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

基本信息
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
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放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/NCT04381429
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。
- OpenDataLab:
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




