- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT07279922
Welche Rolle spielt der Triglycerid-Glukose-Index als prädiktiver Marker für Insulinresistenz bei prädiabetischen Patienten mit chronischer Nierenerkrankung?
Die Rolle des Triglycerid-Glukose-Index als prädiktiver Marker für Insulinresistenz bei prädiabetischen Patienten mit chronischer Nierenerkrankung.
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Diabetes mellitus bleibt aufgrund seiner zunehmenden Prävalenz und der damit verbundenen Komplikationen, insbesondere wenn er in frühen Stadien unerkannt bleibt, eine große Herausforderung für die öffentliche Gesundheit weltweit. Die frühzeitige Identifizierung von Personen mit hohem Risiko ist für eine rechtzeitige Intervention zur Verzögerung oder Verhinderung des Krankheitsausbruchs unerlässlich. Traditionelle Diagnosewerkzeuge können frühe Stoffwechselstörungen übersehen, was empfindlichere und zugänglichere Biomarker erfordert.
Der Triglycerid-Glukose-Index (TyG-Index), abgeleitet aus Nüchtern-Plasmatriglyceriden und Glukose, hat sich kürzlich als einfacher, zuverlässiger und kostengünstiger Surrogatmarker für Insulinresistenz erwiesen. Seine Nützlichkeit wurde in mehreren Bevölkerungsgruppen validiert und zeigt starke Zusammenhänge mit Stoffwechselstörungen und der zukünftigen Entwicklung von Diabetes.
Nierenfunktionsstörungen sind häufig mit Veränderungen im Glukose- und Lipidstoffwechsel verbunden, noch bevor sich ein manifester Diabetes entwickelt. Die diagnostische Genauigkeit traditioneller Risikomarker kann jedoch im Kontext einer eingeschränkten Nierenfunktion beeinträchtigt sein. Der TyG-Index bietet potenzielle Vorteile aufgrund seiner Unabhängigkeit von Insulinmessungen und seiner einfachen Berechnung.
Trotz wachsender Beweise für die prädiktive Rolle des TyG-Index gibt es nur begrenzte Daten bezüglich seiner Leistungsfähigkeit über verschiedene Nierenfunktionsniveaus hinweg. Die Untersuchung seines diagnostischen Werts bei Patienten mit und ohne Nierenfunktionsstörung könnte ein wertvolles Instrument für die frühe Diabetesrisikobewertung und gezielte Präventionsstrategien bieten.
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Erwachsene im Alter von ≥18 Jahren
Patienten ohne Vorgeschichte von Nierenfunktionsstörungen
Patienten mit Nierenfunktionsstörung (CKD-Stadien 2-5 gemäß KDIGO-Leitlinien)
Keine vorherige Diagnose von Diabetes mellitus
Einwilligung nach Aufklärung erteilt
Ausschlusskriterien:
- Bekannter Typ-1- oder Typ-2-Diabetes mellitus
Akute Nierenschädigung
Einnahme von Steroiden oder Medikamenten, die den Glukose- und Lipidstoffwechsel beeinflussen
Schwangerschaft
Aktive Infektionen
Malignome
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Diagnostische Leistungsfähigkeit des TyG-Index
Zeitfenster: 2 Jahre
|
Diagnostische Leistungsfähigkeit des TyG-Index bei der Vorhersage von Prädiabetikern und Diabetikern.
|
2 Jahre
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Geschätzt)
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
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- Hyperglykämie
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- Ernährungs- und Stoffwechselerkrankungen
- Niereninsuffizienz, chronisch
- Glukose Intoleranz
Andere Studien-ID-Nummern
- TyG-CKD
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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