Liraglutide 对中重度阻塞性睡眠呼吸暂停肥胖受试者的效果：SCALE™ - Sleep Apnoea
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为 Liraglutide 对肥胖合并中重度阻塞性睡眠呼吸暂停受试者的效果研究，属于内分泌、营养和代谢疾病下的肥胖症分类
基本信息
资源简介
Liraglutide 对中重度阻塞性睡眠呼吸暂停肥胖受试者的效果：SCALE™ - Sleep Apnoea
该数据集围绕一项关于利拉鲁肽（Liraglutide）在肥胖合并中重度阻塞性睡眠呼吸暂停受试者中应用效果的研究而建立，来源于 clinicaltrials.gov，主题标签涵盖代谢与营养障碍、肥胖症以及阻塞性睡眠呼吸暂停。研究在北美地区开展，旨在考察利拉鲁肽对肥胖合并睡眠呼吸暂停受试者的影响。数据集在分类上归属于内分泌、营养和代谢疾病下的肥胖症方向，适合关注代谢性疾病、肥胖症治疗以及睡眠呼吸障碍交叉领域的研究人员参考使用。整体而言，该数据集提供了一个针对特定人群药物干预研究的结构化信息来源，便于了解该试验的基本定位与主题范围。
【数据集背景】
该数据集所对应的研究聚焦于肥胖与阻塞性睡眠呼吸暂停这两种相互关联的健康问题。肥胖症属于内分泌、营养和代谢疾病范畴，而阻塞性睡眠呼吸暂停则是一种常见的睡眠呼吸障碍。研究关注的对象是同时患有肥胖症与中度或重度阻塞性睡眠呼吸暂停的受试者。研究目的在于探究利拉鲁肽在这类受试者中的效果。试验在北美地区进行。数据集的主题标签包括代谢与营养障碍、肥胖症以及阻塞性睡眠呼吸暂停，反映出该研究横跨代谢与呼吸睡眠两个领域。
【数据内容】
该数据集的主题为利拉鲁肽对肥胖合并中重度阻塞性睡眠呼吸暂停受试者的效果研究。其内容围绕这一临床试验展开，涉及的条件包括代谢与营养障碍、肥胖症以及阻塞性睡眠呼吸暂停。数据集在分类上属于内分泌、营养和代谢疾病下的肥胖症。关于具体的受试者数量、用药剂量、观察指标、随访时长、统计结果等详细数据内容，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述指出，该试验在北美地区开展，研究目的是调查利拉鲁肽在肥胖合并睡眠呼吸暂停受试者中的效果。所涉及的疾病条件包括代谢与营养障碍、肥胖症以及阻塞性睡眠呼吸暂停。除上述来源与地域信息外，关于具体的采集方式、采集时间、样本招募细节等，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于关注内分泌、营养和代谢疾病尤其是肥胖症方向的研究人员，也适用于对阻塞性睡眠呼吸暂停与药物干预交叉领域感兴趣的使用者。由于主题涉及利拉鲁肽在肥胖合并中重度阻塞性睡眠呼吸暂停受试者中的效果，该数据集可用于了解该临床试验的基本背景与主题定位，辅助进行相关领域的文献检索、研究选题或信息汇总。关于更具体的分析用途或临床决策支持等场景，源站未提供。
【使用方法】
该数据集来自 clinicaltrials.gov，属于临床试验注册信息类数据。使用者可依据其主题标签与分类定位，在内分泌、营养和代谢疾病下的肥胖症范畴中检索和引用。关于具体的数据字段结构、访问接口、下载格式或分析工具等使用方法，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集的信息来源为 clinicaltrials.gov，试验在北美地区开展。其主题标签与分类明确，涵盖代谢与营养障碍、肥胖症及阻塞性睡眠呼吸暂停。关于数据的完整性、准确性、更新频率、样本代表性以及是否存在缺失或偏倚等质量与限制方面的具体说明，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。关于具体的引用格式、许可条款、使用限制或版权说明，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01557166
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：代谢与营养障碍、肥胖、阻塞性睡眠呼吸暂停。该试验在北美进行。试验目的是研究利拉鲁肽对伴有睡眠呼吸暂停的肥胖受试者的疗效。
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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