Thymoquinone 作为附加疗法治疗糖尿病周围神经病变患者

本数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项随机临床试验,评估 Thymoquinone 对糖尿病周围神经病变(DPN)患者的神经保护作用

Hawler Medical UniversityHawler Medical University
clinicaltrials
浏览 11
其他分类Diabetic Peripheral Neuropathy (DPN)
Thymoquinone as an add-on Therapy for the Management of Patients With Diabetic Peripheral Neuropathy

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

Thymoquinone 作为附加疗法治疗糖尿病周围神经病变患者

本数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项随机临床试验,评估 Thymoquinone 对糖尿病周围神经病变(DPN)患者的神经保护作用。研究在 Hawler Medical University 附属的 Galyawa diabetic center 与 Hawler Psychiatric Hospital 神经生理科开展,实际入组 50 名糖尿病神经病变患者,分为两组:Group 1(n=25)每日服用 Pregabalin 75 mg,Group 2(n=25)每日服用 Pregabalin 75 mg 加 Thymoquinone 65 mg,疗程均为 2 个月。评估节点为基线(治疗前)与 2 个月(治疗。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:糖尿病周围神经病变(DPN)。研究设计与方法:这是一项随机临床试验,旨在评估 Thymoquinone 对伴有神经病变的糖尿病患者的神经保护作用。研究地点:主要地点为 Galyawa diabetic center 以及隶属于 Hawler Medical University 的 Hawler Psychiatric Hospital 神经生理科。曾考虑多中心扩展,但所有参与者均在主要地点招募。研究人群:实际入组 50 名糖尿病神经病变参与者。分组:Group 1(n=25):DPN 患者每日服用 Pregabalin 75 mg,持续 2 个月。Group 2(n=25):DPN 患者每日服用 Pregabalin 75 mg + Thymoquinone 65 mg,持续 2 个月。随访期:自治疗开始起持续 2 个月。评估间隔:基线(治疗前)与 2 个月(治疗后)。主要结局:一项神经传导

【主题与分类】

主题标签:Diabetic Peripheral Neuropathy (DPN)。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07313111

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:糖尿病周围神经病变(DPN)。研究设计与方法这是一项随机临床试验,旨在评估百里醌对糖尿病神经病变患者的神经保护作用。研究地点主要地点:隶属于Hawler医科大学的Galyawa糖尿病中心及Hawler精神病医院神经生理科。曾考虑多中心扩展,但所有参与者均在主要地点招募。研究人群实际入组:50名糖尿病神经病变参与者分组:第1组(n=25):DPN患者,每日服用普瑞巴林75 mg,持续2个月。第2组(n=25):DPN患者,每日服用普瑞巴林75 mg + 百里醌65 mg,持续2个月。随访期持续时间:自治疗开始起2个月。评估间隔:基线(治疗前)和2个月(治疗后)。主要结局:进行了神经传导研究,并在开始治疗前抽取血样用于(内脂素、钙卫蛋白、丙二醛和HbA1c)测量。

次要或终点指标:治疗两个月后进行了相同的检查。不良事件:在为期两个月的治疗及随访期间持续监测,包括上腹痛、头晕和头痛的风险。统计分析计划样本量:原计划纳入80名患者,但实际入组50名(每组25名)。比较分析:配对t检验、Wilcoxon符号秩检验(用于非参数数据)、在适当情况下采用重复测量方差分析。伦理考量:获得Hawler医科大学伦理委员会批准。所有参与者均签署书面知情同意书。潜在影响:若胸腺醌被证实有效,本研究可支持将胸腺醌作为糖尿病神经病变患者的神经保护策略,改善NCS结果和生活质量。

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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