速效胰岛素类似物餐后与餐前给药对囊性纤维化相关糖尿病的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦囊性纤维化相关糖尿病(CFRD)患者的胰岛素给药时机研究。研究假设速效门冬胰岛素餐后给药可改善代谢控制、减少低血糖并便于按实际进食量调整胰岛素,从而有助于维持营养状态、延缓呼吸功能下降并提高生活质量

University Hospital, Strasbourg, FranceUniversity Hospital, Strasbourg, France
clinicaltrials
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基因组分类Cystic Fibrosis-related Diabetes
Effect of Postprandial Insulin Administration of Faster-acting Insulin Analogue Versus Pre-prandial Administration of Acting-insulin Analogue in Cystic Fibrosis Related Diabetes

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

速效胰岛素类似物餐后与餐前给药对囊性纤维化相关糖尿病的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦囊性纤维化相关糖尿病(CFRD)患者的胰岛素给药时机研究。研究假设速效门冬胰岛素餐后给药可改善代谢控制、减少低血糖并便于按实际进食量调整胰岛素,从而有助于维持营养状态、延缓呼吸功能下降并提高生活质量。纳入对象为接受每日至少三次胰岛素注射或基础-餐时方案或胰岛素泵联合CGM超过3个月的CFRD患者,采用开放、随机、两治疗、四阶段设计。数据可用于比较餐后与餐前给药的代谢及安全性差异(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:囊性纤维化相关糖尿病。研究者假设,对CFRD患者餐后给予速效门冬胰岛素可能有助于更好的代谢控制,减少低血糖,并根据实际食物摄入量便于胰岛素给药。使用速效门冬胰岛素将促进功能性胰岛素治疗。对CF患者而言,更具体地说,优化代谢控制应有助于维持良好的营养状态,减缓呼吸功能的下降并改善生活质量。接受多次胰岛素注射(每日至少三次胰岛素注射或基础-餐时胰岛素方案)或胰岛素泵联合CGM超过3个月的囊性纤维化相关糖尿病患者被纳入一项开放、随机、两治疗-4阶段的试验。

【主题与分类】

主题标签:Cystic Fibrosis-related Diabetes。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04381429

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    • 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:囊性纤维化相关糖尿病。研究者假设,在CFRD患者中餐后给予速效门冬胰岛素可能有助于实现更好的代谢控制,减少低血糖,并根据实际进食量便于胰岛素给药。使用速效门冬胰岛素将有助于功能性胰岛素治疗。对于CF患者而言,尤其是优化代谢控制应有助于维持良好的营养状况,减缓呼吸功能下降,并改善生活质量。纳入了一项开放、随机、两种治疗、4个周期(每周期3个月)、2组交叉优效性研究,对象为接受多次胰岛素注射(每日至少三次胰岛素注射或基础-餐时胰岛素方案)或胰岛素泵联合CGM治疗超过3个月的囊性纤维化相关糖尿病患者。

每组患者将在交替的时段内测试两种胰岛素治疗方案(A = 餐前门冬胰岛素,F = 餐后速效门冬胰岛素),具体顺序如下:第1组:A-F-A-F,第2组:F-A-F-A。患者将被随机分配至任一顺序,该顺序即定义了分组,并在研究的4个时段内分别接受A或F治疗。每个治疗时段将持续3个月。将在基线时及每4个月时段结束后进行为期2周的CGM(FreeStyle Libre,雅培)监测。

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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