Ultra Dual-Energy X-ray Absorptiometry (DXA): 正確で正確な定量的マルチコンパートメント体組成 (UltraDXA)
2019年3月5日 更新者：University of California, San Francisco
Ultra DXA: 正確で正確な定量的マルチコンパートメント体組成
中心的な仮説は、3D 光学スキャンからの測定値と標準の DXA スキャンの組み合わせを使用して、水、脂肪、タンパク質、ミネラルの 4 つの固有の体組成コンパートメントを計算できるというものです。
これは、水分補給に関係なく、肥満と機能性タンパク質の状態を正確に評価できるため、重要です。
この仮説は、厚さおよび二重エネルギー X 線測定を使用して 3 つのコンパートメントの乳房組成を計算することを示す、収集された予備データに基づいています。
調査の概要
状態
完了
条件
詳細な説明
これは、年齢、性別、および BMI によって層別化された利便性のサンプルを使用した横断的な技術比較研究です。 同意後、各参加者は次のことを行います。
- 6 DXA 全身スキャン。 主な測定値は、骨のミネラル量と体の容積です。 DXA ボディ ボリュームは、コンポーネントの物理密度とピクセルの既知の領域を使用して、脂肪、除脂肪、および骨量を画像ピクセル内の個々のボリュームに関連付ける以前の研究の方程式を使用して測定されます。
- 標準的な重水素希釈法を使用した全身水分測定。 主な尺度は、リットル単位の全身水分です。
- 空気置換プレチモグラフィーを使用した体容積測定。 主な尺度はリットル単位の体積です。
- 全身3D光学表面スキャン。 プライマリは、体の表面の点群を構成するメッシュ ポイントを測定します。 約 500,000 のメッシュ ポイントが使用され、参加者の身体画像の表面に配置されます。 これらのメッシュ ポイントの位置の変動は、主成分分析 (PCA) を使用して記述できます。 さらに、3D 光学スキャンを使用して、身体を通過する各 X 線の経路に沿って身体の厚さを測定し、各 DXA 画像ピクセルの組織の厚さを得ることができます。
- 生体電気インピーダンス分析 (BIA)。 主な測定値は、体脂肪率と総体水分です。
- 身体測定。 主な測定値は胴囲です。
研究の種類
観察的
入学 (実際)
33
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究場所
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California
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San Francisco、California、アメリカ、94143
- University of California San Francisco
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
18年歳以上 (アダルト、OLDER_ADULT)
健康ボランティアの受け入れ
はい
受講資格のある性別
全て
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
コミュニティのサンプル
説明
包含基準:
- 歩行可能な
- テーブルに仰向けになって20分間耐える
- 250ポンド未満
- 立って1分間じっとしていることに耐える
除外基準:
- 数分間立っていられない
- テーブルに10分間横になれない
- 250ポンド以上
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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全身水分量を測定するための BIA と重水素法との関係。
時間枠：1日
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重水素化水からの総体水分量と BIA から推定された総体水分量との相関。体内の水分は、BIA デバイスによって直接報告されます。
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1日
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全身4-C DXAと標準4-C体脂肪の関係
時間枠：1日
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標準的な 4 成分モデルは、4 つの測定値 (体重、DXA 骨塩量、ADP による体容積、および重水素を使用した体水分) を 1 つの式に組み合わせて、体脂肪を推定します。
提案された 4C-DXA メソッドは、ピクセル レベルの測定値を組み合わせることによって、DXA 画像内のピクセル単位の体脂肪を推定します。
これらの尺度は、ピクセルで視覚化された組織の低エネルギーおよび高エネルギー X 線吸収と、3D 光学組織厚を使用して測定されたピクセル厚です。
骨が存在しない場合、これらの 3 つの測定値は、組織タンパク質、脂肪、および水分の 3 つの推定値を提供します。
骨が存在する場合、骨、脂肪、および除脂肪体重を推定するために使用されるのと同じ尺度が使用されます。除脂肪体重は、水分とタンパク質の質量の合計です。
タンパク質/水の比率は、骨を含まない最近傍ピクセルから推定されます。
これにより、すべてのピクセルの脂肪、水、タンパク質、およびミネラルの質量が記述されます。
ピクセルを合計すると、総脂肪が得られます。
体脂肪の提案された推定値に対する標準の相関関係が結果です。
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1日
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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3D 光学形状と DXA 体脂肪率の関連付け。
時間枠：1日
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3D 画像の画像データを構成するメッシュ ポイントを使用して、すべてのメッシュ ポイントを変数として扱い、主成分分析 (PCA) を使用して形状の分散を記述することで、体脂肪率を推定できます。
PCA 法の結果として、すべてのメッシュ ポイントの分散を表す変数が作成されます。
次に、PCA 変数を使用して、体脂肪率を推定できます。
この副次的結果では、PCA 変数を使用した体脂肪率の推定値を、標準の 4 コンパートメント モデルの体脂肪率と比較します。
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1日
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単純化された 4C モデルと比較した標準 4C 脂肪量
時間枠：1日
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この二次分析では、相関統計を使用して、標準の 4C モデルの総体脂肪量と、簡略化された全身 4C モデルを使用して導出された体脂肪量を比較します。
簡略化されたモデルでは、BIA で推定された体内水分が重水素希釈の代わりに使用され、ADP 体容積に DXA を使用した体体積の導出が行われます。
DXA は、最初に参加者について報告された総脂肪、除脂肪、および骨量を決定し、次に以前に導出された脂肪、除脂肪量、および骨量の物理密度を使用して、総体量を推定することにより、体体積を推定できます。
この目的のための特異な比較は、標準的な 4C モデルの体脂肪と単純化された 4C モデルの体脂肪との相関です。
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1日
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
協力者
捜査官
- 主任研究者：John A Shepherd, PhD、University of California, San Francisco
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2016年8月29日
一次修了 (実際)
2018年1月1日
研究の完了 (実際)
2018年1月1日
試験登録日
最初に提出
2018年1月8日
QC基準を満たした最初の提出物
2018年2月5日
最初の投稿 (実際)
2018年2月12日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2019年3月7日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2019年3月5日
最終確認日
2019年3月1日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- P0515173
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
未定
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
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