Data mining: correlazione di dati retrospettivi analitici di precisione

I ricercatori hanno un elenco di 10 metaboliti degli estrogeni, 8 metaboliti degli androgeni, due metaboliti del progesterone, 4 metaboliti del cortisolo, cortisolo libero, sei acidi organici, 8-idrossi-2'-deossiguanosina (8-OHdG) e melatonina misurati sul paziente campioni di urina e cortisolo e cortisone su campioni di saliva dei pazienti. I ricercatori vorrebbero sia rafforzare la convalida dell'accuratezza di questi marcatori urinari sia esaminare come questi marcatori si associano a dati demografici, sintomi, dosi di terapia ormonale e vie di somministrazione del paziente.

Questo studio comporterà l'analisi dei dati esistenti dall'assistenza clinica di routine. Tutti i dati verranno anonimizzati e a ogni set di risultati verrà assegnato un numero ID dello studio. La chiave sarà conservata da Danielle Martinot e conterrà solo il numero di accesso al campione Precision Analytical originale e il nuovo ID studio (identificazione). Nessun PHI identificativo (Informazioni Sanitarie Protette) sarà accessibile al PI.

Questi dati saranno utilizzati per valutare le seguenti ipotesi: 1) le misurazioni degli ormoni urinari riflettono accuratamente i cambiamenti attesi negli ormoni per quanto riguarda il ritmo circadiano, lo stato mestruale e l'uso di farmaci ormonali; 2) I metaboliti urinari del cortisolo mostreranno un'associazione più forte con l'indice di massa corporea e i sintomi correlati alla produzione di cortisolo rispetto alle misure salivari; 3) I valori urinari degli ormoni riproduttivi e degli acidi organici saranno correlati al dosaggio di estrogeni e androgeni più fortemente che alle creme di progesterone; 4) l'8-OHdG, una misura dello stress ossidativo, e la melatonina saranno correlati con l'età e il BMI; e 5) le misurazioni degli ormoni urinari cattureranno i cambiamenti legati all'età nella regolazione ormonale.