功能性消化不良的认知行为治疗(上腹痛综合征与餐后不适综合征亚型)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦功能性消化不良及其上腹痛综合征与餐后不适综合征两个亚型。源站描述指出,功能性消化不良是肠脑互动慢性障碍,标准药物治疗常缓解不充分,心理因素与肠脑轴失调在症状产生和持续中起作用

Azienda Ospedaliera Specializzata in Gastroenterologia Saverio de BellisAzienda Ospedaliera Specializzata in Gastroenterologia Saverio de Bellis
clinicaltrials
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其他分类Functional DyspepsiaEpigastric Pain SyndromePostprandial Distress Syndrome
Cognitive Behavioral Therapy for Functional Dyspepsia (Epigastric Pain Syndrome and Postprandial Distress Syndrome Subtypes)

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

功能性消化不良的认知行为治疗(上腹痛综合征与餐后不适综合征亚型)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦功能性消化不良及其上腹痛综合征与餐后不适综合征两个亚型。源站描述指出,功能性消化不良是肠脑互动慢性障碍,标准药物治疗常缓解不充分,心理因素与肠脑轴失调在症状产生和持续中起作用。本随机对照试验研究在优化标准药物治疗基础上加用结构化认知行为治疗项目的效果,参与者按消化不良亚型分层并以1:1比例随机分配。数据可用于按亚型分类、治疗分组及症状相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:功能性消化不良、上腹痛综合征、餐后不适综合征。功能性消化不良是一种肠脑互动慢性障碍,特征是在无结构性疾病的情况下持续存在上消化道症状。它通常分为上腹痛综合征和餐后不适综合征,二者可能反映部分不同的潜在机制。标准药物治疗往往不能完全缓解症状,越来越多的证据支持心理因素和肠脑轴失调在症状产生和持续中的作用。本随机对照试验研究在成人功能性消化不良患者中,在优化标准药物治疗基础上加用结构化认知行为治疗项目的有效性。参与者按消化不良亚型分层,并以1:1比例随机分配。

【主题与分类】

主题标签:Functional Dyspepsia、Epigastric Pain Syndrome、Postprandial Distress Syndrome。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07577089

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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:功能性消化不良、上腹痛综合征、餐后不适综合征。功能性消化不良是一种脑-肠相互作用的慢性疾病,其特征是在无结构性病变的情况下持续存在上消化道症状。该病通常分为上腹痛综合征和餐后不适综合征,二者可能反映部分不同的潜在机制。标准药物治疗往往不能完全缓解症状,越来越多的证据支持心理因素和脑-肠轴失调在症状产生和持续中存在作用。本随机对照试验研究在成人功能性消化不良患者中,将标准化认知行为治疗方案加入优化标准药物治疗后的有效性。参与者按消化不良亚型分层,并以1:1比例随机分配至单独接受优化标准治疗或优化标准治疗联合认知行为治疗。结局评估者对治疗分配设盲。

认知行为治疗干预由受过培训的治疗师以个体形式实施,重点关注心理教育、认知重构、压力管理、应对策略以及行为暴露和内感受暴露。该干预旨在针对可能与症状持续相关的症状相关认知、情绪反应和行为模式。除评估临床疗效外,本研究采用多模态方法刻画与治疗反应相关的生物学、心理学和临床因素。数据收集包括临床和心理评估,以及采集生物样本以探索与炎症、应激调节、肠道屏障功能及肠道微生物群组成和活动相关的标志物。测量在基线和随访期间进行,以评估随时间的变化及其与症状改善的关系。本研究旨在识别对认知B

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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