少女叶酸与维生素B12强化效果研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,关注少女群体中叶酸与维生素B12强化的效果,涉及叶酸缺乏、维生素B12缺乏、巨幼细胞性贫血、认知发育及抑郁症状等状况

University GhentUniversity Ghent
clinicaltrials
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基因组Folate DeficiencyVitamin B 12 DeficiencyAnemia, MegaloblasticCognitive DevelopmentDepressive Symptoms
Effectiveness of Fortification With Folic Acid and Vitamin B12 Among Teenage Girls

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

少女叶酸与维生素B12强化效果研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,关注少女群体中叶酸与维生素B12强化的效果,涉及叶酸缺乏、维生素B12缺乏、巨幼细胞性贫血、认知发育及抑郁症状等状况。源站描述指出叶酸与维生素B12在DNA合成、细胞分裂、红细胞生成和神经系统髓鞘化中相互依赖,少女作为未来母亲其营养状况对后续妊娠和出生结局有长期影响,神经管缺陷主要与孕早期严重叶酸缺乏相关,而孕期补充铁和叶酸的政策因产前保健依从性低、意外妊娠比例大等因素未能有效预防神经管缺陷。数据可用于相关营养干预与健康结局研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:叶酸缺乏、维生素B12缺乏、巨幼细胞性贫血、认知发育、抑郁症状。叶酸(FA)和维生素B12在关键细胞过程中发挥相互依赖的作用,即脱氧核糖核酸合成、细胞分裂、红细胞形成和神经系统髓鞘化。青少年是未来的母亲。因此,她们的健康和营养状况对未来妊娠和出生结局具有长期影响。神经管缺陷(NTDs)是一组致命或严重致残的出生缺陷,已知主要是妊娠早期严重叶酸缺乏的结果。建议妇女在孕期服用铁和叶酸(IFA)补充剂的政策未能成功预防NTDs,原因是包括IFA在内的产前保健服务依从性低、意外妊娠比例大、IFA的服用时机

【主题与分类】

主题标签:Folate Deficiency、Vitamin B 12 Deficiency、Anemia, Megaloblastic、Cognitive Development、Depressive Symptoms。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06100146

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

状况:叶酸缺乏、维生素B12缺乏、贫血、巨幼细胞性、认知发育、抑郁症状。叶酸(FA)和维生素B12在关键细胞过程中发挥着相互依赖的作用,即脱氧核糖核酸合成、细胞分裂、红细胞形成和神经系统髓鞘化。青少年是未来的母亲。因此,她们的健康和营养状况对未来妊娠和出生结局具有长期影响。神经管缺陷(NTDs)是一组致命或严重致残的出生缺陷,已知主要是妊娠早期严重叶酸缺乏的结果。建议妇女在妊娠期间服用铁和叶酸(IFA)补充剂的政策未能成功预防NTDs,原因包括对产前保健服务(包括IFA)的依从性低、计划外妊娠比例大、IFA补充剂开始的时间以及使IFA获取受限的后勤限制。有强有力的证据表明,食品强化在促进母婴健康方面具有重要作用,主要通过减少微量营养素缺乏。

发展中国家的大部分脆弱人群居住在农村地区,获取市场上强化食品的机会有限。在这种操作限制下,使用本地强化谷物可作为一种替代干预措施。然而,关于小规模谷物强化有效性的证据十分匮乏;在埃塞俄比亚,相关证据尚不存在。此外,青少年女孩是一个研究不足的群体,并未被纳入不同营养干预项目的目标人群。本研究的总体目标是评估小规模叶酸和维生素B12强化谷物在改善农村青少年女孩(13-19岁)的叶酸和维生素B12状况、生长速度、青春期状态、贫血、认知发展和心理健康方面的有效性。本研究将于10月起在埃塞俄比亚南部的Arba Minch健康与人口监测点(AM-HDSS)开展。

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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