左归降糖舒络方治疗糖尿病周围神经病变的临床研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为左归降糖舒络方治疗糖尿病周围神经病变(DPN)的临床研究。研究为单中心、随机、平行对照试验,计划从湖南中医药大学第一附属医院内分泌科门诊和住院部招募 74 例 DPN 患者(每组 37 例),并纳入 30 名健康志愿者作为对照

The First Affiliated Hospital of Hunan University of Traditional Chinese MedicineThe First Affiliated Hospital of Hunan University of Traditional Chinese Medicine
clinicaltrials
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其他分类Diabetic Peripheral Neuropathy (DPN)
Clinical Study of Zuogui Jiangtang Shuluo Formula in Treating Diabetic Peripheral Neuropathy

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

左归降糖舒络方治疗糖尿病周围神经病变的临床研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为左归降糖舒络方治疗糖尿病周围神经病变(DPN)的临床研究。研究为单中心、随机、平行对照试验,计划从湖南中医药大学第一附属医院内分泌科门诊和住院部招募 74 例 DPN 患者(每组 37 例),并纳入 30 名健康志愿者作为对照。数据覆盖 DPN 患者与健康人群的临床信息,可用于评估中药方剂对 DPN 的疗效、探索相关临床指标变化,以及开展神经系统疾病领域的对照研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:糖尿病周围神经病变(DPN)。本研究是一项单中心、随机、平行对照试验。计划于2026年8月至2027年8月期间,从湖南中医药大学第一附属医院内分泌科门诊和住院部招募74例DPN患者(每组37例),同时招募30名健康志愿者作为对照。本研究是一项单中心、随机、平行对照试验。拟于2026年1月至2026年12月期间,从湖南中医药大学第一附属医院内分泌科门诊和住院部招募74例糖尿病周围神经病变(DPN)患者,同时招募30名健康志愿者作为正常对照,依据临床诊断标准和筛选标准。符合条件的DPN患者将r

【主题与分类】

主题标签:Diabetic Peripheral Neuropathy (DPN)。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07771894

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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:糖尿病周围神经病变(DPN)。本研究为单中心、随机、平行对照试验。拟于2026年8月至2027年8月期间,从湖南中医药大学第一附属医院内分泌科门诊及住院部招募74例DPN患者(每组37例),同时招募30名健康志愿者作为对照。本研究为单中心、随机、平行对照试验。根据临床诊断标准和筛选标准,拟于2026年1月至2026年12月期间,从湖南中医药大学第一附属医院内分泌科门诊及住院部招募74例糖尿病周围神经病变(DPN)患者,同时招募30名健康志愿者作为正常对照。符合条件的DPN患者将使用SPSS软件中固定种子的随机数字生成器,按1:1比例随机分配至左归降糖舒络方(ZGJTSLF)组或甲钴胺对照组。

这是一项对参与者、护理提供者和研究者均开放的开放标签试验;然而,结局评估者,特别是负责神经传导速度测量的技术人员,将对分组分配保持盲态。ZGJTSLF组的患者将接受左归降糖舒络方汤剂,而对照组患者将接受甲钴胺片,均连续治疗4周。主要结局包括多伦多临床评分系统(TCSS)评分和神经传导速度(NCV),次要结局包括中医证候评分、空腹血糖、糖化血红蛋白和血脂谱。同时,将在基线和治疗4周后从所有参与者(包括健康志愿者)采集血液、尿液和粪便样本并冷冻保存以供进一步分析。将使用UPLC-MS/MS技术进行血浆代谢组学和脂质组学分析,以检测差异性代谢

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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