Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

Studie om kognitiv svekkelse av søvnløshet basert på MR

2. januar 2023 oppdatert av: Tang-Du Hospital

Forskning på tidlig varslingsteknologi for søvnløshetsrelatert kognitiv svikt hos militærpiloter basert på MR-nevrovaskulær kobling

Søvnløshet er en vanlig søvnforstyrrelse. De siste årene har forekomsten av søvnløshet økt over hele verden. Studier påpeker at søvnløshet spiller en viktig rolle i patogenesen av kognitiv svikt. Selv om søvn og kognitive skalaer er hovedmetodene for å oppdage søvnkvalitet og kognitive endringer, er det problemer som sterk subjektivitet og dårlig repetisjon. Det er et presserende behov for å bruke ikke-invasive og objektive deteksjonsmetoder for å vurdere potensielle mekanismer for kognitiv svikt forårsaket av søvnforstyrrelser. Tidligere studier har vist at forskjellige hjernetilstander kan vise forskjellige nevrovaskulær kobling (NVC) egenskaper. Etter langvarig søvnmangel ble imidlertid den fremkalte hemodynamikkresponsen dempet til tross for en økt EEG-signalrespons, noe som tyder på at vedvarende nevral aktivitet kan redusere vaskulær etterlevelse, det antydes at søvnforstyrrelse kan føre til NVC-forstyrrelse. Hvorvidt søvnforstyrrelser regulerer mekanismen for kognitiv svikt i hjernen gjennom NVC-forstyrrelser har imidlertid ikke blitt vist in vivo. For tiden kan funksjonell magnetisk resonansavbildning (fMRI) brukes til å studere hjernefunksjon og blodstrømsendringer ikke-invasivt. I vår tidligere forskning kombinerte vi CBF med gjennomsnittlig amplitude av lavfrekvent fluktuasjon (mALFF), gjennomsnittlig regional homogenitet (mReHo) og gradsentralitet (DC), den tidlige varslingseffekten av fMRI-funksjoner basert på nevrovaskulær frakobling på tidlig kognitiv svikt var bekreftet, og gir grunnlag for videre valg av funksjonelle bildeindikatorer. Avslutningsvis foreslår denne studien den vitenskapelige hypotesen om at nevrovaskulære dekoblingsbaserte MR-funksjoner er mer passende for å utforske de nevrale mekanismene som ligger til grunn for søvnforstyrrelser-indusert kognitiv hjernesvikt. Målet med denne studien er å etablere et tidlig varslings- og overvåkingssystem for tidlig ikke-invasiv diagnose og intervensjon av søvnrelatert kognitiv svikt.

Studieoversikt

Status

Rekruttering

Intervensjon / Behandling

Studietype

Observasjonsmessig

Registrering (Forventet)

684

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiekontakt

  • Navn: Lin-Feng Yan
  • Telefonnummer: 029-18691899018
  • E-post: ylf8342@163.com

Studer Kontakt Backup

  • Navn: Ying Yu
  • Telefonnummer: 029-18191260958
  • E-post: yqlmn@126.com

Studiesteder

    • Shaanxi
      • Xi'an, Shaanxi, Kina, 710032
        • Rekruttering
        • Tangdu Hospital
        • Ta kontakt med:

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

18 år og eldre (Voksen, Eldre voksen)

Tar imot friske frivillige

Nei

Kjønn som er kvalifisert for studier

Alle

Prøvetakingsmetode

Sannsynlighetsprøve

Studiepopulasjon

søvnløshet

Beskrivelse

Inklusjonskriterier:

Søvnresultat oppfyller gruppestandarden Utdanningstid mer enn 8 år uten demens Inform Consent Form

Ekskluderingskriterier:

Gravid kvinne lider av alvorlig hjernesykdom Magnetisk resonans kontraindikasjoner bildekvaliteten er for dårlig til å håndtere manglende samsvar

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

  • Observasjonsmodeller: Case-Control
  • Tidsperspektiver: Tverrsnitt

Kohorter og intervensjoner

Gruppe / Kohort
Intervensjon / Behandling
sunn kontrollgruppe
Friske mennesker verken i søvnløshetsgruppen eller i MCI-gruppen.
MR-data ble innhentet med en GE Discovery MR750 3.0 T-skanner ved bruk av en åtte-kanals phased-array headcoil. Skumpolstring ble brukt for å begrense hodebevegelsen, og øreplugger ble brukt for å eliminere skannerstøy. I løpet av oppkjøpsperioden ble alle deltakerne bedt om å holde øynene lukket og ikke tenke noe.
søvnløshet
Pittsburgh søvnkvalitetsindeks (PSQI)>5, Epworth Sleepiness Scale (ESS)>9 ,Insomnia Severity Index (ISI)>8.
MR-data ble innhentet med en GE Discovery MR750 3.0 T-skanner ved bruk av en åtte-kanals phased-array headcoil. Skumpolstring ble brukt for å begrense hodebevegelsen, og øreplugger ble brukt for å eliminere skannerstøy. I løpet av oppkjøpsperioden ble alle deltakerne bedt om å holde øynene lukket og ikke tenke noe.
søvnløshet-MCI
Pittsburgh søvnkvalitetsindeks (PSQI)>5 ,Epworth Sleepiness Scale(ESS)>9 ,Insomnia Severity Indeex(ISI)>8; 20< MoCA
MR-data ble innhentet med en GE Discovery MR750 3.0 T-skanner ved bruk av en åtte-kanals phased-array headcoil. Skumpolstring ble brukt for å begrense hodebevegelsen, og øreplugger ble brukt for å eliminere skannerstøy. I løpet av oppkjøpsperioden ble alle deltakerne bedt om å holde øynene lukket og ikke tenke noe.

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Screening ut tidlige advarselsindikatorer for MCI hos pasienter med søvnløshet
Tidsramme: grunnlinje
Basert på de nevrovaskulære ukoblede MR-funksjonene og imaging-omics-funksjonene til ID-pasienter med MCI, ble de tidlige advarselsindikatorene for MCI hos ID-pasienter screenet ved hjelp av maskinlæringsalgoritme.
grunnlinje

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Konstruer en automatisk og individualisert nøyaktig diagnosemodell for søvnløshet med MCI
Tidsramme: gjennom studiegjennomføring, gjennomsnittlig 2 år
Den strukturelle MR og funksjonell MR ble brukt til å analysere de biologiske endringene eller andre mekanismer relatert til søvnforstyrrelser, og den kliniske informasjonen og nevrobildekarakteristikkene ble kombinert for å i utgangspunktet bygge en automatisk og individualisert nøyaktig diagnostisk modell for søvnløshet og MCI med sensitivitet, spesifisitet og nøyaktighet >80 %.
gjennom studiegjennomføring, gjennomsnittlig 2 år

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (Faktiske)

1. juli 2022

Primær fullføring (Forventet)

30. juni 2023

Studiet fullført (Forventet)

30. juni 2024

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

13. desember 2022

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

13. desember 2022

Først lagt ut (Faktiske)

21. desember 2022

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

4. januar 2023

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

2. januar 2023

Sist bekreftet

1. januar 2023

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

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. .

Kliniske studier på MR

Kliniske studier på MR

3
Abonnere