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创建/更新时间

2026-10-07

资源简介

2型糖尿病中的自然图像暴露

Nature Image Exposure in Type 2 Diabetes 是一个来源于 clinicaltrials.gov 的数据集，主题聚焦于2型糖尿病中的自然图像暴露。根据源站描述，该研究是一项随机对照试验，参与者与统计分析均设盲，研究时间为2023年11月至2024年11月，地点位于Dicle大学内分泌科。研究人群为该科随访的64名2型糖尿病患者。该数据集在本站归类于神经系统疾病 / 其他，主题标签为 Type 2 Diabetes Mellitus (DM)。整体来看，该数据集提供了与2型糖尿病相关的临床试验背景信息，涉及研究设计、实施环境、人员配置和患者样本等维度，可用于了解该试验的基本框架和开展条件。

【数据集背景】

该数据集的主题为2型糖尿病中的自然图像暴露。2型糖尿病是一种常见的代谢性疾病，其管理涉及胰岛素治疗、自我监测、医学营养治疗和运动管理等多个方面。源站描述显示，该研究关注的是在这一患者群体中开展的自然图像暴露相关试验。研究在Dicle大学内分泌科进行，该科室设有8个房间和22张床位，配备5名教职人员、4名住院医师、1名糖尿病教育护士、9名临床护士和2名足病诊疗师。糖尿病教育护士为所有新入院的糖尿病患者提供个体化教育，内容包括胰岛素注射技术与轮换、胰岛素储存条件、自我监测与随访、医学营养治疗以及运动管理，同时也向患者亲属提供教育。这些背景信息有助于理解该试验所处的临床环境和患者管理基础。

【数据内容】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov，主题标签为 Type 2 Diabetes Mellitus (DM)。源站描述中提及的研究人群为64名2型糖尿病患者，这些患者在该内分泌科接受随访。研究设计为随机对照试验，参与者设盲，统计分析也设盲。数据集本身的具体字段、变量、图像数据内容、暴露方案细节、结局指标及统计结果等，源站未提供。因此，无法从现有信息中确定数据集包含哪些具体的图像、测量值或临床终点。

【采集与来源】

该数据集的来源站为 clinicaltrials.gov。研究于2023年11月至2024年11月在Dicle大学内分泌科开展。研究环境包括8个房间和22张床位，人员配置包括5名教职人员、4名住院医师、1名糖尿病教育护士、9名临床护士和2名足病诊疗师。研究人群由64名在该科随访的2型糖尿病患者组成。关于数据采集的具体方式、图像获取设备、采集频率、随访时间点以及数据记录流程等，源站未提供。

【适用场景】

基于现有信息，该数据集可用于了解一项在2型糖尿病患者中开展的随机对照试验的研究设计、实施地点、人员配置和样本规模。其主题涉及自然图像暴露，可能适用于与2型糖尿病管理、患者教育或临床研究设计相关的参考场景。然而，由于源站未提供具体的数据字段、暴露方案和结局指标，该数据集的实际分析用途、可支持的统计推断或临床结论尚不明确。适用场景应限于对试验背景和框架的了解，不宜用于推断具体干预效果或临床疗效。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据访问方式、文件格式、变量说明、预处理步骤或分析代码等。因此，无法给出关于如何加载、处理或分析该数据集的指导。使用者如需使用该数据集，应参考 clinicaltrials.gov 上对应的原始记录以获取更多信息。

【质量与限制】

该研究设计为随机对照试验，参与者设盲，统计分析设盲，这有助于减少偏倚。研究人群为64名2型糖尿病患者，样本量相对有限。研究在单一中心的内分泌科开展，时间为2023年11月至2024年11月。关于数据质量、缺失值、图像质量、暴露依从性、随访完整性以及统计功效等具体信息，源站未提供。因此，无法对该数据集的质量进行进一步评估，也无法明确其限制范围。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用格式或许可信息。使用者应直接访问 clinicaltrials.gov 上对应的研究记录，以获取引用要求和许可条款。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT06787859

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06787859

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
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。

数据说明

条件：2型糖尿病（DM）。研究设计：这是一项随机对照试验，采用盲法受试者和盲法统计分析。环境与时间：研究于2023年11月至2024年11月在Dicle大学内分泌科进行。该科室由8个房间和22张床位组成，配备5名教职员工、4名住院医师、1名糖尿病教育护士、9名临床护士和2名足病诊疗师。糖尿病教育护士为所有新入院的糖尿病患者提供个体化教育。教育内容包括胰岛素注射技术和轮换、胰岛素储存条件、自我监测与随访、医学营养治疗以及运动管理。同时也向患者亲属提供教育。人群与样本：研究人群包括2023年11月至2024年11月期间在—大学–内分泌科随访且符合纳入标准的64名2型糖尿病患者。

纳入标准为：已确诊糖尿病至少一年、目前使用胰岛素、能够理解并说土耳其语、既往未接触过自然图像暴露干预、每天至少进行两次胰岛素注射，以及每天至少进行两次血糖监测。排除标准包括：有精神科诊断、拒绝参与、眩晕、视觉或听觉障碍，以及认知障碍。根据这些标准确定了符合条件的参与者，共有64名患者被纳入研究。样本量与效能分析样本量估计是预先使用G*Power 3.1版[21]进行的，依据是Aktura和Sarıtaş研究中报告的自我注射恐惧量表得分。[22] 假设为大效应量（Cohen’s d = 0.80）、80%的统计效能和5%的显著性水平（α = 0.05），计算出的最低所需样本量为42名参与者，每组至少21名参与者。为了共

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