用于PKU饮食管理的缓释蛋白替代品市场调研
该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕苯丙酮尿症(PKU)及高苯丙氨酸血症(HPA)的饮食管理,聚焦缓释蛋白替代品的市场调研

基本信息
资源简介
用于PKU饮食管理的缓释蛋白替代品市场调研
该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕苯丙酮尿症(PKU)及高苯丙氨酸血症(HPA)的饮食管理,聚焦缓释蛋白替代品的市场调研。源站描述指出低蛋白饮食是主要治疗手段,需补充蛋白替代品以满足正常生长发育的基本蛋白需求,但长期依从性仍是主要挑战,改善产品类型选择可能有助于提高依从性。数据覆盖PKU/HPA及相关遗传性代谢性脑病、中枢神经系统疾病和氨基酸代谢先天缺陷等主题,可用于了解该领域蛋白替代品的市场现状与依从性问题(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:苯丙酮尿症(PKU)和高苯丙氨酸血症、遗传性代谢性脑病、代谢性脑病、脑疾病、中枢神经系统疾病、神经系统疾病、氨基酸代谢先天缺陷、代谢先天缺陷。苯丙酮尿症(PKU)或高苯丙氨酸血症(HPA)儿童的主要治疗是低蛋白饮食。该治疗的一部分需要给予蛋白替代品,以满足正常生长发育的基本蛋白需求。已有多个品牌的PKU/HPA蛋白替代品以各种剂型上市。然而,服用蛋白替代品的依从性仍是一个挑战。由于低蛋白饮食通常建议终身坚持,长期依从性始终是主要关注点。因此,改善产品类型方面的选择可能有助于提高依从性。XPhe
【主题与分类】
主题标签:Brain Diseases, Metabolic, Inborn、Brain Disorder, Metabolic、Brain Diseases、Central Nervous System Diseases、Nervous System Diseases、Amino Acid Metabolism, Inborn Errors、Metabolism, Inborn Errors、Genetic Disease, Inborn、Genetic Diseases, Inborn、Metabolic Diseases。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07802366
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07802366
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
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:
数据说明
条件:苯丙酮尿症(PKU)和高苯丙氨酸血症、脑部疾病(代谢性、先天性)、脑部疾病(代谢性)、中枢神经系统疾病、神经系统疾病、氨基酸代谢先天性缺陷、代谢先天性缺陷。苯丙酮尿症(PKU)或高苯丙氨酸血症(HPA)儿童的主要治疗方法是低蛋白饮食。该治疗的一部分需要给予蛋白质替代品,以满足正常生长发育的基本蛋白质需求。市场上已有多种品牌的PKU/HPA蛋白质替代品,形式多样。然而,坚持服用蛋白质替代品仍然是一个挑战。由于通常建议终身采用低蛋白饮食,长期依从性始终是一个主要问题。因此,改善产品类型的选择可能有助于提高依从性。XPhe Piccos是一种缓释、不含苯丙氨酸的蛋白质替代品,呈微小片剂形式,富含维生素、矿物质和微量元素,专为PKU/HPA儿童和成人设计。
XPhe Piccos是一种特殊医学用途食品(FSMP),依据2015年9月25日补充2013年6月12日第609/2013号条例(EU)的授权条例(EU)2016/128的定义,用于PKU/HPA的饮食管理。预计XPhe Piccos将成为PKU/HPA患者的一种合适替代选择,拓宽他们可选择的蛋白质替代品范围,以适应其生活方式和偏好。这是一项前瞻性、单臂、开放标签、观察性耐受性研究,纳入10名PKU儿童。目前正在服用第二阶段蛋白质替代品的受试者将被招募参加为期7天的试验,服用新型即用型缓释、无苯丙氨酸蛋白质替代片剂,以评估研究产品的耐受性和可接受性。因此,受试者将用新产品替代其部分或全部常规蛋白质替代品。在7天试验期间,受试者或照护者将被要求完成每日问卷,记录以下信息:* 使用情况和依从性 * 使用便利性及任何给药相关问题
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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