支持儿童和青少年与乳糜泻共存
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为支持儿童和青少年与乳糜泻共存。乳糜泻是儿童中常见的自身免疫病,据估计在英国约每100人中就有1人患病,可发生于任何年龄,需终身无麸质饮食治疗

基本信息
资源简介
支持儿童和青少年与乳糜泻共存
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为支持儿童和青少年与乳糜泻共存。乳糜泻是儿童中常见的自身免疫病,据估计在英国约每100人中就有1人患病,可发生于任何年龄,需终身无麸质饮食治疗。摄入麸质会引发免疫系统攻击自身并损伤肠道,若长期未诊断和治疗,可能导致生长问题、青春期延迟、牙釉质缺陷、缺铁性贫血、慢性疲劳及骨质疏松等并发症,早期诊断和治疗可避免。严格的无麸质饮食管理有助于改善肠道损伤和生活质量,但检测麸质面临持续的行为和社交要求(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:乳糜泻、儿童乳糜泻。乳糜泻是儿童中常见的自身免疫病,据估计在英国每100人中约有1人患病。乳糜泻可发生于任何年龄,需终身无麸质饮食治疗。当乳糜泻患者摄入麸质(小麦、大麦和黑麦中的一种蛋白质)时,其免疫系统会攻击自身并导致肠道损伤。若长期未诊断和治疗,该病可导致生长问题、青春期延迟、牙釉质缺陷、缺铁性贫血、慢性疲劳以及随时间推移出现的骨质疏松等并发症。好消息是,通过早期诊断和治疗可以避免这些潜在并发症。虽然严格的无麸质饮食管理已被证明与肠道损伤改善和生活质量提高相关,但检测麸质所面临的持续行为和社交要求
【主题与分类】
主题标签:Celiac Disease、Celiac Disease in Children。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06007898
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
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06007898
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
病症:乳糜泻,儿童乳糜泻。乳糜泻是一种儿童常见的自身免疫性疾病,据估计在英国每100人中就有1人患病。乳糜泻可发生于任何年龄,需终身采用无麸质饮食治疗。当乳糜泻患者摄入麸质(一种存在于小麦、大麦和黑麦中的蛋白质)时,其免疫系统会攻击自身,导致肠道损伤。若长期未确诊和治疗,该病可引发并发症,如生长问题、青春期延迟、牙釉质缺陷、缺铁性贫血、慢性疲劳,以及随时间推移出现的骨质疏松。好消息是,通过早期诊断和治疗,这些潜在并发症是可以避免的。尽管严格管理无麸质饮食与肠道损伤改善和生活质量提升有关,但检测麸质所带来的持续行为和社会需求颇具挑战性。由于可能意外摄入麸质,家庭常常对参加家庭聚会、学校旅行和外出就餐感到担忧。
为应对这些担忧,一些家庭完全避免社交活动,这可能影响上学出勤以及参与生日聚会和过夜留宿等正常童年活动。患有乳糜泻的儿童和青少年(CYP)描述自己感觉像个“累赘”,并可能因需要食用不同食物而遭受社会污名,感到沮丧和孤立,以及更有可能出现心理健康问题,如抑郁、焦虑或进食障碍。大量研究表明,暴露于父母焦虑之中会增加CYP出现类似问题的风险。CYP可能了解到某些情境会让父母感到焦虑,这可能导致他们感到受威胁,并以类似方式应对(通常通过回避)。对于乳糜泻家庭而言似乎也是如此,即焦虑水平高的照护者,其CYP的焦虑水平也更高。虽然无麸质饮食
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




