Diese Seite wurde automatisch übersetzt und die Genauigkeit der Übersetzung wird nicht garantiert. Bitte wende dich an die englische Version für einen Quelltext.

Paraklinische kardiometabolische Risikobewertung bei Typ-2-Diabetes

22. Januar 2026 aktualisiert von: Elif Azize Özşahin Delibaş, Tokat Gaziosmanpasa University

Paraklinische Bewertung des kardiometabolischen Risikos basierend auf neuartigen biochemischen Indizes bei Typ-2-Diabetes

Typ-2-Diabetes mellitus (T2DM) ist eine chronische Stoffwechselstörung, die durch eine beeinträchtigte Insulinwirkung und ein erhöhtes kardiometabolisches Risiko gekennzeichnet ist. Viszerale Adipositas, Insulinresistenz, systemische Entzündung und Dyslipidämie spielen eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen bei Personen mit T2DM. In diesem Zusammenhang sind einfache, schnelle und kostengünstige Biomarker für die Risikobewertung zunehmend wichtig. Der Triglycerid-Glukose-Index (TyG) ist ein praktischer Indikator für Insulinresistenz, während der Atherogene Plasma-Index (API) das mit Dyslipidämie verbundene kardiovaskuläre Risiko widerspiegelt. Der Systemische Immun-Entzündungs-Index (SII), der aus routinemäßigen Blutbildern abgeleitet wird, dient als Marker für systemische Entzündungen. Diese Studie zielt darauf ab, den prädiktiven Wert von TyG, API und SII bei der Bewertung von Insulinresistenz, kardiometabolischem Risiko und Entzündungen bei Patienten mit T2DM zu evaluieren, um so die frühzeitige Diagnose und verbesserte klinische Behandlung zu unterstützen.

Studienübersicht

Detaillierte Beschreibung

Diabetes mellitus (DM) ist eine chronische Stoffwechselstörung, die durch die Unfähigkeit gekennzeichnet ist, essentielle Nährstoffe wie Kohlenhydrate, Fette und Proteine aufgrund eines Insulinmangels und/oder einer beeinträchtigten Insulinwirkung angemessen zu verwerten. Bei Personen mit Typ-2-Diabetes mellitus (T2DM) ist eine umfassende Bewertung von kardiovaskulären Risikofaktoren und viszeraler Adipositas von entscheidender Bedeutung. Überschüssiges viszerales Fett ist eng mit erhöhter Insulinresistenz und einem erhöhten Risiko für kardiovaskuläre Erkrankungen verbunden, was die gut etablierte Beziehung zwischen kardiometabolischen Störungen und Adipositas widerspiegelt. Darüber hinaus trägt eine übermäßige Ansammlung von Körperfett zu einem chronischen niedriggradigen systemischen Entzündungszustand bei, der eine zentrale Rolle in der Pathogenese des metabolischen Syndroms spielt. Wenn das metabolische Syndrom mit Dyslipidämie koexistiert, wird das Risiko für kardiovaskuläre Erkrankungen weiter verstärkt.

In diesem Zusammenhang ist die Verfügbarkeit von Biomarkern, die einfach anzuwenden, schnell messbar und kosteneffektiv sind, von erheblicher klinischer Relevanz. Der Triglycerid-Glukose-(TyG)-Index hat sich als praktischer und zuverlässiger Parameter zur Bewertung der Insulinresistenz etabliert. Dieser Index wird unter Verwendung von Nüchtern-Plasmatriglycerid- und Glukosekonzentrationen berechnet, die routinemäßig gemessene und weit verbreitete Laborparameter sind. Der TyG-Index liefert wertvolle Einblicke in Stoffwechselstörungen im Zusammenhang mit Insulinresistenz und deren potenzieller Assoziation mit kardiovaskulären Erkrankungen. Der Systemische Immun-Inflammations-Index (SII) ist ein weiterer aufkommender Biomarker, der aus peripheren Blutbildzählungen abgeleitet wird, unter Verwendung von Lymphozyten- (L), Thrombozyten- (P) und Neutrophilenwerten (N) berechnet wird und das Gleichgewicht zwischen Entzündungs- und Immunreaktionen widerspiegelt. Darüber hinaus dient der Atherogene Plasma-Index (API) als Indikator für atherogene Dyslipidämie und kann Informationen über den Schweregrad der Insulinresistenz im Zusammenhang mit gestörtem Glukosemetabolismus sowie dessen Beziehung zum kardiovaskulären Risiko liefern.

Das Ziel dieser Studie ist es, den TyG-Index als Prädiktor für Insulinresistenz, den API als Marker für kardiovaskuläres Risiko und den SII als signifikanten Indikator für systemische Entzündungen bei Patienten mit diagnostiziertem T2DM zu bewerten. Diese neuartigen biochemischen Indizes können eine frühzeitige Risikostratifizierung erleichtern, die Behandlungsplanung verbessern und letztendlich zu einem effektiveren klinischen Management von Personen mit T2DM beitragen.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

2188

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

      • Tokat Province, Türkei (türkiye), 60250
        • Tokat Gaziosmanpaşa University Health Research and Application Hospital

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

Erwachsene Patienten mit einer bestätigten Diagnose von Typ-2-Diabetes mellitus oder Prädiabetes, die während des Studienzeitraums die Abteilung für Innere Medizin des Tokat Gaziosmanpaşa Universitätskrankenhauses besuchen, werden die Studienpopulation bilden. Die Einschreibung wird auf Personen beschränkt, die die Eignungskriterien erfüllen und eine schriftliche Einwilligungserklärung abgeben.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Diagnose von T2DM haben
  • Diagnose von Prädiabetes haben
  • Zwischen 18 und 65 Jahren alt sein.

Ausschlusskriterien:

  • Vorliegen einer anderen chronischen Erkrankung neben T2DM/Prädiabetes
  • Hormontherapie erhalten
  • Lipidsenkende Medikamente einnehmen
  • Schwanger/stillend sein
  • Akute Infektion haben
  • Bösartige/entzündliche Erkrankung haben

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Typ-2-Diabetes-mellitus-Gruppe
Teilnehmer mit der Diagnose Typ-2-Diabetes mellitus, die für die Basisdatenerhebung eingeschlossen wurden.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Outcome Measure Title: Triglycerid-Glukose-Index (TyG-Index)
Zeitfenster: Beschreibung: Berechnet anhand von Nüchternglukose- und Triglyceridwerten. Zeitrahmen: Zu Studienbeginn Maßeinheit: Indexwert Berechnet aus hämatologischen und biochemischen Ergebnissen, die von geschultem Personal erhoben wurden.
TyG-Index: ln [Nüchterntriglyzeride (mg/dL) × Nüchternglukose (mg/dL)] / 2
Beschreibung: Berechnet anhand von Nüchternglukose- und Triglyceridwerten. Zeitrahmen: Zu Studienbeginn Maßeinheit: Indexwert Berechnet aus hämatologischen und biochemischen Ergebnissen, die von geschultem Personal erhoben wurden.
Outcome Measure Title: Atherogener Plasma-Index (API)
Zeitfenster: Beschreibung: Berechnet unter Verwendung von HDL-Cholesterin- und Triglyceridwerten. Zeitrahmen: Zu Studienbeginn Maßeinheit: Indexwert Berechnet aus hämatologischen und biochemischen Ergebnissen, die von geschultem Personal ermittelt wurden.
API: log [Triglyceride (mg/dL) / HDL-Cholesterin (mg/dL)]
Beschreibung: Berechnet unter Verwendung von HDL-Cholesterin- und Triglyceridwerten. Zeitrahmen: Zu Studienbeginn Maßeinheit: Indexwert Berechnet aus hämatologischen und biochemischen Ergebnissen, die von geschultem Personal ermittelt wurden.
Outcome Measure Title: Systemischer Immun-Inflammations-Index (SII)
Zeitfenster: Beschreibung: Berechnet anhand der Thrombozytenzahl, Neutrophilenzahl, Lymphozytenzahl. Zeitrahmen: Zum Ausgangszeitpunkt Maßeinheit: Indexwert Berechnet aus hämatologischen und biochemischen Ergebnissen, die von geschultem Personal ermittelt wurden.
SII = Thrombozytenzahl × Neutrophilenzahl / Lymphozytenzahl
Beschreibung: Berechnet anhand der Thrombozytenzahl, Neutrophilenzahl, Lymphozytenzahl. Zeitrahmen: Zum Ausgangszeitpunkt Maßeinheit: Indexwert Berechnet aus hämatologischen und biochemischen Ergebnissen, die von geschultem Personal ermittelt wurden.

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Ermittler

  • Hauptermittler: Elif A Delibaş, Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

1. März 2025

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

15. November 2025

Studienabschluss (Tatsächlich)

15. Dezember 2025

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

8. Januar 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

22. Januar 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

23. Januar 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

23. Januar 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

22. Januar 2026

Zuletzt verifiziert

1. Januar 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

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 .

Klinische Studien zur Dyslipidämie im Zusammenhang mit Diabetes mellitus Typ II

Abonnieren