评估Milamend产品能否改善自报PCOS症状女性激素平衡的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕一项评估Milamend Hormone Balance产品能否改善自报PCOS症状女性激素平衡的研究

Mila Mend Inc.Mila Mend Inc.
clinicaltrials
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时间序列Polycystic Ovarian Syndrome (PCOS)
This Study Aims to Evaluate Whether Milamend's Product Could Improve Hormone Balance in Women Who Suffer From Self-reported PCOS Symptoms.

基本信息

模态
时间序列
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

评估Milamend产品能否改善自报PCOS症状女性激素平衡的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕一项评估Milamend Hormone Balance产品能否改善自报PCOS症状女性激素平衡的研究。源站描述指出,天然补充剂日益被视为应对PCOS等多因素激素失调症状的有效途径;该研究产品针对PCOS及相关内分泌问题中常见的多种相互关联机制设计,包括胰岛素抵抗、雄激素过多、氧化应激、甲状腺功能障碍、肠道菌群失调和情绪调节,成分选择优先考虑人体证据、生物可利用形式以及覆盖生殖、代谢、免疫和肠脑轴的系统性方法。数据可用于了解PCOS相关激素失调的干预研究设计与机制假设(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:多囊卵巢综合征(PCOS)。天然补充剂日益被认为是一种可行且有效的方法,可用于影响激素失调所导致的多方面症状,而激素失调是诸如多囊卵巢综合征(PCOS)等疾病的基础。本研究的研究产品Milamend Hormone Balance旨在应对PCOS及相关内分泌问题中常见的多种相互关联机制:胰岛素抵抗、雄激素过多、氧化应激、甲状腺功能障碍、肠道菌群失调和情绪调节。成分选择优先考虑人体证据(在可获得的情况下优先采用RCT/荟萃分析)、生物可利用形式,以及涵盖生殖、代谢、免疫和肠脑轴的系统性方法。该产品的核心成分旨在支持激素平衡和胰岛素信号传导,这对PCOS等疾病至关重要。一种由Myo-和D-chiro-i组成的混合物

【主题与分类】

主题标签:Polycystic Ovarian Syndrome (PCOS)。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07764328

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数据说明

条件:多囊卵巢综合征(PCOS)。天然补充剂正日益被认为是影响多囊卵巢综合征(PCOS)等疾病背后激素失调所导致的多方面症状的一种可行且有效的方法。本研究的研究产品Milamend Hormone Balance的开发旨在针对PCOS及相关内分泌问题中常见的多种相互关联的机制:胰岛素抵抗、雄激素过多、氧化应激、甲状腺功能障碍、肠道菌群失调和情绪调节。成分选择优先考虑人体证据(在可获得的情况下优先采用随机对照试验/荟萃分析)、生物利用度高的形式,以及涵盖生殖、代谢、免疫和肠-脑轴的系统性方法。该产品的核心成分旨在支持激素平衡和胰岛素信号传导,这对PCOS等疾病至关重要。产品中包含比例为40:1的肌醇与D-手性肌醇混合物,因为它直接模拟人体自然的生理比例,并且是研究最广泛的用于改善胰岛素敏感性和恢复月经规律的混合物。

这种混合物有助于改善排卵并减轻高雄激素症状,如多毛症和痤疮。吡啶甲酸铬通过增强胰岛素受体信号传导、管理血糖水平和抑制食欲进一步支持这一效果。同样,吡啶甲酸锌因其在胰岛素代谢、激素平衡和抗氧化防御中的作用而被纳入,可改善月经和雄激素相关症状。这一类别的最后两种成分,辅酶Q10(CoQ10)和α-硫辛酸(ALA),协同作用以支持线粒体功能并减少氧化应激。这对卵子/胚胎质量和整体细胞能量尤为有益,这两种成分在胰岛素抵抗和生育结局相关研究中均显示出积极结果。补充剂中的几种成分为整体健康和福祉提供基础性支持。叶酸(以5-MTHF形式)是维生素B9的活性形式,

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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