非糖尿病女性低空腹血清胰岛素与痴呆34年随访数据
该数据集来自 Dryad,基于 1968 年基线时 1212 名 38-60 岁非糖尿病女性的血清样本,记录了空腹胰岛素与血糖值,并随访 34 年

基本信息
资源简介
非糖尿病女性低空腹血清胰岛素与痴呆34年随访数据
Data from: Low fasting serum insulin and dementia in nondiabetic women followed for 34 years
该数据集来自 Dryad,基于 1968 年基线时 1212 名 38-60 岁非糖尿病女性的血清样本,记录了空腹胰岛素与血糖值,并随访 34 年。研究以 Cox 比例风险回归评估痴呆风险,调整胰岛素、血糖及其他协变量,并在第二个模型中剔除新发糖尿病病例,同时将新发糖尿病作为第三终点进行比较。34 年间共观察到 142 例新发痴呆,低三分位胰岛素显示痴呆风险增加,风险比 HR=2.34,95% 置信区间为 (1.52, 3.58)。该数据可用于研究低空腹胰岛素与痴呆的长期关联,并考虑糖尿病发病的影响(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2019。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:此前一项研究在男性队列的 5 年随访中报告了空腹胰岛素与痴呆之间的 U 型关联,现在一个随访超过 34 年的女性代表性人群中重新研究该关联,并考虑糖尿病的发病率。方法:在 1968 年基线时,从 1212 名年龄 38-60 岁的非糖尿病女性的血清样本中获取胰岛素和血糖的空腹值。通过 Cox 比例风险回归评估痴呆风险,调整胰岛素、血糖和其他协变量,并在第二个模型中,在剔除新发糖尿病病例后进行审查。新发糖尿病被视为第三个终点,用于与痴呆进行比较。结果:在 34 年间,我们观察到 142 例新发痴呆。胰岛素低三分位显示痴呆风险增加,风险比 (HR) = 2.34,95% 置信区间 = (1.52, 3.58),协
【主题与分类】
主题标签:Vascular dementia、Cohort studies、All Cognitive Disorders/Dementia、Alzheimer's disease。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.21v1r72
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.21v1r72
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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:
数据集大小约 129.0 KB。
数据说明
目的:既往一项研究在男性队列的5年随访中报告了空腹胰岛素与痴呆之间的U型关联,现在一代表女性人群中重新开展研究,随访34年,并考虑糖尿病的发病率。方法:从1968年基线时1212名年龄38-60岁的非糖尿病女性的血清样本中获取胰岛素和空腹血糖值。通过Cox比例风险回归评估痴呆风险,校正胰岛素、血糖及其他协变量,并在第二个模型中,在删失新发糖尿病病例后进行评估。新发糖尿病作为第三个终点,用于与痴呆进行比较。结果:在34年间,我们观察到142例新发痴呆病例。与中间三分位相比,胰岛素低三分位显示痴呆风险增加,风险比(HR)=2.34,95%置信区间=(1.52,3.58),但胰岛素高三分位则未显示,HR=1.28(0.81,2.03)。这些关联在无糖尿病合并症的痴呆中也可见到。
相比之下,高胰岛素而非低胰岛素预测了新发糖尿病(115例),风险比分别为HR=1.70(1.08,2.68)和HR=0.76(0.43,1.37)。结论:我们的研究结果揭示了女性人群中空腹血清胰岛素与痴呆之间存在非线性关联,低胰岛素值伴随的高风险并非归因于临床前痴呆或胰岛素分泌受损。这一状况提示了一条不同于涉及糖尿病的代谢途径的痴呆新路径。
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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