临床试验中代谢与心理适应性的研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06800794

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数据说明

条件：肥胖与2型糖尿病。经历食物不安全的女性面临食物获取的不确定性，常错过餐食并忍受饥饿，但悖论的是，她们相比食物安全的女性，发展成肥胖的风险高出50%。这部分归因于食物不安全涉及的代谢和行为因素。研究表明，食物获取的不确定性与以下因素相关：1) 高呼吸商（RQ），表明底物氧化倾向于脂肪储存和碳水化合物燃烧；2) 燃料效率增加及食物热效应（TEF）降低；3) 食物的相对强化效能（RREFOOD）较高，部分原因是由于食物获取不可预测导致的周期性食物剥夺和饥饿感；4) 短暂的时间窗口，涉及做出侧重于满足即时而非长期目标的决策，这通过延迟折扣（DD）评估。尽管食物不安全与肥胖的人群应调整饮食，但倾向于脂肪储存的RQ、降低的TEF、高RREFOOD及高DD可能削弱传统饮食减重方法的效果。

这项初步研究的目标是采用一种新颖的阶梯楔形设计，考察提供个性化、稳定、可预测、低碳水化合物、低血糖指数、高蛋白、低能量密度的饮食，对以食物不安全且患有肥胖症的低收入女性为特征的代谢和行为因素变化的影响。这项工作拓展了我们关于食物不安全所涉及的行为和代谢因素的研究，并将为一项随机对照试验提供有力的初步数据，该试验针对一种新颖的饮食方法，靶向食物不安全和肥胖所涉及的因素，从而改善体重控制并降低心脏代谢风险因素。研究者预计至少筛查60名女性，估计筛查失败率为80%。该初步项目的一个目标是为未来研究提供效应量。样本量是根据

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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