血清DXM能否提高过夜DXM抑制试验诊断库欣综合征的准确性?

本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于库欣综合征及相关代谢内分泌疾病。源站描述了一项前瞻性研究,旨在评估在过夜 1mg 地塞米松(DXM)抑制试验中同步检测血清 DXM 是否能提高高皮质醇血症的诊断准确性,并涉及肾上腺偶发瘤、酒精中毒和肥胖等条件

Haukeland University HospitalHaukeland University Hospital
clinicaltrials
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其他分类Cushing's SyndromeAdrenal IncidentalomasAlcoholismObesity
Does Serum-DXM Increase Diagnostic Accuracy of the Overnight DXM Suppression Test in the Work-up of Cushing's Syndrome?

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

血清DXM能否提高过夜DXM抑制试验诊断库欣综合征的准确性?

本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于库欣综合征及相关代谢内分泌疾病。源站描述了一项前瞻性研究,旨在评估在过夜 1mg 地塞米松(DXM)抑制试验中同步检测血清 DXM 是否能提高高皮质醇血症的诊断准确性,并涉及肾上腺偶发瘤、酒精中毒和肥胖等条件。数据可用于探索诊断试验准确性、DXM 吸收或代谢异常的原因及患病率等研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:库欣综合征、肾上腺偶发瘤、酒精中毒、肥胖。背景:高皮质醇血症的评估包括过夜 1mg 地塞米松(DXM)抑制试验。一个重要缺陷是诊断特异性仅为 80%,这可能是由于个体间肠道吸收或 DXM 代谢差异所致。研究假设:研究者假设血清 DXM 测量将提高过夜 DXM 试验在高皮质醇血症检查中的诊断准确性。目的:本前瞻性研究的主要目的是评估在晨间样本中与血清皮质醇同时测量的血清 DXM 是否能提高该诊断试验的诊断准确性。有若干次要目的。其一是估计异常 DXM 吸收或代谢的患病率及原因。研究者还将评估可行性。

【主题与分类】

主题标签:Cushing's Syndrome、Adrenal Incidentalomas、Alcoholism、Obesity。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/肥胖症。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01504555

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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

病症:库欣综合征、肾上腺偶发瘤、酒精中毒、肥胖。背景:高皮质醇血症的评估包括过夜1mg地塞米松(DXM)抑制试验。一个重要的缺点是诊断特异性仅为80%,这可能是由于个体间肠道吸收或DXM代谢的差异。研究假设:研究者假设,血清DXM测量将提高过夜DXM试验在高皮质醇血症检查中的诊断准确性。目的:本前瞻性研究的主要目的是评估在晨间样本中同时测量血清DXM和血清皮质醇是否能提高该诊断试验的诊断准确性。还有几个次要目的。其一是估计异常DXM吸收或代谢的患病率及其原因。研究者还将评估唾液DXM的可行性和诊断准确性。此外,还将评估并比较午夜唾液皮质醇和可的松以及尿皮质醇的诊断准确性。

设计:将在接受高皮质醇血症(包括偶发瘤)评估的患者中,分析过夜地塞米松抑制试验后晨血清中DXM的水平。将基于阴性试验结果,确立一个判定血清中DXM浓度不足以抑制内源性皮质醇生成的临界值。随后,该临界值将应用于对DXM试验诊断准确性的回顾性分析中。本研究为前瞻性研究,采用盲法设计,即DXM测定结果在试验结束后揭晓。

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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