评估促黄体生成素(LH)与人绒毛膜促性腺激素(hCG)在内分泌疾病评估成人患者中的作用

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题涉及骨质疏松、高钙血症、原发性甲状旁腺功能亢进、肾上腺疾病、垂体疾病和甲状腺疾病等内分泌疾病

Martin Blomberg JensenMartin Blomberg Jensen
clinicaltrials
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其他OsteoporosisHypercalcemiaPrimary HyperparathyroidismAdrenal Gland DiseasePituitary DiseaseThyroid Diseases
Evaluation of the Role of Luteinizing Hormone (LH) and Human Chorionic Gonadotropin (hCG) in Adult Patients Undergoing Assessment for Endocrine Disorders

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

评估促黄体生成素(LH)与人绒毛膜促性腺激素(hCG)在内分泌疾病评估成人患者中的作用

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题涉及骨质疏松、高钙血症、原发性甲状旁腺功能亢进、肾上腺疾病、垂体疾病和甲状腺疾病等内分泌疾病。源站描述指出绝经过渡期及绝经后激素变化影响多器官系统,与多种症状和慢性病相关,且绝经后女性肥胖、2型糖尿病、高血压、心血管疾病和骨质疏松风险增加,绝经激素治疗虽可缓解症状和减少骨丢失,但对乳腺癌和血栓栓塞风险的担忧限制其使用,需要更好理解绝经症状的生物学机制。本站分类为肿瘤/乳腺癌(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:骨质疏松、高钙血症、原发性甲状旁腺功能亢进、肾上腺疾病、垂体疾病、甲状腺疾病。绝经过渡期及绝经后发生的激素变化影响多个器官系统,并与一系列症状和慢性疾病相关。多种内分泌疾病的患病率,包括甲状腺功能减退、原发性甲状旁腺功能亢进、骨质疏松和肾上腺肿瘤,在绝经期间及绝经后显著增加。此外,绝经后女性肥胖、2型糖尿病、高血压、心血管疾病和骨质疏松的风险增加。虽然绝经激素治疗可以缓解症状并减少骨丢失,但对乳腺癌和血栓栓塞风险的担忧限制了其使用,这凸显了更好地理解绝经症状及lo背后的生物学机制的必要性

【主题与分类】

主题标签:Osteoporosis、Hypercalcemia、Primary Hyperparathyroidism、Adrenal Gland Disease、Pituitary Disease、Thyroid Diseases。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07824102

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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

疾病情况:骨质疏松症、高钙血症、原发性甲状旁腺功能亢进症、肾上腺疾病、垂体疾病、甲状腺疾病。绝经过渡期及绝经后发生的激素变化会影响多个器官系统,并与一系列症状和慢性疾病相关。多种内分泌疾病的患病率,包括甲状腺功能减退症、原发性甲状旁腺功能亢进症、骨质疏松症和肾上腺肿瘤,在绝经过渡期及绝经后显著增加。此外,绝经后女性发生肥胖、2型糖尿病、高血压、心血管疾病和骨质疏松症的风险增加。虽然绝经激素治疗可以缓解症状并减少骨量丢失,但对乳腺癌和血栓栓塞风险的担忧限制了其使用,这凸显了需要更好地理解绝经症状和长期健康并发症背后的生物学机制。绝经的特征不仅是雌激素浓度下降,还包括循环中黄体生成素(LH)的显著升高。传统上,与绝经相关的大多数代谢和骨骼变化被归因于雌激素缺乏。

然而,包括加速骨丢失和体重增加在内的若干重要变化,往往在围绝经期就开始出现,此时雌激素浓度仍相对稳定,但LH水平显著升高。这一观察提示,升高的LH可能具有超出其在生殖系统中已知作用之外的生理效应。LH通过促黄体生成素/绒毛膜促性腺激素受体(LHCGR)发挥其生物学作用,该受体也可被人绒毛膜促性腺激素(hCG)激活。尽管hCG通常被视为与妊娠相关的激素,但在绝经后女性以及患有高促性腺激素性性腺功能减退症的男性中,常可观察到可测量的hCG浓度。我们团队的新兴证据提示,LH和hCG对钙稳态、脂肪组织、甲状腺激素代谢、肾上腺功能,以及可能对内分泌疾病的发生和进展具有此前未被认识的作用。

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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