巧克力与体育锻炼减少痴呆前老年人营养不良

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为巧克力与体育锻炼减少痴呆前老年人营养不良,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类

Massimo Venturelli, PhDMassimo Venturelli, PhD
clinicaltrials
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蛋白质DementiaDementia, MildDementia ModerateDementia SenileMalnutritionDeficiency NutritionalDeficiency Diseases
Chocolate and Physical Exercise to Reduce Malnutrition in Pre-dementia Aged People

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

巧克力与体育锻炼减少痴呆前老年人营养不良

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为巧克力与体育锻炼减少痴呆前老年人营养不良,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类。源站描述涉及痴呆、轻度痴呆、中度痴呆、老年痴呆、营养不良、营养缺乏及营养缺乏病等条件,并指出老年人易发生营养不良,其可导致身体成分改变、体重下降、肌肉消耗,并与蛋白质能量营养不良及组织代谢重编程相关,进而加剧衰老过程、维持胰岛素抵抗并损害骨骼肌等关键器官和组织的线粒体代谢。预防营养不良至关重要,因为其与健康全面加速衰退相关,增加衰弱风险。该数据可用于相关疾病与营养干预研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:痴呆、轻度痴呆、中度痴呆、老年痴呆、营养不良、营养缺乏、营养缺乏病。背景:老年人特别容易发生营养不良,这是一种由食物摄入或吸收缺陷(营养缺乏)导致的身体成分改变和体重减轻的状态。肌肉消耗是这种情况的主要缺点,也是蛋白质能量营养不良(PEM)的症状,以及组织代谢重编程加速衰老过程的表现。这些变化维持胰岛素抵抗并损害关键器官和组织的线粒体代谢,包括骨骼肌。预防营养不良至关重要。营养不良与健康状况的加速和全面衰退相关(身体和认知/心理方面均恶化),从而增加衰弱风险,并最终加速身体

【主题与分类】

主题标签:Dementia、Dementia, Mild、Dementia Moderate、Dementia Senile、Malnutrition、Deficiency Nutritional、Deficiency Diseases。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05343611

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:痴呆、轻度痴呆、中度痴呆、老年性痴呆、营养不良、营养缺乏、营养缺乏病。背景:老年人尤其容易发生营养不良,这是一种由食物摄入或吸收缺陷(营养素缺乏)导致的身体成分改变和体重减轻的状态。肌肉萎缩是这种情况的主要不良后果,也是蛋白质-能量营养不良(PEM)的症状,以及组织代谢重编程加速衰老过程的表现。这些变化维持了胰岛素抵抗和关键器官及组织(包括骨骼肌)线粒体代谢受损。预防营养不良至关重要。营养不良与健康状况的加速和全面下降相关(使身体和认知/心理方面均恶化),从而增加衰弱风险,并最终加速身体和认知衰退。在这种情况下,大多数人会经历明显的运动功能丧失,生活质量显著下降,跌倒风险高,而跌倒往往代表生命的终末事件。

这些因素可降低高龄老人的衰弱阈值,随之导致适应能力丧失,而适应能力是成功老龄化的基本特征。这种活动能力退化的过程由多因素引起,还包括认知功能下降、骨脆性增加和关节灵活性降低。有力证据表明,衰老和认知衰退与下丘脑-垂体-肾上腺轴(HPA轴)失调相关,并伴有皮质醇水平的明显升高。皮质醇过多症的影响深远,广泛作用于骨骼肌,从而导致显著的肌少症和脆弱性。众所周知,阿尔茨海默病(AD)患者的HPA轴活动受损。这种失调导致皮质醇水平升高。高水平的皮质醇是最具分解代谢作用的激素之一,也会导致明显的肌少症。其机制包括对胰岛素轴的拮抗作用(其次

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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