- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT02164786
Metabolomics Dynamics Study for Severe Patient
Modeling Metabolomic Dynamics Based on Nuclear Magnetic Resonance and High Performance Liquid Chromatography for Severe Patient: a Cohort Study
Acute severe disease is a major public health challenge that often affects young adults.In past decade, there are lot of new techniques have been developed that aim to improve the outcome of acute severe disease, But few of these works success. According to recently studies, the mortality of the multiple organ dysfunction syndrome(MODS) that is the major cause of death in patients who suffering from acute severe disease, is not improved. On the contrary, if MODS be predicted in early stage of acute severe disease, the death can be prevented. Because acute severe disease poses complex injury that involves multiple pathological processes, understanding the cellular and metabolic network malfunction during acute severe disease is crucial for clinical monitoring and intervention.
Human metabolism is a complex network with hundreds of cross-linked paths. During critical illness, the metabolic network is dynamically disturbed at multiple points. Classical research typically isolates a small part of this network to investigate the impact of pathological physiology molecular mechanisms on clinical outcome. In particular, researchers have examined metabolic disturbances such as cytokine network dysfunction, skeletal muscle breakdown, insulin resistance, dyslipidemia, testosterone and growth hormone/Insulin like growth factor (IGF)dysfunctions, low thyroxine syndrome, and deficiency of vitamin D and calcium with secondary hyperparathyroidism. These complex metabolic disturbances appear and interact at different stages during the pathological process after acute severe illness. Therefore, an integrated approach that combines the biochemical/molecular changes with network disturbances is the key to understanding acute severe illness at the systems biology level and establishing an accurate quantitative model for clinical monitoring.
An interdisciplinary method that includes high-throughput quantitative techniques and effective mathematical and visualization tools is necessary. Furthermore, interdisciplinary methods present the opportunity to develop innovative clinical diagnosis and monitoring methods for severe injuries. The aim of this study is to provide a novel high-throughput method that integrated proton-nuclear magnetic resonance (NMR) metabolomic fingerprinting and High Performance Liquid Chromatography with advance mathematics tools to modeling metabolic dynamics after acute severe disease.
Studienübersicht
Status
Studientyp
Einschreibung (Voraussichtlich)
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
- Name: Hua Jiang, PhD, MBBS
- Telefonnummer: 86-28-88424391
- E-Mail: hua.jiang@traumabank.org
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Bin Cai, MBBS
- Telefonnummer: 86-28-88424391
- E-Mail: bin.cai@traumabank.org
Studienorte
-
-
Sichuan
-
Chengdu, Sichuan, China, 610072
- Rekrutierung
- Sichuan Academy of Medical Sciences
-
Kontakt:
- Hua Jiang, MBBS,PhD
- Telefonnummer: 8613980001701
- E-Mail: cdjianghua@gmail.com
-
Kontakt:
- Bin Cai, MBBS
- Telefonnummer: 86-18981838125
- E-Mail: bin.cai@traumabank.org
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Inclusion Criteria:
- Age:18-70 years
- Acute Physiology And Chronic Health Evaluation(APACHE)II>10
Exclusion Criteria:
- With comorbidity (Diabetes,Hyperthyroidism or primary organ dysfunction )
- Pregnancy
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
---|
Acute severe disease
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Zeitfenster |
---|---|
Mortalität bei Krankenhausaufenthalt
Zeitfenster: Todesereignisse von der Aufnahme bis zur Entlassung (bis zu 10 Wochen)
|
Todesereignisse von der Aufnahme bis zur Entlassung (bis zu 10 Wochen)
|
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Zeitfenster |
---|---|
Multi Organ Dysfunction Syndrome(MODS)
Zeitfenster: MODS events occurence from admission to discharge(up to 10 weeks)
|
MODS events occurence from admission to discharge(up to 10 weeks)
|
Mitarbeiter und Ermittler
Ermittler
- Studienstuhl: Hua Jiang, PhD, MBBS, Sichuan Academy of Medical Sciences
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
Schlüsselwörter
Andere Studien-ID-Nummern
- MetaLab_2014_001
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 .