- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT07512609
Umwelt-, Entzündungs- und Stoffwechselerkrankungen-Studie
1. April 2026 aktualisiert von: Qifu Li
Umwelt, Entzündungen und Stoffwechselkrankheiten Studie
Ziel ist es, auf der Grundlage eines umfassenden Umwelt-Gen-Protein-Netzwerks ein effektives und praktikables Frühwarnmodell für endokrine und Stoffwechselerkrankungen zu etablieren, um neue Mechanismen für deren Entstehung und Fortschreiten aufzudecken und neue therapeutische Ziele zu identifizieren.
Studienübersicht
Status
Rekrutierung
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Diese Studie zielt darauf ab, eine spezialisierte Ressourcendatenbank für Stoffwechselerkrankungen zu etablieren – die Chongqing Environment, Inflammation, and Metabolic Diseases Study (EIMDS).
Die Kohorte wird etwa 8.000 gemeindebasierte Personen umfassen, die über 5 Jahre lang nachbeobachtet wurden, wobei klinische, biochemische und Endpunkt-Ereignis-Bewertungen alle zwei Jahre durchgeführt werden, zusammen mit der Sammlung von Blut- und Urinproben.
Basierend auf der EIMDS-Kohorte wird diese Studie die Risikofaktoren für endokrine und metabolische Erkrankungen aus einer Bevölkerungs perspektive untersuchen.
Darüber hinaus wird diese Studie durch den Einsatz von Technologien wie Ganztranskriptom-Sequenzierung, Proteomik und Phosphoproteomik, ATAC-seq und Einzelzellsequenzierung darauf abzielen, die molekularen Mechanismen, die endokrinen und metabolischen Erkrankungen zugrunde liegen, aufzuklären und potenzielle Arzneimittelziele zu identifizieren.
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Geschätzt)
8000
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienkontakt
- Name: Qifu Li, MD, PhD, Chief Physician
- Telefonnummer: 023-89011554 +8618696676815
- E-Mail: liqifu@yeah.net
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Shumin Yang, MD, PhD, Chief Physician
- Telefonnummer: 023-89011554 +8615523552235
- E-Mail: 443068494@qq.com
Studienorte
-
-
-
Chongqing, China
- Rekrutierung
- The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University
-
Kontakt:
- Yunyan Liao, MD
- Telefonnummer: 15823939745
- E-Mail: 2215133087@qq.com
-
-
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
- Kind
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Ja
Probenahmeverfahren
Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe
Studienpopulation
Diese Studie zielt darauf ab, eine spezialisierte Ressourcendatenbank – die Chongqing-Umwelt-, Entzündungs- und Stoffwechselerkrankungsstudie (EIMDS) – einzurichten.
Die Kohorte wird etwa 8.000 in der Gemeinde lebende Personen umfassen, die über einen Zeitraum von mehr als 10 Jahren nachbeobachtet wurden.
Alle zwei Jahre werden klinische, biochemische und Endpunkt-Ereignis-Bewertungen durchgeführt, zusammen mit der Sammlung von Blut- und Urinproben.
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Alle Personen, die freiwillig an der körperlichen Untersuchung teilgenommen haben
Ausschlusskriterien:
Teilnehmer mit unvollständigen Daten
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 |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
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Hypertonie-Gruppe
Teilnehmer mit Bluthochdruck
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Eine einzelne Beobachtungskohorte von Studienteilnehmern, die sich einem biochemischen Basis-Screening auf autonome Aldosteronsekretion (AAS) unterziehen.
Es werden keine experimentellen Interventionen oder Behandlungen durchgeführt.
Alle Teilnehmer erhalten eine Standardklinische Versorgung und durchlaufen standardisierte Basisbewertungen, einschließlich der Messung der Plasmaldosteronkonzentration (PAC) und der Plasmareninkonzentration (PRC) zur AAS-Klassifizierung, sowie die Erhebung demografischer, klinischer, biochemischer, anthropometrischer Daten und die Sammlung von Biospezimen für die Proteomanalyse.
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DM-Gruppe
Teilnehmer mit Diabetes mellitus
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Eine einzelne Beobachtungskohorte von Studienteilnehmern, die sich einem biochemischen Basis-Screening auf autonome Aldosteronsekretion (AAS) unterziehen.
Es werden keine experimentellen Interventionen oder Behandlungen durchgeführt.
Alle Teilnehmer erhalten eine Standardklinische Versorgung und durchlaufen standardisierte Basisbewertungen, einschließlich der Messung der Plasmaldosteronkonzentration (PAC) und der Plasmareninkonzentration (PRC) zur AAS-Klassifizierung, sowie die Erhebung demografischer, klinischer, biochemischer, anthropometrischer Daten und die Sammlung von Biospezimen für die Proteomanalyse.
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AAS-Gruppe
Teilnehmer mit autonomer Aldosteronsekretion (AAS)
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Eine einzelne Beobachtungskohorte von Studienteilnehmern, die sich einem biochemischen Basis-Screening auf autonome Aldosteronsekretion (AAS) unterziehen.
Es werden keine experimentellen Interventionen oder Behandlungen durchgeführt.
Alle Teilnehmer erhalten eine Standardklinische Versorgung und durchlaufen standardisierte Basisbewertungen, einschließlich der Messung der Plasmaldosteronkonzentration (PAC) und der Plasmareninkonzentration (PRC) zur AAS-Klassifizierung, sowie die Erhebung demografischer, klinischer, biochemischer, anthropometrischer Daten und die Sammlung von Biospezimen für die Proteomanalyse.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Die Prävalenz der autonomen Aldosteronsekretion
Zeitfenster: Der Nachbeobachtungszeitraum von der Baseline-Einschreibung bis zum Abschluss der Nachuntersuchungen betrug etwa 5 Jahre
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Das primäre Ergebnis ist die Prävalenz der autonomen Aldosteronsekretion zum Ausgangszeitpunkt.
Autonome Aldosteronsekretion ist definiert durch eine Plasmaldosteronkonzentration (PAC) ≥100 pg/mL kombiniert mit einer Plasmareninkonzentration (PRC) ≤15 uIU/mL bei Studienteilnehmern bei Einschluss.
Die Prävalenz wird als Anzahl der Teilnehmer, die die oben genannten biochemischen Kriterien erfüllen, geteilt durch die insgesamt eingeschlossenen Teilnehmer in der Zielpopulation berechnet, dargestellt als Prozentwert mit entsprechendem 95%-Konfidenzintervall.
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Der Nachbeobachtungszeitraum von der Baseline-Einschreibung bis zum Abschluss der Nachuntersuchungen betrug etwa 5 Jahre
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Identifizierung der wichtigsten Risikofaktoren, die mit einer autonomen Aldosteronsekretion verbunden sind
Zeitfenster: Der Nachbeobachtungszeitraum von der Einschreibung der Ausgangswerte bis zum Abschluss der Nachuntersuchungen betrug etwa 5 Jahre
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Zur Identifizierung unabhängiger demografischer, klinischer, biochemischer und anthropometrischer Risikofaktoren, die mit einer prävalenten autonomen Aldosteronsekretion assoziiert sind. Die autonome Aldosteronsekretion ist biochemisch definiert als Plasmaldosteronkonzentration ≥100 pg/mL und Plasmareninkonzentration ≤15 µIU/mL.
Eine multivariable Regressionsanalyse wird angewendet, um signifikante assoziierte Faktoren zu bewerten; Effektgrößen (z. B. Odds Ratio) mit 95%-Konfidenzintervallen und P-Werten werden berichtet.
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Der Nachbeobachtungszeitraum von der Einschreibung der Ausgangswerte bis zum Abschluss der Nachuntersuchungen betrug etwa 5 Jahre
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Assoziation autonomer Aldosteronsekretion mit chronischer Nierenerkrankung und Stoffwechselstörungen
Zeitfenster: Der Nachbeobachtungszeitraum von der Baseline-Aufnahme bis zum Abschluss der Nachuntersuchungen betrug etwa 5 Jahre
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Zur Bewertung des Querschnittszusammenhangs zwischen biochemisch definierter autonomer Aldosteronsekretion und chronischer Nierenerkrankung sowie Stoffwechselstörungen bei den Studien-Teilnehmern zum Ausgangszeitpunkt.
AAS ist definiert als Plasmaldosteronkonzentration ≥100 pg/mL kombiniert mit Plasmareninkonzentration ≤15 uIU/mL.
Chronische Nierenerkrankung und Stoffwechselstörungen werden gemäß aktueller klinischer Leitlinien definiert; relevante Korrelations- und Regressionsanalysen werden durchgeführt, um Effektgrößen mit 95%-Konfidenzintervallen und P-Werten zu berichten.
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Der Nachbeobachtungszeitraum von der Baseline-Aufnahme bis zum Abschluss der Nachuntersuchungen betrug etwa 5 Jahre
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Screening von Schlüsselproteinen, Signalwegen und potenziellen Biomarkern im Zusammenhang mit autonomer Aldosteronsekretion mittels Proteomanalyse
Zeitfenster: Der Nachbeobachtungszeitraum von der Einschreibung in die Ausgangsuntersuchung bis zum Abschluss der Nachuntersuchungen betrug etwa 5 Jahre
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Zur Untersuchung differenziell exprimierter Schlüsselproteine, angereicherter Signalwege und molekularer Biomarker-Kandidaten, die mit der biochemisch autonomen Aldosteronsekretion (AAS) korrelieren, mittels quantitativer Proteomik-Technologie.
AAS ist definiert als Plasmaldosteronkonzentration ≥100 pg/mL und Plasmareninkonzentration ≤15 uIU/mL.
Bioinformatische Analysen, einschließlich Profilierung der Proteindifferentialexpression, funktioneller Anreicherungsanalyse und Signalweg-Annotation, werden durchgeführt, um zentrale molekulare Targets und potenzielle diagnostische Biomarker für AAS zu identifizieren.
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Der Nachbeobachtungszeitraum von der Einschreibung in die Ausgangsuntersuchung bis zum Abschluss der Nachuntersuchungen betrug etwa 5 Jahre
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: Qifu Li, MD, PhD, Chief Physician, First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University
Publikationen und hilfreiche Links
Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.
Allgemeine Veröffentlichungen
- Hu Y, Ding M, Sampson L, Willett WC, Manson JE, Wang M, Rosner B, Hu FB, Sun Q. Intake of whole grain foods and risk of type 2 diabetes: results from three prospective cohort studies. BMJ. 2020 Jul 8;370:m2206. doi: 10.1136/bmj.m2206.
- Xu Z, Yang J, Hu J, Song Y, He W, Luo T, Cheng Q, Ma L, Luo R, Fuller PJ, Cai J, Li Q, Yang S; Chongqing Primary Aldosteronism Study (CONPASS) Group. Primary Aldosteronism in Patients in China With Recently Detected Hypertension. J Am Coll Cardiol. 2020 Apr 28;75(16):1913-1922. doi: 10.1016/j.jacc.2020.02.052.
- Bao Y, Han J, Hu FB, Giovannucci EL, Stampfer MJ, Willett WC, Fuchs CS. Association of nut consumption with total and cause-specific mortality. N Engl J Med. 2013 Nov 21;369(21):2001-11. doi: 10.1056/NEJMoa1307352.
- Ley SH, Hamdy O, Mohan V, Hu FB. Prevention and management of type 2 diabetes: dietary components and nutritional strategies. Lancet. 2014 Jun 7;383(9933):1999-2007. doi: 10.1016/S0140-6736(14)60613-9.
- Chan JC, Malik V, Jia W, Kadowaki T, Yajnik CS, Yoon KH, Hu FB. Diabetes in Asia: epidemiology, risk factors, and pathophysiology. JAMA. 2009 May 27;301(20):2129-40. doi: 10.1001/jama.2009.726.
- Li Y, Schoufour J, Wang DD, Dhana K, Pan A, Liu X, Song M, Liu G, Shin HJ, Sun Q, Al-Shaar L, Wang M, Rimm EB, Hertzmark E, Stampfer MJ, Willett WC, Franco OH, Hu FB. Healthy lifestyle and life expectancy free of cancer, cardiovascular disease, and type 2 diabetes: prospective cohort study. BMJ. 2020 Jan 8;368:l6669. doi: 10.1136/bmj.l6669.
- Hu Y, Zong G, Liu G, Wang M, Rosner B, Pan A, Willett WC, Manson JE, Hu FB, Sun Q. Smoking Cessation, Weight Change, Type 2 Diabetes, and Mortality. N Engl J Med. 2018 Aug 16;379(7):623-632. doi: 10.1056/NEJMoa1803626.
- Zhang PP, Han Q, Sheng MX, Du CY, Wang YL, Cheng XF, Xu HX, Li CC, Xu YJ. Identification of Circular RNA Expression Profiles in White Adipocytes and Their Roles in Adipogenesis. Front Physiol. 2021 Aug 19;12:728208. doi: 10.3389/fphys.2021.728208. eCollection 2021.
- Guo X, Zhang Z, Zeng T, Lim YC, Wang Y, Xie X, Yang S, Huang C, Xu M, Tao L, Zeng H, Sun L, Li X. cAMP-MicroRNA-203-IFNgamma network regulates subcutaneous white fat browning and glucose tolerance. Mol Metab. 2019 Oct;28:36-47. doi: 10.1016/j.molmet.2019.07.002. Epub 2019 Jul 6.
- Arner P, Kulyte A. MicroRNA regulatory networks in human adipose tissue and obesity. Nat Rev Endocrinol. 2015 May;11(5):276-88. doi: 10.1038/nrendo.2015.25. Epub 2015 Mar 3.
- Mulatero P, Monticone S, Burrello J, Veglio F, Williams TA, Funder J. Guidelines for primary aldosteronism: uptake by primary care physicians in Europe. J Hypertens. 2016 Nov;34(11):2253-7. doi: 10.1097/HJH.0000000000001088.
- Chen X, Mao Y, Hu J, Han S, Gong L, Luo T, Yang S, Qing H, Wang Y, Du Z, Mei M, Zheng L, Lv X, Tang Y, Zhao Q, Zhou Y, He JC, Li Q, Wang Z. Perirenal Fat Thickness Is Significantly Associated With the Risk for Development of Chronic Kidney Disease in Patients With Diabetes. Diabetes. 2021 Oct;70(10):2322-2332. doi: 10.2337/db20-1031. Epub 2021 Jun 22.
- Hu J, Yang S, Zhang A, Yang P, Cao X, Li X, Goswami R, Wang Y, Luo T, Liao K, Cheng Q, Xiao X, Li Q. Abdominal Obesity Is More Closely Associated With Diabetic Kidney Disease Than General Obesity. Diabetes Care. 2016 Oct;39(10):e179-80. doi: 10.2337/dc16-1025. Epub 2016 Aug 18. No abstract available.
- Hu J, Hu Y, Hertzmark E, Yuan C, Liu G, Stampfer MJ, Rimm EB, Hu FB, Wang M, Sun Q. Weight Change, Lifestyle, and Mortality in Patients With Type 2 Diabetes. J Clin Endocrinol Metab. 2022 Feb 17;107(3):627-637. doi: 10.1210/clinem/dgab800.
- Hu FB, Satija A, Manson JE. Curbing the Diabetes Pandemic: The Need for Global Policy Solutions. JAMA. 2015 Jun 16;313(23):2319-20. doi: 10.1001/jama.2015.5287. No abstract available.
- Tobias DK, Pan A, Jackson CL, O'Reilly EJ, Ding EL, Willett WC, Manson JE, Hu FB. Body-mass index and mortality among adults with incident type 2 diabetes. N Engl J Med. 2014 Jan 16;370(3):233-44. doi: 10.1056/NEJMoa1304501.
- Grontved A, Hu FB. Television viewing and risk of type 2 diabetes, cardiovascular disease, and all-cause mortality: a meta-analysis. JAMA. 2011 Jun 15;305(23):2448-55. doi: 10.1001/jama.2011.812.
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)
25. Dezember 2020
Primärer Abschluss (Geschätzt)
31. Dezember 2026
Studienabschluss (Geschätzt)
31. Dezember 2026
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
20. November 2025
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
1. April 2026
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
6. April 2026
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
6. April 2026
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
1. April 2026
Zuletzt verifiziert
1. April 2026
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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
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