益生菌预防儿童健康问题

源站描述显示,这是一项在越南部分社区开展的随机对照现场试验,纳入 1036 名 3 至 5 岁儿童,儿童通过人口学调查识别

National Institute of Nutrition, VietnamNational Institute of Nutrition, Vietnam
clinicaltrials
浏览 9
表格分类Gastrointestinal System DiseaseRespiratory System
Probiotics Prevent Health Problems in Children

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

益生菌预防儿童健康问题

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为益生菌预防儿童健康问题,涉及 Gastrointestinal System Disease 与 Respiratory System。源站描述显示,这是一项在越南部分社区开展的随机对照现场试验,纳入 1036 名 3 至 5 岁儿童,儿童通过人口学调查识别。研究按 1:1 随机分组,治疗组每日饮用一瓶 65ml 含 650 亿益生菌 Lactobacillus casei strain Shirota 的益生菌饮料,持续 12 周,非治疗组不接受该饮料。数据可用于儿童胃肠道与呼吸系统健康相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Gastrointestinal System Disease, Respiratory System。这将是一项随机对照现场试验,涉及越南一些社区中 1036 名 3 至 5 岁儿童。这 1036 名儿童将通过人口学调查识别。基于可用的国家数据确定省份——Thanh Hoa province( 6 个社区的 2000 名儿童后,预计可得到 1036 名符合条件的儿童。该研究将进行随机化,治疗组将接受益生菌饮料,其中包含 650 亿益生菌 Lactobacillus casei strain Shirota,每天一瓶(65ml),持续 12 周,非治疗组在 12 周内不接受益生菌饮料。随机化将按 1:1 的比例进行,即研究组和对照组

【主题与分类】

主题标签:Gastrointestinal System Disease、Respiratory System。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04346576

下载信息

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数据说明

疾病:胃肠系统疾病、呼吸系统疾病。这将是一项随机对照现场试验,涉及越南一些社区中1036名3至5岁儿童。这1036名儿童将通过人口统计学调查确定。根据现有的国家数据确定省份——清化省(http://viendinhduong.vn/news/vi/106/61/0/a/so-lieu-thong-ke-ve-tinh-trang-dinh-duong-tre-em-qua-cac-nam.aspx),在至少6个公社调查2000名儿童后,预计可获得1036名符合条件的儿童。该研究将进行随机化,治疗组将接受益生菌饮料,其中包含650亿益生菌Lactobacillus casei strain Shirota,每天一瓶(65ml),持续12周;非治疗组在12周内不接受益生菌饮料。随机化将按1:1的比例进行,即研究组和对照组将各包括518名儿童。所有参与研究的儿童将由幼儿园老师(当儿童上课时)或父母(当儿童在家时)每天探访。

监察人员将监督儿童摄入益生菌饮品的情况、腹泻和便秘状况、儿童呼吸道疾病,并每天记录数据。所有儿童将在停止干预后接受为期4周的每日随访,以识别腹泻和便秘病例。每4周评估一次依据ROME III定义的功能性便秘。由医生参考日志记录进行诊断。粪便稠度根据Bristol粪便形态量表记录在每日日志中。腹泻定义为过去24小时内出现三次或以上异常稀便或水样便。此类腹泻病例的详细信息,包括持续时间、排便频率、粪便类型(水样或血性)、腹痛等其他相关症状,都将被记录。合格的医生将提供适当的咨询和治疗服务,重症病例将

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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