Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

Metabolomics Dynamics Study for Severe Patient

26 april 2017 bijgewerkt door: Sichuan Academy of Medical Sciences

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.

Studie Overzicht

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Verwacht)

600

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studie Locaties

    • Sichuan
      • Chengdu, Sichuan, China, 610072
        • Werving
        • Sichuan Academy of Medical Sciences
        • Contact:
        • Contact:

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

18 jaar tot 70 jaar (Volwassen, Oudere volwassene)

Accepteert gezonde vrijwilligers

Ja

Geslachten die in aanmerking komen voor studie

Allemaal

Bemonsteringsmethode

Niet-waarschijnlijkheidssteekproef

Studie Bevolking

Patients suffering from acute severe disease

Beschrijving

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

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

Cohorten en interventies

Groep / Cohort
Acute severe disease

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Tijdsspanne
Sterfte bij ziekenhuisopname
Tijdsspanne: Overlijdensgebeurtenissen van opname tot ontslag (tot 10 weken)
Overlijdensgebeurtenissen van opname tot ontslag (tot 10 weken)

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Tijdsspanne
Multi Organ Dysfunction Syndrome(MODS)
Tijdsspanne: MODS events occurence from admission to discharge(up to 10 weeks)
MODS events occurence from admission to discharge(up to 10 weeks)

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Onderzoekers

  • Studie stoel: Hua Jiang, PhD, MBBS, Sichuan Academy of Medical Sciences

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start

1 juni 2014

Primaire voltooiing (Verwacht)

1 mei 2018

Studie voltooiing (Verwacht)

1 december 2018

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

13 juni 2014

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

16 juni 2014

Eerst geplaatst (Schatting)

17 juni 2014

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

28 april 2017

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

26 april 2017

Laatst geverifieerd

1 april 2016

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .

Abonneren