- ICH GCP
- Registro de ensayos clínicos de EE. UU.
- Ensayo clínico 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.
Descripción general del estudio
Estado
Tipo de estudio
Inscripción (Anticipado)
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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Sichuan
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Chengdu, Sichuan, Porcelana, 610072
- Reclutamiento
- Sichuan Academy of Medical Sciences
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Contacto:
- Hua Jiang, MBBS,PhD
- Número de teléfono: 8613980001701
- Correo electrónico: cdjianghua@gmail.com
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Contacto:
- Bin Cai, MBBS
- Número de teléfono: 86-18981838125
- Correo electrónico: bin.cai@traumabank.org
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
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
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
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Acute severe disease
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
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Mortalidad en la hospitalización
Periodo de tiempo: Eventos de muerte desde el ingreso hasta el alta (hasta 10 semanas)
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Eventos de muerte desde el ingreso hasta el alta (hasta 10 semanas)
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
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Multi Organ Dysfunction Syndrome(MODS)
Periodo de tiempo: MODS events occurence from admission to discharge(up to 10 weeks)
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MODS events occurence from admission to discharge(up to 10 weeks)
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Silla de estudio: Hua Jiang, PhD, MBBS, Sichuan Academy of Medical Sciences
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio
Finalización primaria (Anticipado)
Finalización del estudio (Anticipado)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Estimar)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Otros números de identificación del estudio
- MetaLab_2014_001
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