- ICH GCP
- US Clinical Trials Registry
- Klinisk utprøving NCT03783195
Genetisk spesifikke effekter av fruktose på leverlipogenese
Hovedmålet med denne studien er å identifisere et sett med genotyper som øker risikoen for ikke-alkoholisk fettleversykdom (NAFLD) og disponerer individer for økt de novo lipogenese (DNL) og leverfettakkumulering når de utsettes for fruktoseinntak. Det foreslåtte målet vil bli oppnådd ved å fullføre følgende mål:
- For å bestemme virkningen av langvarig eksponering av fruktose på hepatisk lipidakkumulering hos kaukasiske individer med høy og lav genetisk risiko for NAFLD,
- å bestemme virkningen av akutt eksponering av fruktose på lever-DNL, og
- å bestemme forholdet mellom markører for DNL, leverfettakkumulering og serumkonsentrasjoner av lipider, urinsyre og leverfunksjonsmarkører før og etter fruktoseutfordringen.
Studieoversikt
Detaljert beskrivelse
BAKGRUNN OG BEGRUNDELSE Ikke-alkoholisk fettleversykdom (NAFLD) er preget av fettakkumulering i leverceller som ikke er forårsaket av alkohol. En ledende årsak til kronisk leversykdom i USA, NAFLD representerer en gruppe lidelser inkludert steatose, alkoholfri steatohepatitt med fibrose. Det har økt betydelig i utbredelse de siste to tiårene, og den estimerte prevalensen er 20 % blant amerikanske voksne og 25 % hos unge voksne (18-39 år). Over 64 millioner individer antas å ha NAFLD med årlige medisinske kostnader som stiger til mer 100 milliarder dollar. Mer vanlig hos personer som er overvektige eller diabetikere og/eller har metabolsk syndrom, har NAFLD vært assosiert med økt skrumplever, leverrelatert dødelighet og hepatocellulært karsinom.
Både genetiske og miljømessige, inkludert ernæringsmessige, faktorer bidrar til utbruddet og progresjonen av NAFLD. Økt forbruk av sukkersøtede, fruktoserike drikker har vært knyttet til NAFLD. Fruktose, som vanligvis finnes i brus, fruktjuicer og energidrikker, påvirker mange metabolske prosesser, først og fremst en økning i fettakkumulering i leveren og dermed NAFLD. Genomomfattende og kandidatgenstudier har identifisert flere gener assosiert med NAFLD. Ingen av disse studiene har imidlertid vist de kumulative effektene av enkeltnukleotidpolymorfismer (SNP) på endringer i leverfett når de blir utsatt for fruktose. Resultatene fra denne studien kan ekstrapoleres til større kohorter og andre etnisiteter og forventes derfor å legge grunnlaget for å utvikle personlige ernæringsplaner.
Studietype
Registrering (Faktiske)
Fase
- Ikke aktuelt
Kontakter og plasseringer
Studiesteder
-
-
North Carolina
-
Kannapolis, North Carolina, Forente stater, 28081
- UNC Nutrition Research Institute
-
-
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
Tar imot friske frivillige
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Emner 12 - 40 år
- Ingen historie med alkoholmisbruk (> 7 drinker per uke)
- Historie om fruktoseinntak på < 14 drinker per uke
- Kaukasisk etnisitet
- BMI > 25 kg/m² - 32 kg/m² eller 85. -99. persentil, men ellers frisk
Ekskluderingskriterier:
- alder < 12 og > 40 år
- Gravid/ammende
- kjent alkoholmisbruk eller fruktoseinntak > 14 drinker per uke
- ikke av kaukasisk etnisitet
- glukosenivåer > 100 mg/dL ved fastende, > 140 mg/dL hvis innen 2 timer etter måltid og > 200 mg/dL ved tilfeldig prøve
- tar antihypertensive, antidiabetiske, urinsyre- og/eller lipidsenkende medisiner
- kjent diagnose av diabetes, fruktoseintoleranse, kronisk nyresykdom, NAFLD eller enhver leverrelatert sykdom, hypertriglyseridemi, polycystisk ovariesyndrom, hypotyreose, obstruktiv søvnapné, hypopituitarisme og hypogonadisme
- BMI < 25 kg/m² eller > 32 kg/m² eller < 85. eller > 99. persentil
- Leverfettfraksjon >5 % i henhold til baseline MR-skanning
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
- Primært formål: Grunnvitenskap
- Tildeling: Ikke-randomisert
- Intervensjonsmodell: Parallell tildeling
- Masking: Ingen (Open Label)
Våpen og intervensjoner
Deltakergruppe / Arm |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
Eksperimentell: Høy GRS gruppe
Denne gruppen består av individer som er i den høyeste kvartilen av den genetiske risikoskåren (GRS) og vil innta én sukkerdrikk (tilsvarer 2 brus) per dag i 3 uker.
GRS beregnes ved å legge til antall alleler som øker risikoen for leverlipogenese eller fettlever.
|
En sukkerdrikk laget med 1,2 g/kg kroppsvekt tilsatt sukker (0,75 g/kg kroppsvekt fruktose + 0,45 g/kg kroppsvekt glukose) og 24 oz vann
|
|
Eksperimentell: Lav GRS gruppe
Denne gruppen består av individer som er i den laveste kvartilen av den genetiske risikoskåren (GRS) og vil innta én sukkerdrikk (tilsvarer 2 brus) per dag i 3 uker.
GRS beregnes ved å legge til antall alleler som øker risikoen for leverlipogenese eller fettlever.
|
En sukkerdrikk laget med 1,2 g/kg kroppsvekt tilsatt sukker (0,75 g/kg kroppsvekt fruktose + 0,45 g/kg kroppsvekt glukose) og 24 oz vann
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Gjennomsnittlig endring i leverfettinnhold basert på elastografi
Tidsramme: mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
Elastografi (Fibroscan) vil bli brukt for å måle endringer i leverfett.
|
mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
|
Gjennomsnittlig prosentvis endring i leverfettinnhold basert på MR
Tidsramme: mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
Magnetisk resonanstomografi (MRI) vil bli brukt for å måle endringer i leverfett (% endring i fettfraksjon).
|
mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
|
Gjennomsnittlig endring i serumkonsentrasjoner av Lipoprotein-triglyserider med svært lav tetthet (VLDL-TG)
Tidsramme: mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
VLDL-TG-måling i serum (mg/dl) ved uke 0 og uke 3.
|
mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
|
Gjennomsnittlig endring i AUC for lipoprotein-triglyserider med svært lav tetthet i serum (VLDL-TG)
Tidsramme: mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
Areal under kurve (AUC) (mg*t/dl) av serum VLDL-TG for baseline og 3 timers tidspunkt ved uke 0 og uke 3.
|
mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Gjennomsnittlig endring i serumkonsentrasjoner av triglyserider
Tidsramme: mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
Fastende konsentrasjoner av serumtriglyserider (mg/dl) vil bli målt ved uke 0 og 3
|
mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
|
Gjennomsnittlig endring i AUC for serumtriglyserider
Tidsramme: mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
Areal under kurve (AUC) (mg*t/dl) av serum VLDL-TG for baseline og 3 timers tidspunkt ved uke 0 og uke 3.
|
mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
|
Gjennomsnittlig endring i serumkonsentrasjoner av HDL-kolesterol
Tidsramme: mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
Fastende konsentrasjoner av serum HDL-kolesterol (mg/dl) vil bli målt ved uke 0 og uke 3.
|
mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
|
Gjennomsnittlig endring i AUC for serum HDL-kolesterol
Tidsramme: mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
Areal under kurve (AUC) (mg*t/dl) av serum HDL-kolesterol for baseline og 3 timers tidspunkt ved uke 0 og uke 3.
|
mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
|
Gjennomsnittlig endring i serumkonsentrasjoner av LDL-kolesterol
Tidsramme: mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
Fastende konsentrasjoner av serum LDL-kolesterol (mg/dl) vil bli målt.at
uke 0 og uke 3
|
mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
|
Gjennomsnittlig endring i AUC for serum LDL-kolesterol
Tidsramme: Uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
Areal under kurve (AUC) (mg*t/dl) av serum LDL-kolesterol for baseline og 3 timers tidspunkter ved uke 0 og uke 3.
|
Uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
|
Gjennomsnittlig endring i serumkonsentrasjoner av totalt kolesterol
Tidsramme: mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
Fastende serumkonsentrasjoner av totalkolesterol (mg/dl) vil bli målt ved uke 0 og uke 3
|
mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
|
Gjennomsnittlig endring i AUC for totalt serumkolesterol
Tidsramme: uke 0 og uke 3
|
Areal under kurve (AUC) (mg*t/dl) av totalt serumkolesterol for baseline og 3 timers tidspunkt ved uke 0 og uke 3.
|
uke 0 og uke 3
|
|
Gjennomsnittlige endringer i serumkonsentrasjoner av urinsyre
Tidsramme: mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
Fastende konsentrasjoner av serumurinsyre (ng/ml) vil bli målt ved uke 0 og uke 3
|
mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
|
Gjennomsnittlige endringer i AUC for serumurinsyre
Tidsramme: mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
Areal under kurve (AUC) (ng*t/ml) av serumurinsyre for baseline og 3 timers tidspunkt ved uke 0 og uke 3.
|
mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
|
Gjennomsnittlig endring i serumkonsentrasjoner av leverfunksjonsmarkør (alanintransaminase-ALAT).
Tidsramme: mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
Fastende konsentrasjoner av serum ALAT (nmol) vil bli målt i uke 0 og uke 3
|
mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
|
Gjennomsnittlig endring i AUC for serumalanintransaminase (ALT)
Tidsramme: mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
Areal under kurve (AUC) (nmol/time) av serum-ALAT for baseline og 3 timers tidspunkt ved uke 0 og uke 3.
|
mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
|
Gjennomsnittlig endring i serumkonsentrasjoner av leverfunksjonsmarkør (aspartattransaminase-AST).
Tidsramme: mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
Serumkonsentrasjoner av serum AST vil bli målt ved uke 0 og uke 3
|
mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
|
Gjennomsnittlig endring i AUC for serumaspartattransaminase (AST).
Tidsramme: mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
Areal under kurve (AUC) (IE*t/L) av serum AST for baseline og 3 timers tidspunkt ved uke 0 og uke 3.
|
mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
|
Gjennomsnittlig endring i serumkonsentrasjoner av leverfunksjonsmarkør (alkalisk fosfatase-ALP)
Tidsramme: mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
Fastende konsentrasjoner av serum ALP (nmol) vil bli målt ved uke 0 og uke 3
|
mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
|
Gjennomsnittlig endring i AUC for serum alkalisk fosfatase (ALP)
Tidsramme: mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
Areal under kurve (AUC) (nmol/time) av serum-ALP for baseline og 3 timers tidspunkt ved uke 0 og uke 3.
|
mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
|
Gjennomsnittlig endring i serumkonsentrasjoner av leverfunksjonsmarkør (Gamma Glutamyl Transpeptidase-GGT)
Tidsramme: mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
Serumkonsentrasjoner av GGT vil bli målt i uke 0 og uke 3
|
mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
|
Gjennomsnittlig endring i AUC for serum gamma glutamyl transpeptidase (GGT)
Tidsramme: mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
Areal under kurve (AUC) (IE*t/dl) av serum VLDL-TG for baseline og 3 timers tidspunkt ved uke 0 og uke 3.
|
mellom uke 0 (grunnlinje) og uke 3
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Samarbeidspartnere
Etterforskere
- Hovedetterforsker: Saroja Voruganti, University of North Carolina, Chapel Hill
Publikasjoner og nyttige lenker
Generelle publikasjoner
- Akhavan T, Anderson GH. Effects of glucose-to-fructose ratios in solutions on subjective satiety, food intake, and satiety hormones in young men. Am J Clin Nutr. 2007 Nov;86(5):1354-63. doi: 10.1093/ajcn/86.5.1354.
- Awai HI, Newton KP, Sirlin CB, Behling C, Schwimmer JB. Evidence and recommendations for imaging liver fat in children, based on systematic review. Clin Gastroenterol Hepatol. 2014 May;12(5):765-73. doi: 10.1016/j.cgh.2013.09.050. Epub 2013 Sep 30.
- Bonder A, Afdhal N. Utilization of FibroScan in clinical practice. Curr Gastroenterol Rep. 2014 Feb;16(2):372. doi: 10.1007/s11894-014-0372-6.
- Stanhope KL, Schwarz JM, Keim NL, Griffen SC, Bremer AA, Graham JL, Hatcher B, Cox CL, Dyachenko A, Zhang W, McGahan JP, Seibert A, Krauss RM, Chiu S, Schaefer EJ, Ai M, Otokozawa S, Nakajima K, Nakano T, Beysen C, Hellerstein MK, Berglund L, Havel PJ. Consuming fructose-sweetened, not glucose-sweetened, beverages increases visceral adiposity and lipids and decreases insulin sensitivity in overweight/obese humans. J Clin Invest. 2009 May;119(5):1322-34. doi: 10.1172/JCI37385. Epub 2009 Apr 20.
- Stanhope KL, Bremer AA, Medici V, Nakajima K, Ito Y, Nakano T, Chen G, Fong TH, Lee V, Menorca RI, Keim NL, Havel PJ. Consumption of fructose and high fructose corn syrup increase postprandial triglycerides, LDL-cholesterol, and apolipoprotein-B in young men and women. J Clin Endocrinol Metab. 2011 Oct;96(10):E1596-605. doi: 10.1210/jc.2011-1251. Epub 2011 Aug 17.
- Schwarz JM, Noworolski SM, Wen MJ, Dyachenko A, Prior JL, Weinberg ME, Herraiz LA, Tai VW, Bergeron N, Bersot TP, Rao MN, Schambelan M, Mulligan K. Effect of a High-Fructose Weight-Maintaining Diet on Lipogenesis and Liver Fat. J Clin Endocrinol Metab. 2015 Jun;100(6):2434-42. doi: 10.1210/jc.2014-3678. Epub 2015 Mar 31.
- Younossi ZM, Blissett D, Blissett R, Henry L, Stepanova M, Younossi Y, Racila A, Hunt S, Beckerman R. The economic and clinical burden of nonalcoholic fatty liver disease in the United States and Europe. Hepatology. 2016 Nov;64(5):1577-1586. doi: 10.1002/hep.28785. Epub 2016 Sep 26.
- Vos MB, Kimmons JE, Gillespie C, Welsh J, Blanck HM. Dietary fructose consumption among US children and adults: the Third National Health and Nutrition Examination Survey. Medscape J Med. 2008 Jul 9;10(7):160.
- Moore JB, Gunn PJ, Fielding BA. The role of dietary sugars and de novo lipogenesis in non-alcoholic fatty liver disease. Nutrients. 2014 Dec 10;6(12):5679-703. doi: 10.3390/nu6125679.
- Faeh D, Minehira K, Schwarz JM, Periasamy R, Park S, Tappy L. Effect of fructose overfeeding and fish oil administration on hepatic de novo lipogenesis and insulin sensitivity in healthy men. Diabetes. 2005 Jul;54(7):1907-13. doi: 10.2337/diabetes.54.7.1907. Erratum In: Diabetes. 2006 Feb;55(2):563. Periasami, Raj [corrected to Periasamy, Raj]; Seongsu, Park [corrected to Park, Seongsu].
- Alwahsh SM, Gebhardt R. Dietary fructose as a risk factor for non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD). Arch Toxicol. 2017 Apr;91(4):1545-1563. doi: 10.1007/s00204-016-1892-7. Epub 2016 Dec 19.
- Stanhope KL, Medici V, Bremer AA, Lee V, Lam HD, Nunez MV, Chen GX, Keim NL, Havel PJ. A dose-response study of consuming high-fructose corn syrup-sweetened beverages on lipid/lipoprotein risk factors for cardiovascular disease in young adults. Am J Clin Nutr. 2015 Jun;101(6):1144-54. doi: 10.3945/ajcn.114.100461. Epub 2015 Apr 22.
- Basaranoglu M, Basaranoglu G, Bugianesi E. Carbohydrate intake and nonalcoholic fatty liver disease: fructose as a weapon of mass destruction. Hepatobiliary Surg Nutr. 2015 Apr;4(2):109-16. doi: 10.3978/j.issn.2304-3881.2014.11.05.
- Johnson RJ, Nakagawa T, Sanchez-Lozada LG, Shafiu M, Sundaram S, Le M, Ishimoto T, Sautin YY, Lanaspa MA. Sugar, uric acid, and the etiology of diabetes and obesity. Diabetes. 2013 Oct;62(10):3307-15. doi: 10.2337/db12-1814.
- Zhou Y, Wei F, Fan Y. High serum uric acid and risk of nonalcoholic fatty liver disease: A systematic review and meta-analysis. Clin Biochem. 2016 May;49(7-8):636-42. doi: 10.1016/j.clinbiochem.2015.12.010. Epub 2015 Dec 29.
- Goran MI, Walker R, Allayee H. Genetic-related and carbohydrate-related factors affecting liver fat accumulation. Curr Opin Clin Nutr Metab Care. 2012 Jul;15(4):392-6. doi: 10.1097/MCO.0b013e3283544477.
- Speliotes EK, Yerges-Armstrong LM, Wu J, Hernaez R, Kim LJ, Palmer CD, Gudnason V, Eiriksdottir G, Garcia ME, Launer LJ, Nalls MA, Clark JM, Mitchell BD, Shuldiner AR, Butler JL, Tomas M, Hoffmann U, Hwang SJ, Massaro JM, O'Donnell CJ, Sahani DV, Salomaa V, Schadt EE, Schwartz SM, Siscovick DS; NASH CRN; GIANT Consortium; MAGIC Investigators; Voight BF, Carr JJ, Feitosa MF, Harris TB, Fox CS, Smith AV, Kao WH, Hirschhorn JN, Borecki IB; GOLD Consortium. Genome-wide association analysis identifies variants associated with nonalcoholic fatty liver disease that have distinct effects on metabolic traits. PLoS Genet. 2011 Mar;7(3):e1001324. doi: 10.1371/journal.pgen.1001324. Epub 2011 Mar 10.
- Davis JN, Le KA, Walker RW, Vikman S, Spruijt-Metz D, Weigensberg MJ, Allayee H, Goran MI. Increased hepatic fat in overweight Hispanic youth influenced by interaction between genetic variation in PNPLA3 and high dietary carbohydrate and sugar consumption. Am J Clin Nutr. 2010 Dec;92(6):1522-7. doi: 10.3945/ajcn.2010.30185. Epub 2010 Oct 20.
- Ter Horst KW, Schene MR, Holman R, Romijn JA, Serlie MJ. Effect of fructose consumption on insulin sensitivity in nondiabetic subjects: a systematic review and meta-analysis of diet-intervention trials. Am J Clin Nutr. 2016 Dec;104(6):1562-1576. doi: 10.3945/ajcn.116.137786. Epub 2016 Nov 9.
- Schwarz JM, Noworolski SM, Erkin-Cakmak A, Korn NJ, Wen MJ, Tai VW, Jones GM, Palii SP, Velasco-Alin M, Pan K, Patterson BW, Gugliucci A, Lustig RH, Mulligan K. Effects of Dietary Fructose Restriction on Liver Fat, De Novo Lipogenesis, and Insulin Kinetics in Children With Obesity. Gastroenterology. 2017 Sep;153(3):743-752. doi: 10.1053/j.gastro.2017.05.043. Epub 2017 Jun 1.
- Ventura EE, Davis JN, Goran MI. Sugar content of popular sweetened beverages based on objective laboratory analysis: focus on fructose content. Obesity (Silver Spring). 2011 Apr;19(4):868-74. doi: 10.1038/oby.2010.255. Epub 2010 Oct 14.
- Faix D, Neese R, Kletke C, Wolden S, Cesar D, Coutlangus M, Shackleton CH, Hellerstein MK. Quantification of menstrual and diurnal periodicities in rates of cholesterol and fat synthesis in humans. J Lipid Res. 1993 Dec;34(12):2063-75.
- Hudgins LC, Parker TS, Levine DM, Hellerstein MK. A dual sugar challenge test for lipogenic sensitivity to dietary fructose. J Clin Endocrinol Metab. 2011 Mar;96(3):861-8. doi: 10.1210/jc.2010-2007. Epub 2011 Jan 20.
- Shin HJ, Kim HG, Kim MJ, Koh H, Kim HY, Roh YH, Lee MJ. Normal range of hepatic fat fraction on dual- and triple-echo fat quantification MR in children. PLoS One. 2015 Feb 6;10(2):e0117480. doi: 10.1371/journal.pone.0117480. eCollection 2015.
- Lallukka S, Sadevirta S, Kallio MT, Luukkonen PK, Zhou Y, Hakkarainen A, Lundbom N, Orho-Melander M, Yki-Jarvinen H. Predictors of Liver Fat and Stiffness in Non-Alcoholic Fatty Liver Disease (NAFLD) - an 11-Year Prospective Study. Sci Rep. 2017 Nov 6;7(1):14561. doi: 10.1038/s41598-017-14706-0.
- Softic S, Gupta MK, Wang GX, Fujisaka S, O'Neill BT, Rao TN, Willoughby J, Harbison C, Fitzgerald K, Ilkayeva O, Newgard CB, Cohen DE, Kahn CR. Divergent effects of glucose and fructose on hepatic lipogenesis and insulin signaling. J Clin Invest. 2017 Nov 1;127(11):4059-4074. doi: 10.1172/JCI94585. Epub 2017 Oct 3. Erratum In: J Clin Invest. 2018 Mar 1;128(3):1199. doi: 10.1172/JCI99009.
- Santoro N, Caprio S, Pierpont B, Van Name M, Savoye M, Parks EJ. Hepatic De Novo Lipogenesis in Obese Youth Is Modulated by a Common Variant in the GCKR Gene. J Clin Endocrinol Metab. 2015 Aug;100(8):E1125-32. doi: 10.1210/jc.2015-1587. Epub 2015 Jun 4. Erratum In: J Clin Endocrinol Metab. 2020 Jan 2;105(2):dgz158. doi: 10.1210/clinem/dgz158.
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
Primær fullføring (Faktiske)
Studiet fullført (Faktiske)
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først lagt ut (Faktiske)
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Sist bekreftet
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Andre studie-ID-numre
- 17-3348
- P30DK056336-16S1 (U.S. NIH-stipend/kontrakt)
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
IPD-planbeskrivelse
IPD-delingstidsramme
Tilgangskriterier for IPD-deling
IPD-deling Støtteinformasjonstype
- STUDY_PROTOCOL
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .