与非肥胖女性疗效差异研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06622551

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   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

研究条件：肥胖与超重、贫血、缺铁性贫血。贫血是带来诸多不良健康后果的主要营养问题之一，尤其对孕期女性健康影响显著。越来越多的证据表明，超重/肥胖可导致贫血。然而，贫血与超重/肥胖之间的关联尚未得到充分确立，尤其是在包括印度尼西亚在内的发展中国家。过去几十年间，印度尼西亚的超重/肥胖患病率急剧上升，而贫血患病率并未出现显著下降。印度尼西亚的贫血患病率仍令人担忧，非妊娠女性为27.2%，妊娠女性为48.9%（印度尼西亚卫生部，2019a）。因此，有必要采用适当的测量方法，研究印度尼西亚育龄女性中超重/肥胖与贫血之间的关联。此外，现有研究在很大程度上忽视了膳食摄入在超重/肥胖与贫血关联中的作用，尽管其具有重要意义。本研究还将测量女性的膳食摄入情况。

一旦参与者同意参与本研究，研究者将询问其个人信息（最新教育经历、就业情况、总体健康状况、月经史、吸烟史及体力活动水平）。随后，研究者将要求参与者在膳食记录表中填写连续3个非连续日所摄入的食物和饮料。接着，研究者将询问其过去24小时/1天内的膳食摄入情况（参与者所摄入的食物及其大致数量）。之后，研究者将进行人体测量（身高、体重和腰围）以判定营养状况。研究者还将采集参与者少量（3mL）血液样本，共两次（干预前和干预后）。采血将由受过培训的护士/医学检验人员在医生监督下进行并采集

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。