囊性纤维化连续血糖监测:血糖关系、临床相关性与CFRD诊断意义

背景:连续血糖监测(CGM)在囊性纤维化(CF)中的临床效用和意义尚不明确。目的:我们检查了CGM指标与成人CF患者临床结局之间的相关性,研究了糖化血红蛋白(HbA1c)与CGM衍生的平均血糖(AG)之间的关系,并探索了区分囊性纤维化相关糖尿病(CFRD)与正常和异常糖耐量的CGM指标

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蛋白质回归囊性纤维化连续血糖监测CFRDHbA1c血糖变异性肺功能营养状态
Continuous glucose monitoring in cystic fibrosis: glycemic relationships, clinical correlations, and implications for CFRD diagnosis

基本信息

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许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

囊性纤维化连续血糖监测:血糖关系、临床相关性与CFRD诊断意义

背景:连续血糖监测(CGM)在囊性纤维化(CF)中的临床效用和意义尚不明确。目的:我们检查了CGM指标与成人CF患者临床结局之间的相关性,研究了糖化血红蛋白(HbA1c)与CGM衍生的平均血糖(AG)之间的关系,并探索了区分囊性纤维化相关糖尿病(CFRD)与正常和异常糖耐量的CGM指标

Continuous glucose monitoring in cystic fibrosis: glycemic relationships, clinical correlations, and implications for CFRD diagnosis

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:连续血糖监测(CGM)在囊性纤维化(CF)中的临床效用和意义尚不明确。目的:我们检查了CGM指标与成人CF患者临床结局之间的相关性,研究了糖化血红蛋白(HbA1c)与CGM衍生的平均血糖(AG)之间的关系,并探索了区分囊性纤维化相关糖尿病(CFRD)与正常和异常糖耐量的CGM指标。方法:这项前瞻性观察性研究纳入了77名成人CF患者,他们在间隔3个月的2至3个时间点测量了CGM和HbA1c。结果:77名参与者中有31人通过口服葡萄糖耐量试验和/或HbA1c符合美国糖尿病协会推荐的CFRD诊断标准。在所有参与者中,CGM的高血糖和血糖变异性指标与营养状态和肺功能相关。Hb

【主题与分类】

主题标签:囊性纤维化、连续血糖监测、CFRD、HbA1c、血糖变异性、肺功能、营养状态。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Af9e917e3aa93312204dd8e4a28e6b5afb9c84ff678ca40cdc11fb54fbb6c1928

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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数据说明

背景:连续血糖监测(CGM)在囊性纤维化(CF)中的临床效用和意义尚不明确。目的:我们研究了成人CF患者中CGM指标与临床结局之间的相关性,探讨了糖化血红蛋白(HbA1c)与CGM衍生的平均血糖(AG)之间的关系,并探索了能够区分囊性纤维化相关糖尿病(CFRD)与正常及异常糖耐量的CGM指标。方法:这项前瞻性观察性研究纳入了77名成人CF患者,他们在相隔3个月的2至3个时间点进行了CGM和HbA1c检测。结果:77名参与者中有31名通过口服葡萄糖耐量试验和/或HbA1c达到了美国糖尿病协会推荐的CFRD诊断标准。在所有参与者中,CGM的高血糖和血糖变异性指标与营养状况和肺功能相关。HbA1c与AG相关(R2 = 0.71,P < 0.001),两者之间无显著差异……

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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