α-硫辛酸联合米拉贝隆在肥胖女性和男性中的试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于内分泌、营养和代谢疾病下的肥胖症范畴,主题涉及胰岛素抵抗与肥胖。研究为单中心、II 期、单盲、随机安慰剂对照交叉先导试验,目标入组 48 名肥胖但其他方面健康的女性(n=24)和男性(n=24),比较米拉贝隆 50 mg/d 联合 α-硫辛酸

基本信息
资源简介
α-硫辛酸联合米拉贝隆在肥胖女性和男性中的试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于内分泌、营养和代谢疾病下的肥胖症范畴,主题涉及胰岛素抵抗与肥胖。研究为单中心、II 期、单盲、随机安慰剂对照交叉先导试验,目标入组 48 名肥胖但其他方面健康的女性(n=24)和男性(n=24),比较米拉贝隆 50 mg/d 联合 α-硫辛酸 2400 mg/d 与米拉贝隆 50 mg/d 联合安慰剂对糖代谢和脂解速率的影响,男女分别按同一方案研究。数据可用于探索联合用药对肥胖人群代谢指标的作用(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:胰岛素抵抗、肥胖。研究描述:这是一项单中心、II 期、单盲、随机安慰剂对照交叉先导试验。本研究旨在探索在米拉贝隆(MG)基础上加用α-硫辛酸(ALA)对糖代谢和脂解速率的影响。目标入组 48 名其他方面健康的肥胖女性(n=24)和男性(n=24),他们将被分配以下两种给药方案之一:MG 50 mg/d 和 ALA 2400 mg/d,或 MG 50 mg/d + 安慰剂,持续 4 周,随后进行 4-26 周的洗脱期,之后受试者交叉到相反的给药方案。受试者将在两个阶段各自完成前后接受代谢检测、安全性评估和影像学检查。女性和男性将使用相同方案分别进行研究。我们假设,在肥胖(BMI 30-45 kg/m^2)女性和男性中,增加
【主题与分类】
主题标签:Insulin Resistance、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/NCT05713799
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:胰岛素抵抗、肥胖。研究描述:这是一项单中心、II期、单盲、随机、安慰剂对照交叉初步研究。本研究旨在探讨在米拉贝隆(MG)基础上加用α-硫辛酸(ALA)对葡萄糖代谢和脂肪分解速率的影响。目标入组48名除肥胖外其他方面健康的女性(n=24)和男性(n=24),受试者将被分配至以下两种给药方案之一:MG 50 mg/d联合ALA 2400 mg/d,或MG 50 mg/d联合安慰剂,持续4周,随后进行4-26周的洗脱期,之后受试者交叉至相反的给药方案。受试者将在两个阶段各自完成前后接受代谢检测、安全性评估和影像学检查。女性和男性将采用相同方案分别进行研究。我们假设,在肥胖(BMI 30-45 kg/m^2)女性和男性中,与服用MG 50 mg/d联合安慰剂相比,服用MG 50 mg/d联合ALA 2400 mg/d的受试者在给药4周前后胰岛素敏感性和β3-AR激动剂诱导的脂肪分解的增加幅度更高。
值得注意的是,根据我们的初步数据和文献报道,一个关键的次要假设是:在肥胖女性及肥胖男性(BMI 30-45 kg/m^2)中,服用MG 50 mg/d与ALA 2400 mg/d联合方案的受试者,在给药四周前后由β3-AR激动剂诱导的脂解增加程度,将高于服用MG 50 mg/d加安慰剂的受试者。研究目标:* 主要目标:比较服用MG 50 mg/d与ALA 2400 mg/d联合方案四周前后胰岛素敏感性的变化,并与服用MG 50 mg/d加安慰剂进行比较。* 次要目标:* 评估在服用MG 50 mg/d与ALA 2400 mg/d期间及之前,以[2H5]甘油的同位素出现率(Ra)测量的稳态全身脂解速率,并与服用MG 50 mg/d加安慰剂进行比较。* 测定在服用MG 50 mg/d与ALA 2400 mg/d期间及之前的血清脂质水平,并与M
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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