- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT00814814
Protein S100 Beta as a Predictor of Resuscitation Outcome
Protein S100 Beta as a Predictor of the Outcome of Cardiopulmonary Resuscitation
Management of cardiac arrest is complicated by the lack of a readily available tool identifying individuals who are likely to be successfully resuscitated. S100 beta is a protein that originates in the astroglial cells of the brain, and NSE (Neuron Specific Enolase) is another protein that originates in the neurons themselves. In the laboratory, the concentration of these proteins correlate with evidence of brain damage after head trauma, stroke and exposure to low levels of oxygen. The concentration of these proteins in the blood of human survivors of cardiopulmonary resuscitation in humans is much higher than in patients who were resuscitated but did not survive. However, it is still unclear whether survivors from cardiopulmonary resuscitation have higher levels of these proteins in their blood if they survive with neurological injury secondary to the arrest and resuscitation.
Hypothesis: In humans, the blood concentrations of protein S100 beta and NSE during and after resuscitation can predict who will die despite cardiopulmonary resuscitation and who will survive with neurological injury secondary to the arrest and resuscitation.
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
-
-
Jerusalem, Israel, 91120
- Hadassah Medical Center
-
Jerusalem, Israel, 91031
- Shaare Zedek Medical Center
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Inclusion Criteria:
- All victims of non-traumatic out-of hospital cardiopulmonary arrest (defined as the absence of either spontaneous respiration or palpable pulse or both) within the Jerusalem district.
Exclusion Criteria:
- Patients with do-not-resuscitate orders or an advance directive to that effect.
- Patients with intracranial hemorrhage
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
|---|
|
Cardiopulmonary arrest
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Zeitfenster |
|---|---|
|
Poor versus good patient outcome at discharge was used to test the study hypotheses of improved prediction attributable to S100B and NSE concentration.
Zeitfenster: within 24 hours of discharge
|
within 24 hours of discharge
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: Sharon Einav, MD, Shaare Zedek Medical Center
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Einav S, Kaufman N, Algur N, Strauss-Liviatan N, Kark JD. Brain biomarkers and management of uncertainty in predicting outcome of cardiopulmonary resuscitation: a nomogram paints a thousand words. Resuscitation. 2013 Aug;84(8):1083-8. doi: 10.1016/j.resuscitation.2013.01.031. Epub 2013 Feb 4.
- Einav S, Kaufman N, Algur N, Kark JD. Modeling serum biomarkers S100 beta and neuron-specific enolase as predictors of outcome after out-of-hospital cardiac arrest: an aid to clinical decision making. J Am Coll Cardiol. 2012 Jul 24;60(4):304-11. doi: 10.1016/j.jacc.2012.04.020.
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Voraussichtlich)
Studienabschluss (Voraussichtlich)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Schätzen)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- 14-01-05 A and B (correction)
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .