Albumine glyquée combinée à la composition corporelle pour la prédiction du diabète sucré gestationnel
16 octobre 2020 mis à jour par: Peking Union Medical College Hospital
La capacité prédictive de l'albumine glyquée combinée à la composition corporelle pour le diagnostic du diabète sucré gestationnel
Cette étude va étudier la capacité prédictive de l'albumine glyquée combinée à la composition corporelle, y compris le poids corporel, l'IMC, la masse maigre et la masse grasse pour le diagnostic du diabète gestationnel (GDM).
Aperçu de l'étude
Statut
Inconnue
Les conditions
Description détaillée
La prévalence du DG augmente partout dans le monde.
Il a une mauvaise influence pour les femmes enceintes et le fœtus.
Un traitement précoce est utile pour la prévention du DG.
Par conséquent, le dépistage précoce est important pour les médecins de la santé afin de détecter les patients potentiels.
L'albumine glyquée (GA) est un indice optimal pour l'évaluation de la glycémie par rapport à l'HbA1c, mais il peut être influencé par le poids et la composition corporelle.
Les chercheurs vont étudier la capacité prédictive de l'albumine glyquée combinée à la composition corporelle, y compris le poids corporel, l'IMC, la masse maigre et la masse grasse pour le diagnostic du diabète sucré gestationnel (DG).
Cette étude recrute des femmes enceintes avant 12 semaines de leur âge de grossesse et teste le niveau de GA et la composition corporelle via une analyse d'impédance bioélectrique.
Pendant 24 à 28 semaines de grossesse, toutes les participantes feront le test de tolérance au glucose pour le diagnostic de DG.
Type d'étude
Observationnel
Inscription (Anticipé)
300
Contacts et emplacements
Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.
Lieux d'étude
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Beijing
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Beijing, Beijing, Chine, 100730
- Recrutement
- Peking Union Medical College Hospital
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Contact:
- Kang Yu, MD, PHD
- Numéro de téléphone: +8613801130457
- E-mail: yuk1997@sina.com
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Contact:
- Fang Wang, MD, MS
- Numéro de téléphone: +8615201646084
- E-mail: yours.fang@hotmail.com
-
-
Critères de participation
Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
22 ans à 45 ans (Adulte)
Accepte les volontaires sains
Non
Sexes éligibles pour l'étude
Femelle
Méthode d'échantillonnage
Échantillon de probabilité
Population étudiée
femmes enceintes au premier trimestre
La description
Critère d'intégration:
- Âge entre 20 et 45 ans
- En bonne santé, sans maladie cardiaque, dysfonctionnement hépatique ou rénal, système immunitaire ou maladie métabolique ou infectieuse,
Critère d'exclusion:
- Diabète apparu avant la grossesse
- Enceinte avec une maladie médicale, telle que l'asthme, l'hypertension, les maladies cardiovasculaires, les maladies rénales ou les maladies du foie.
- Utilisation d'hormones au cours de la dernière année 1
- Grossesse par procréation assistée
- Naissances multiples
- Impossible de terminer le test sanguin ou l'examen de la composition corporelle
Plan d'étude
Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Modèles d'observation: Cas-Crossover
- Perspectives temporelles: Éventuel
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
|---|
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GDM
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non GDM
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Aire sous la courbe de l'AG combinée à la composition corporelle pour le diagnostic de DG
Délai: Mai 2021
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capacité de prédiction de l'AG et de la composition corporelle
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Mai 2021
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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facteurs corrélatifs du DG
Délai: Mai 2021
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modèle de régression pour détecter les facteurs corrélatifs du DG
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Mai 2021
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Mise en place du modèle de prédiction GDM
Délai: Mai 2021
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modèle de régression multiple pour établir un système de dépistage du DG
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Mai 2021
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Parrainer
Les enquêteurs
- Directeur d'études: Kang Yu, MD, Clinical nutrition department of Peking Union Medical College Hospital
Dates d'enregistrement des études
Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
1 octobre 2020
Achèvement primaire (Anticipé)
1 juin 2021
Achèvement de l'étude (Anticipé)
1 juillet 2021
Dates d'inscription aux études
Première soumission
9 septembre 2020
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
9 septembre 2020
Première publication (Réel)
16 septembre 2020
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
20 octobre 2020
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
16 octobre 2020
Dernière vérification
1 octobre 2020
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- ZS-1703
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
Indécis
Description du régime IPD
nous pouvons mettre à jour les informations recueillies de cette étude
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Non
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
Non
Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .