- ICH GCP
- US Clinical Trials Registry
- Klinisk utprøving NCT07262593
Familiebasert måltidstiming for kreftforebygging blant innfødte hawaiiere og andre stillehavsøboere: FAMTIME (FAMTIME)
Familiebasert måltidstid for kreftforebygging blant innfødte hawaiiere og andre stillehavsøybeboere: FAMTIME
Sammenlignet med andre rasemessige/etniske grupper har NHPI høyere risiko for kreft, spesielt brystkreft, tykktarmskreft og livmorhalskreft.
Dessuten opplever NHPI dårligere overlevelse uten kreft, spesielt blant yngre voksne.
Det har vært en bekymringsverdig økning i forekomst og dødsfall fra kreft blant NHPI de siste årene, parallelt med vedvarende eller økende helseforskjeller i kreftrisikofaktorer som dårlig kostholdskvalitet, fedme, diabetes og tilgang til helsetjenester.
Å identifisere kulturelt tilpassede måter å håndtere disse kreftrisikofaktorene i NHPI-samfunnet er derfor et presserende uoppfylt behov.
Studieoversikt
Status
Forhold
Intervensjon / Behandling
Detaljert beskrivelse
Innfødte hawaiere og andre stillehavsøybeboere (NHPI) fra Polynesia, Mikronesia og Melanesia er den raskest voksende rase-/etniske gruppen i USA, men er sterkt underrepresentert i helseforskning. NHPI opplever store forskjeller i risiko for bryst-, tykktarms- og livmorhalskreft, og dårligere overlevelse uten kreft, spesielt blant yngre voksne. Det har vært en bekymringsverdig økning i kreftforekomst og dødsfall blant NHPI de siste årene, parallelt med vedvarende eller økende helseforskjeller i kreftrisikofaktorer som dårlig kostholdskvalitet, fedme, diabetes og tilgang til helsetjenester. Å identifisere kulturelt tilpassede måter å håndtere kreftrisikofaktorer i NHPI-samfunnet er derfor et presserende, uoppfylt behov.
Kosthold er en hjørnestein i å håndtere metabolsk helse for kreftforebygging. Uregelmessig måltidstid kan forstyrre 24-timers døgnrytmeregulert metabolisme og fremme metabolsk dysfunksjon, mens strukturerte måltidstider justerer døgnrytmetranskripsjonsprogrammer for å forbedre metabolsk helse. Tidsbegrenset spising (TRE) er en form for periodisk faste der daglige kalorier spises innenfor 6–12 timer. TRE forbedrer kreftrisikofaktorer inkludert hyperinsulinemi og dyslipidemi, men har ikke blitt evaluert hos NHPI. Forskerne gjennomførte en pilot 6-måneders randomisert, kontrollert, krysset studie for å teste gjennomførbarheten og aksepten av TRE for effekter på metabolsk helse hos NHPI med risiko for livmorhalskreft (TIMESPAN, NCT04763902). TIMESPAN ble utformet med tilbakemeldinger fra fokusgrupper og Community Advisory Board (CAB) av NHPI. Deltakere mottok isokaloriske, kulturelt tilpassede, ferdiglagde måltider for å kontrollere underliggende kosthold under TRE og kontroll. Insulin/c-peptid, triglyserider og blodtrykk forbedret seg med hver fase, men TRE hadde større effekter og forbedret humør, energi og metthetsfølelse. De ferdiglagde måltidene adresserte matusikkerhet og utdannet deltakerne om sunn spising og porsjonskontroll, mål for medisinsk tilpassede måltider (MTM). En begrensning var at forskerne ikke målte effektene av TRE uten kostholdskontroll. Siden fellesspising er integrert i NHPI-skikker, rapporterte 13 deltakere at det å ikke tilby familiemåltider var en hindring.
Forskerne foreslår å tilby familiemåltider og inkludere en TRE-arm uten kostholdskontroll i studien "Family-Based Meal Timing for Cancer Prevention among Native Hawaiian and other Pacific Islanders: FAMTIME". Det langsiktige målet med denne studien er å håndtere kreftrisikoforskjeller hos NHPI ved hjelp av kostholdsstrategier. Forskerne vil rekruttere 10 NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft (dvs. hyperglykemi, dyslipidemi, overvekt/fedme, tidligere diabetes eller kreftforløperlæsjoner) som faster <12 timer/dag. Deltakerne vil fullføre en 2-ukers innkjøringsperiode, deretter randomiseres til 8 uker med (1) Kontroll, (2) MTM (sunn polynesisk diett), (3) TRE med vanlig kosthold, eller (4) TRE + MTM. Deltakerne vil også fullføre en 6-måneders oppfølging. Familie sosial støtte via fellesspising vil bli oppmuntret. myCircadianClock (mCC)-appen vil evaluere og fremme overholdelse. Den sentrale hypotesen er at MTM og TRE vil forbedre metabolsk og mental helse blant NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft; MTM+TRE vil være multiplikativ.
Mål 1. Fastslå gjennomførbarheten, trofastheten og foreløpig aksept av TRE og MTM blant stillehavsøy-kvinner med risiko for å utvikle livmorhalskreft. Deltakere vil randomiseres ved stratifisering etter aldersgruppe og BMI-kategori for å balansere grupper i henhold til disse variablene. Gjennomførbarhet vil bli evaluert av: (1) Andel (%) av kvinner henvist som ble rekruttert og samtykket; (2) frafall som en funksjon av tid; (3) % av planlagte biosprøvesamlinger og spørreskjemaer fullført; (4) antall TRE- eller MTM-tro dager per uke (deltakere vil bli ansett som trofaste hvis de fastet mellom 14–18 timer per dag under TRE-fasen i henhold til måltidstidslogg); (5) % måltider levert etter plan. Studien vil bli ansett som gjennomførbar hvis >70% kvinner samtykker og beholdes, fullfører alle biosprøvesamlinger og spørreskjemaer, og hvis kvinner følger TRE-protokollen i minst 5/7 dager per uke. Trofasthet vil bli evaluert som % protokoll-sjekklistepunkter levert som tiltenkt med et mål på 90%.
Mål 2. Sammenligne TRE, MTM, TRE + MTM og Kontroll for effekter på metabolske kreftrisikofaktorer blant NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft. Primært utfall: hyperinsulinemi (C-peptid). Sekundære utfall: midje-/hofteforhold, vekt, kroppssammensetning, c-reaktivt protein, faste glukose/insulin, 24-timers glukose, HOMA-IR, aterogene lipider, blodtrykk, blodmetabolitter relatert til kreftrisiko, appetitt, kostholdskvalitet, søvnkvalitet/varighet og fysisk aktivitet.
Mål 3. Sammenligne TRE, MTM, TRE + MTM og Kontroll for effekter på emosjonell velvære blant NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft. Fokusgrupper og CAB rapporterte at mental velvære er det viktigste utfallet for NHPI-kvinner, men det diskuteres eller evalueres sjelden. Primært utfall er depresjon (PHQ-9). Sekundære utfall: angst, alkoholbruk, helsetilstand, sosial støtte og akkulturativ stress. Disse utfallsmålene ble støttet av CAB som spesielt relevante.
Mål 4. Kvalitativt undersøke rollene til sosial støtte og mental helse i kostholdsadferdsendring blant NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft og deres husholdning. Forskerne vil bygge videre på temaene som dukket opp fra TIMESPAN ved å gjennomføre fokusgrupper blant (1) FAMTIME-deltakere og deres husholdningsmedlemmer, (2) CAB, for å tolke utfall og evaluere intervensjonen fra et kulturelt perspektiv. Forskerne vil utforske dyptgående rollene til sosial støtte, mental helse og mattrygghet i atferdsendring, og hvordan å optimalisere kreftforebyggende intervensjoner for høy påvirkning i NHPI-samfunnet.
Studietype
Registrering (Faktiske)
Fase
- Ikke aktuelt
Kontakter og plasseringer
Studiesteder
-
-
Utah
-
Salt Lake City, Utah, Forente stater, 84112
- Huntsman Cancer Institute
-
-
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
- Voksen
- Eldre voksen
Tar imot friske frivillige
Beskrivelse
Inkluderingskriterier:
- Kvinner av innfødt hawaiisk/stillehavsøy-opprinnelse i alderen 18 år eller eldre
- Ha minst én kreftrisikofaktor (BMI≥25kg/m2 ELLER ha historikk med ikke-insulinavhengig diabetes ELLER ha minst ett metabolsk syndrom-kriterium utenfor klinisk normområde ELLER ha historikk med kreftforstadier (f.eks. atypisk endometriehyperplasi, kolorektalt adenom, atypisk duktale hyperplasi)
- Ha en fungerende mobiltelefon som kan laste ned en app
- Kunne bruke mobiltelefon i løpet av dagen (f.eks. på jobb)
- Ikke jobbe natt
- Kunne delta på studiebesøk ved Huntsman Cancer Institute Center for HOPE
- Ikke følge en spesiell diett
- Faste mindre enn 14 timer per natt (dvs. spise all kaloriholdig mat over mer enn 10 timer/døgn)
Ekskluderingskriterier:
- Ikke i stand til å gi informert samtykke
- Behov for en spesiell diett
- Ha historikk med insulinavhengig diabetes
- Ha historikk med hysterektomi
- Faste mer enn 14 timer per natt/mindre enn 10 timers spisevindu
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
- Primært formål: Forebygging
- Tildeling: Randomisert
- Intervensjonsmodell: Parallell tildeling
- Masking: Ingen (Open Label)
Våpen og intervensjoner
Deltakergruppe / Arm |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
Ingen inngripen: Kontroll
Deltakerne vil fortsette sin vanlige livsstil.
|
|
|
Eksperimentell: Tidsbegrenset spising (TRE)
Deltakerne vil fullføre TRE-planen i 8 uker.
|
I 8 uker vil deltakerne innta mat og drikke med kalorier innenfor et personlig tilpasset spisevindu på opptil 4 timer < utgangspunkt (f.eks., 14-timers 10-timer; 13-timer 9-timer), men ikke >10 timer.
Spisingen vil starte innen 3 timer etter oppvåkning og avsluttes minst 3 timer før leggetid.
|
|
Eksperimentell: Medisinsk Tilpassede Måltider (MTM)
Deltakerne vil få MTM i 8 uker.
|
I 8 uker vil deltakerne motta isokaloriske, kulturelt tilpassede, ernæringsmessig balanserte lunsj- og middagsmåltider som er ferdig tilberedt, samt en frokost- og mellommåltidsmeny som oppfyller daglige kaloribehov for vektvedlikehold.
|
|
Eksperimentell: Tidsbegrenset spising (TRE) + Medisinsk tilpassede måltider (MTM)
Deltakerne vil fullføre TRE-planen og få MTM i 8 uker.
|
I 8 uker vil deltakerne innta mat og drikke med kalorier innenfor et personlig tilpasset spisevindu på opptil 4 timer < utgangspunkt (f.eks., 14-timers 10-timer; 13-timer 9-timer), men ikke >10 timer.
Spisingen vil starte innen 3 timer etter oppvåkning og avsluttes minst 3 timer før leggetid.
I 8 uker vil deltakerne motta isokaloriske, kulturelt tilpassede, ernæringsmessig balanserte lunsj- og middagsmåltider som er ferdig tilberedt, samt en frokost- og mellommåltidsmeny som oppfyller daglige kaloribehov for vektvedlikehold.
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Andel kvinner rekruttert/samtykket - Gjennomførbarhet
Tidsramme: Fra innmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
For å bestemme gjennomførbarheten, nøyaktigheten og den foreløpige aksepten av TRE og MTM blant stillehavsøy-kvinner med risiko for å utvikle endometriecancer. Denne utfallsmålingen vil rapportere andelen kvinner som ble henvist, rekruttert og samtykket til forsøket. Studien vil bli ansett som gjennomførbar hvis >70 % av kvinnene som ble kontaktet, samtykker til studien. |
Fra innmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
|
C-Peptid - Effekter på metabolsk kreftrisiko
Tidsramme: Fra innmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
Å sammenligne TRE, MTM, TRE + MTM og Kontroll for effekter på metaboliske kreftrisikofaktorer blant NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft. Hyperinsulinemi er en tilstand med for mye insulin i blodet og er en kreftrisikofaktor. C-peptid måler mengden C-peptid i blodet og er en indikator på hyperinsulinemi. Denne resultatmålingen vil rapportere gjennomsnittlig C-peptid for hver gruppe 8 uker etter intervensjonens start. |
Fra innmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
|
Depresjon - Emosjonell trivsel
Tidsramme: Fra innmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder
|
Å sammenligne TRE, MTM, TRE + MTM og Kontroll for effekter på emosjonell velvære blant NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft. Depresjon vil bli vurdert med Patient Health Questionnaire (PHQ-9). Poengsummer varierer fra 1–27, der lavere poengsummer indikerer minimal depresjon og høyere poengsummer indikerer mer alvorlig depresjon. En reduksjon på 5 poeng anses som klinisk meningsfull. Denne resultatmålingen vil rapportere gjennomsnittlig PHQ-9-skåre for hver gruppe 8 uker etter intervensjonens start. |
Fra innmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Bortfall - Gjennomførbarhet
Tidsramme: Fra registrering til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder
|
Å fastslå gjennomførbarheten, trofastheten og den foreløpige akseptabiliteten av TRE og MTM blant stillehavsøy-kvinner med risiko for å utvikle endometriecancer. Denne utfallsmålingen vil rapportere studieavgang, eller antall deltakere som trekker seg fra denne studien etter randomisering. Studien vil bli ansett som gjennomførbar hvis >70% av de randomiserte kvinnene fullfører studien. |
Fra registrering til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder
|
|
Studieprosedyrer fullført – Gjennomførbarhet
Tidsramme: Fra registrering til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder
|
For å fastslå gjennomførbarhet, troskap og foreløpig akseptabilitet av TRE og MTM blant stillehavsøy-kvinner med risiko for å utvikle endometriecancer. Denne utfallsmålingen vil rapportere andelen av planlagte biosprøvesamlinger og spørreskjemaer som ble fullført. Studien vil bli ansett som gjennomførbar hvis studiedeltakerne fullfører 100% av biosprøvesamlingene og spørreskjemaene. |
Fra registrering til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder
|
|
TRE-tilhørighetsdager - Gjennomførbarhet
Tidsramme: Fra påmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder
|
Å fastslå gjennomførbarheten, nøyaktigheten og foreløpig aksept av TRE og MTM blant stillehavskvinner med risiko for å utvikle endometriecancer. Denne resultatmålingen vil rapportere gjennomsnittlig antall TRE- eller MTM-følgesomme dager per uke. Deltakere vil bli ansett som følgesomme hvis de fastet mellom 14-18 timer per dag i TRE-fasen i henhold til måltidsloggen. Studien vil bli ansett som gjennomførbar hvis deltakerne følger TRE-protokollen i minst 5/7 dager per uke. |
Fra påmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder
|
|
Leverte måltider - Gjennomførbarhet
Tidsramme: Fra innmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder
|
Å fastslå gjennomførbarhet, troskap og foreløpig aksept av TRE og MTM blant stillehavsøykvinner med risiko for å utvikle endometrialkreft. Denne utfallsmålingen vil rapportere andelen måltider levert etter tidsplan. Troskap vil bli evaluert som % protokoll-sjekkliste-elementer levert som tiltenkt med et mål på 90%. |
Fra innmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder
|
|
Protokollpunkter levert som tiltenkt - Trofasthet
Tidsramme: Fra innmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder
|
For å bestemme gjennomførbarheten, trofastheten og den foreløpige aksepten av TRE og MTM blant stillehavsøy-kvinner med risiko for å utvikle endometrialkreft. Denne resultatmålingen vil rapportere andelen av protokoll-sjekklistepunkter som leveres etter intensjonen. Trofasthet vil være oppnådd hvis 90 % av protokoll-sjekklistepunktene leveres etter intensjonen. |
Fra innmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder
|
|
Midje/hofte - Effekter på metabolsk kreftrisiko
Tidsramme: Fra påmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder
|
Å sammenligne TRE, MTM, TRE + MTM og Kontroll for effekter på metaboliske kreftrisikofaktorer blant NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft. Midje-/hofteforhold er midjeomkrets delt på hofteomkrets. Denne utfallsmålingen vil rapportere gjennomsnittlig midje-/hofteforhold i hver gruppe 8 uker etter intervensjonens start. |
Fra påmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder
|
|
Vekt - Effekter på metabolsk kreftrisiko
Tidsramme: Fra inkludering til oppfølgingen etter 6 måneder.
|
Å sammenligne TRE, MTM, TRE + MTM og Kontroll for effekter på metaboliske kreftrisikofaktorer blant NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft. Denne resultatmålingen vil rapportere gjennomsnittlig vektforhold for hver gruppe 8 uker etter intervensjonsstart. |
Fra inkludering til oppfølgingen etter 6 måneder.
|
|
Kroppssammensetning - Effekter på metabolsk kreftrisiko
Tidsramme: Fra registrering til 6-måneders oppfølgingsundersøkelsen.
|
Å sammenligne TRE, MTM, TRE + MTM og kontroll for effekter på metaboliske kreftrisikofaktorer blant NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft. Kroppssammensetning er prosentandelen (%) av vekten som er fettvev. Denne utfallsmålingen vil rapportere gjennomsnittlig kroppssammensetning for hver gruppe 8 uker etter intervensjonens start. |
Fra registrering til 6-måneders oppfølgingsundersøkelsen.
|
|
C-reaktivt protein – Effekter på metabolsk kreftrisiko
Tidsramme: Fra opptak til oppfølgningsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
Å sammenligne TRE, MTM, TRE + MTM og Kontroll for effekter på metaboliske kreftrisikofaktorer blant NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft. C-reaktivt protein (CRP) er mengden av et protein som produseres av leveren. CRP er en risiko for fedmerelatert kreft. Denne resultatmålingen vil rapportere gjennomsnittlig CRP for hver gruppe 8 uker etter intervensjonens start. |
Fra opptak til oppfølgningsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
|
Fasteglukose – Effekter på metabolsk kreftrisiko
Tidsramme: Fra innmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
Å sammenligne TRE, MTM, TRE + MTM og Kontroll for effekter på metaboliske kreftrisikofaktorer blant NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft. Fasteglukose er mengden glukose i blodet etter å ha unnholdt seg fra mat i 8 timer. Denne resultatmålingen vil rapportere gjennomsnittlig fasteglukose for hver gruppe 8 uker etter intervensjonens start. |
Fra innmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
|
Fasteinsulin - Effekter på metabolsk kreftrisiko
Tidsramme: Fra innmelding til 6-måneders oppfølgingsundersøkelsen.
|
Å sammenligne TRE, MTM, TRE + MTM og Kontroll for effekter på metaboliske kreftrisikofaktorer blant NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft. Fastende glukose er mengden insulin i blodet etter å ha avholdt seg fra mat i 8 timer. Denne utfallsmålingen vil rapportere gjennomsnittlig fastende insulin for hver gruppe 8 uker etter intervensjonens start. |
Fra innmelding til 6-måneders oppfølgingsundersøkelsen.
|
|
24-timers glukose - Effekter på metabolsk kreftrisiko
Tidsramme: Fra innmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
Å sammenligne TRE, MTM, TRE + MTM og Kontroll for effekter på metabolske kreftrisikofaktorer blant NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft. 24-timers glukose er gjennomsnittlig glukose i blodet over 24 timer. Denne resultatmålingen vil rapportere gjennomsnittlig 24-timers glukose for hver gruppe 8 uker etter intervensjonens start. |
Fra innmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
|
Homeostatic Model Assessment for Insulin Resistance (HOMA-IR) - Effekter på metabolsk kreftrisiko
Tidsramme: Fra innmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
Å sammenligne TRE, MTM, TRE + MTM og Kontroll for effekter på metaboliske kreftrisikofaktorer blant NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft. HOMA-IR er en ligning som brukes for å kvantifisere insulinresistens. Denne resultatmålingen vil rapportere gjennomsnittlig HOMA-IR for hver gruppe 8 uker etter intervensjonens start. |
Fra innmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
|
Lavtetthetslipoprotein (LDL) - Effekter på metabolsk kreftrisiko
Tidsramme: Fra registrering til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
Å sammenligne TRE, MTM, TRE + MTM og Kontroll for effekter på metaboliske kreftrisikofaktorer blant NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft. Lavtetthetslipoprotein (LDL) er et aterogent lipid som utgjør en risiko for fedmerelatert kreft. Denne resultatmålingen vil rapportere gjennomsnittlig LDL for hver gruppe 8 uker etter intervensjonens start. |
Fra registrering til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
|
Blodtrykk - Effekter på metabolsk kreftrisiko
Tidsramme: Fra innmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
Å sammenligne TRE, MTM, TRE + MTM og Kontroll for effekter på metaboliske kreftrisikofaktorer blant NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft. Denne utfallsmålingen vil rapportere gjennomsnittlig blodtrykk for hver gruppe 8 uker etter intervensjonens start. |
Fra innmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
|
Lipidomikk - Effekter på metabolsk kreftrisiko
Tidsramme: Fra registrering til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
Å sammenligne TRE, MTM, TRE + MTM og Kontroll for effekter på metaboliske kreftrisikofaktorer blant NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft. Denne resultatmålingen vil rapportere lipidomikken til hver gruppe 8 uker etter intervensjonens start. |
Fra registrering til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
|
Metabolomikk - Effekter på metabolisk kreftrisiko
Tidsramme: Fra innmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
Å sammenligne TRE, MTM, TRE + MTM og Kontroll for effekter på metabolske kreftrisikofaktorer blant NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft. Denne utfallsmålingen vil rapportere metabolomikken for hver gruppe 8 uker etter intervensjonens start. |
Fra innmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
|
Appetitt - Effekter på metabolisk kreftrisiko
Tidsramme: Fra inkludering til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
Å sammenligne TRE, MTM, TRE + MTM og Kontroll for effekter på metaboliske kreftrisikofaktorer blant NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft. Appetitt vil bli målt som et enkelt selvrapportert punkt. Denne resultatmålingen vil rapportere responsene i hver gruppe 8 uker etter intervensjonens start. |
Fra inkludering til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
|
Kostholdskvalitet – Effekter på metabolsk kreftrisiko
Tidsramme: Fra registrering til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
Å sammenligne TRE, MTM, TRE + MTM og Kontroll for effekter på metaboliske kreftrisikofaktorer blant NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft. Kostholdskvalitet vil bli vurdert ved Healthy Eating Index (HEI)-2020 og vurdert via 24-timers tilbakekalling. HEI-2020-scoren er en kvantifisering av hvor godt kostholdet samsvarer med Dietary Guidelines for Americans. HEI-2020 har en maksimal totalscore på 100 og en minimumsscore på 0, hvor høyere scorer indikerer bedre samsvar med kostholdsretningslinjer og lavere scorer indikerer dårligere samsvar. Denne resultatmålingen vil rapportere gjennomsnittlig HEI-2020 for hver gruppe 8 uker etter intervensjonens start. |
Fra registrering til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
|
Søvnkvalitet - Effekter på metabolsk kreftrisiko
Tidsramme: Fra påmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
Å sammenligne TRE, MTM, TRE + MTM og kontroll for effekter på metaboliske kreftrisikofaktorer blant NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft. Søvnkvalitet vil bli målt som et enkelt, selvrapportert spørsmål i en undersøkelse. Denne resultatmålingen vil rapportere antall svar fra hver gruppe 6 måneder etter intervensjonens start. |
Fra påmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
|
Søvndur - Effekter på metabolisk kreftrisiko
Tidsramme: Fra registrering til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
Å sammenligne TRE, MTM, TRE + MTM og Kontroll for effekter på metaboliske kreftrisikofaktorer blant NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft. Søvndur vil bli objektivt målt med en forskningsgrad akselerometer som bæres på håndleddet. Denne resultatmålingen vil rapportere gjennomsnittlig søvndur for hver gruppe 8 uker etter intervensjonens start. |
Fra registrering til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
|
Fysisk Aktivitet – Effekter på Metabol Kreftrisiko
Tidsramme: Fra innmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
Å sammenligne TRE, MTM, TRE + MTM og Kontroll for effekter på metaboliske kreftrisikofaktorer blant NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft. Fysisk aktivitet vil bli objektivt målt med en forskningsgrad akselerometer som bæres på håndleddet. Denne resultatmålingen vil rapportere gjennomsnittlige daglige skritt for hver gruppe 8 uker etter intervensjonens start. |
Fra innmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
|
Angst - Emosjonell velvære
Tidsramme: Fra registrering til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
Å sammenligne TRE, MTM, TRE + MTM og Kontroll for effekter på emosjonell velvære blant NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft. Angst vil bli vurdert med Generalized Anxiety Disorder 7-item survey (GAD-7). Poengsummene varierer fra 0-15, hvor lavere poengsum indikerer minimal angst og høyere poengsum indikerer mer alvorlig angst. Denne resultatmålingen vil rapportere gjennomsnittlig GAD-7-poengsum for hver gruppe 8 uker etter intervensjonsstart. |
Fra registrering til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
|
Alkoholbruk - Emosjonell velvære
Tidsramme: Fra innmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
For å sammenligne TRE, MTM, TRE + MTM og Kontroll for effekter på emosjonell velvære blant NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft. Alkoholbruk vil bli vurdert med Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT-C). Poengsummene varierer fra 0–12, der lavere poengsummer indikerer minimal alkoholbruk og høyere poengsummer indikerer mer alvorlig alkoholbruk. Denne resultatmålingen vil rapportere gjennomsnittlig AUDIT-C-poengsum for hver gruppe 8 uker etter intervensjonens start. |
Fra innmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
|
Helse status - Følelsesmessig velvære
Tidsramme: Fra innmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
Å sammenligne TRE, MTM, TRE + MTM og Kontroll for effekter på emosjonell velvære blant NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft. Helsetilstand vil bli vurdert ved et enkelt, selvrapportert spørsmål. Deltakeren vil bli bedt om å rapportere sin generelle helsetilstand fra 1, Utmerket til 5, Dårlig. Denne resultatmålingen vil rapportere antall deltakere som velger hvert svaralternativ 6 måneder etter intervensjonens start. |
Fra innmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
|
Akkulturativ stress - Emosjonell velvære
Tidsramme: Fra påmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
Å sammenligne TRE, MTM, TRE + MTM og Kontroll for effekter på emosjonell trivsel blant NHPI-kvinner med risiko for fedmerelatert kreft. Akkulturativ stress vil bli vurdert med Pacific Islands cultural orientation acculturative stress survey (PIACCULT). Dette er en selvrapportert, 11-punkts vurdering. Poengsummene varierer fra 11-55, der lavere poengsummer indikerer dårligere stillehavskulturell orientering og høyere poengsummer indikerer mer stillehavskulturell orientering. Denne resultatmålingen vil rapportere gjennomsnittlig PIACCULT-poengsum for hver gruppe 6 måneder etter intervensjonens start. |
Fra påmelding til oppfølgingsundersøkelsen etter 6 måneder.
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Sponsor
Etterforskere
- Hovedetterforsker: Mary Playdon, PhD, University of Utah
Publikasjoner og nyttige lenker
Generelle publikasjoner
- Kroenke K, Spitzer RL, Williams JB. The PHQ-9: validity of a brief depression severity measure. J Gen Intern Med. 2001 Sep;16(9):606-13. doi: 10.1046/j.1525-1497.2001.016009606.x.
- Moro T, Tinsley G, Bianco A, Marcolin G, Pacelli QF, Battaglia G, Palma A, Gentil P, Neri M, Paoli A. Effects of eight weeks of time-restricted feeding (16/8) on basal metabolism, maximal strength, body composition, inflammation, and cardiovascular risk factors in resistance-trained males. J Transl Med. 2016 Oct 13;14(1):290. doi: 10.1186/s12967-016-1044-0.
- Tinsley GM, La Bounty PM. Effects of intermittent fasting on body composition and clinical health markers in humans. Nutr Rev. 2015 Oct;73(10):661-74. doi: 10.1093/nutrit/nuv041. Epub 2015 Sep 15.
- Schulz KF, Altman DG, Moher D; CONSORT Group. CONSORT 2010 statement: updated guidelines for reporting parallel group randomised trials. BMJ. 2010 Mar 23;340:c332. doi: 10.1136/bmj.c332.
- Spitzer RL, Kroenke K, Williams JB, Lowe B. A brief measure for assessing generalized anxiety disorder: the GAD-7. Arch Intern Med. 2006 May 22;166(10):1092-7. doi: 10.1001/archinte.166.10.1092.
- Arnason TG, Bowen MW, Mansell KD. Effects of intermittent fasting on health markers in those with type 2 diabetes: A pilot study. World J Diabetes. 2017 Apr 15;8(4):154-164. doi: 10.4239/wjd.v8.i4.154.
- NCD Risk Factor Collaboration (NCD-RisC). Worldwide trends in body-mass index, underweight, overweight, and obesity from 1975 to 2016: a pooled analysis of 2416 population-based measurement studies in 128.9 million children, adolescents, and adults. Lancet. 2017 Dec 16;390(10113):2627-2642. doi: 10.1016/S0140-6736(17)32129-3. Epub 2017 Oct 10.
- Bush K, Kivlahan DR, McDonell MB, Fihn SD, Bradley KA. The AUDIT alcohol consumption questions (AUDIT-C): an effective brief screening test for problem drinking. Ambulatory Care Quality Improvement Project (ACQUIP). Alcohol Use Disorders Identification Test. Arch Intern Med. 1998 Sep 14;158(16):1789-95. doi: 10.1001/archinte.158.16.1789.
- Siegel RL, Miller KD, Jemal A. Cancer statistics, 2020. CA Cancer J Clin. 2020 Jan;70(1):7-30. doi: 10.3322/caac.21590. Epub 2020 Jan 8.
- Ferlay J, Steliarova-Foucher E, Lortet-Tieulent J, Rosso S, Coebergh JW, Comber H, Forman D, Bray F. Cancer incidence and mortality patterns in Europe: estimates for 40 countries in 2012. Eur J Cancer. 2013 Apr;49(6):1374-403. doi: 10.1016/j.ejca.2012.12.027. Epub 2013 Feb 26.
- Sutton EF, Beyl R, Early KS, Cefalu WT, Ravussin E, Peterson CM. Early Time-Restricted Feeding Improves Insulin Sensitivity, Blood Pressure, and Oxidative Stress Even without Weight Loss in Men with Prediabetes. Cell Metab. 2018 Jun 5;27(6):1212-1221.e3. doi: 10.1016/j.cmet.2018.04.010. Epub 2018 May 10.
- Jamshed H, Beyl RA, Della Manna DL, Yang ES, Ravussin E, Peterson CM. Early Time-Restricted Feeding Improves 24-Hour Glucose Levels and Affects Markers of the Circadian Clock, Aging, and Autophagy in Humans. Nutrients. 2019 May 30;11(6):1234. doi: 10.3390/nu11061234.
- Ravussin E, Beyl RA, Poggiogalle E, Hsia DS, Peterson CM. Early Time-Restricted Feeding Reduces Appetite and Increases Fat Oxidation But Does Not Affect Energy Expenditure in Humans. Obesity (Silver Spring). 2019 Aug;27(8):1244-1254. doi: 10.1002/oby.22518.
- Marinac CR, Natarajan L, Sears DD, Gallo LC, Hartman SJ, Arredondo E, Patterson RE. Prolonged Nightly Fasting and Breast Cancer Risk: Findings from NHANES (2009-2010). Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2015 May;24(5):783-9. doi: 10.1158/1055-9965.EPI-14-1292. Epub 2015 Apr 20.
- Flint A, Raben A, Blundell JE, Astrup A. Reproducibility, power and validity of visual analogue scales in assessment of appetite sensations in single test meal studies. Int J Obes Relat Metab Disord. 2000 Jan;24(1):38-48. doi: 10.1038/sj.ijo.0801083.
- Patterson RE, Sears DD. Metabolic Effects of Intermittent Fasting. Annu Rev Nutr. 2017 Aug 21;37:371-393. doi: 10.1146/annurev-nutr-071816-064634. Epub 2017 Jul 17.
- Subar AF, Kirkpatrick SI, Mittl B, Zimmerman TP, Thompson FE, Bingley C, Willis G, Islam NG, Baranowski T, McNutt S, Potischman N. The Automated Self-Administered 24-hour dietary recall (ASA24): a resource for researchers, clinicians, and educators from the National Cancer Institute. J Acad Nutr Diet. 2012 Aug;112(8):1134-7. doi: 10.1016/j.jand.2012.04.016. Epub 2012 Jun 15. No abstract available.
- Patterson RE, Laughlin GA, LaCroix AZ, Hartman SJ, Natarajan L, Senger CM, Martinez ME, Villasenor A, Sears DD, Marinac CR, Gallo LC. Intermittent Fasting and Human Metabolic Health. J Acad Nutr Diet. 2015 Aug;115(8):1203-12. doi: 10.1016/j.jand.2015.02.018. Epub 2015 Apr 6. No abstract available.
- Harvie MN, Pegington M, Mattson MP, Frystyk J, Dillon B, Evans G, Cuzick J, Jebb SA, Martin B, Cutler RG, Son TG, Maudsley S, Carlson OD, Egan JM, Flyvbjerg A, Howell A. The effects of intermittent or continuous energy restriction on weight loss and metabolic disease risk markers: a randomized trial in young overweight women. Int J Obes (Lond). 2011 May;35(5):714-27. doi: 10.1038/ijo.2010.171. Epub 2010 Oct 5.
- Carlson O, Martin B, Stote KS, Golden E, Maudsley S, Najjar SS, Ferrucci L, Ingram DK, Longo DL, Rumpler WV, Baer DJ, Egan J, Mattson MP. Impact of reduced meal frequency without caloric restriction on glucose regulation in healthy, normal-weight middle-aged men and women. Metabolism. 2007 Dec;56(12):1729-34. doi: 10.1016/j.metabol.2007.07.018.
- Di Francesco A, Di Germanio C, Bernier M, de Cabo R. A time to fast. Science. 2018 Nov 16;362(6416):770-775. doi: 10.1126/science.aau2095.
- Mattson MP, Allison DB, Fontana L, Harvie M, Longo VD, Malaisse WJ, Mosley M, Notterpek L, Ravussin E, Scheer FA, Seyfried TN, Varady KA, Panda S. Meal frequency and timing in health and disease. Proc Natl Acad Sci U S A. 2014 Nov 25;111(47):16647-53. doi: 10.1073/pnas.1413965111. Epub 2014 Nov 17.
- Hatori M, Vollmers C, Zarrinpar A, DiTacchio L, Bushong EA, Gill S, Leblanc M, Chaix A, Joens M, Fitzpatrick JA, Ellisman MH, Panda S. Time-restricted feeding without reducing caloric intake prevents metabolic diseases in mice fed a high-fat diet. Cell Metab. 2012 Jun 6;15(6):848-60. doi: 10.1016/j.cmet.2012.04.019. Epub 2012 May 17.
- Dombrowski SU, Knittle K, Avenell A, Araujo-Soares V, Sniehotta FF. Long term maintenance of weight loss with non-surgical interventions in obese adults: systematic review and meta-analyses of randomised controlled trials. BMJ. 2014 May 14;348:g2646. doi: 10.1136/bmj.g2646.
- Esposito K, Chiodini P, Capuano A, Bellastella G, Maiorino MI, Giugliano D. Metabolic syndrome and endometrial cancer: a meta-analysis. Endocrine. 2014 Feb;45(1):28-36. doi: 10.1007/s12020-013-9973-3. Epub 2013 May 3.
- Loveman E, Frampton GK, Shepherd J, Picot J, Cooper K, Bryant J, Welch K, Clegg A. The clinical effectiveness and cost-effectiveness of long-term weight management schemes for adults: a systematic review. Health Technol Assess. 2011 Jan;15(2):1-182. doi: 10.3310/hta15020.
- Chaix A, Zarrinpar A, Miu P, Panda S. Time-restricted feeding is a preventative and therapeutic intervention against diverse nutritional challenges. Cell Metab. 2014 Dec 2;20(6):991-1005. doi: 10.1016/j.cmet.2014.11.001.
- Anton SD, Lee SA, Donahoo WT, McLaren C, Manini T, Leeuwenburgh C, Pahor M. The Effects of Time Restricted Feeding on Overweight, Older Adults: A Pilot Study. Nutrients. 2019 Jun 30;11(7):1500. doi: 10.3390/nu11071500.
- Lee SA, Sypniewski C, Bensadon BA, McLaren C, Donahoo WT, Sibille KT, Anton S. Determinants of Adherence in Time-Restricted Feeding in Older Adults: Lessons from a Pilot Study. Nutrients. 2020 Mar 24;12(3):874. doi: 10.3390/nu12030874.
- Manoogian ENC, Panda S. Circadian rhythms, time-restricted feeding, and healthy aging. Ageing Res Rev. 2017 Oct;39:59-67. doi: 10.1016/j.arr.2016.12.006. Epub 2016 Dec 23.
- Wehrens SMT, Christou S, Isherwood C, Middleton B, Gibbs MA, Archer SN, Skene DJ, Johnston JD. Meal Timing Regulates the Human Circadian System. Curr Biol. 2017 Jun 19;27(12):1768-1775.e3. doi: 10.1016/j.cub.2017.04.059. Epub 2017 Jun 1.
- Gill S, Panda S. A Smartphone App Reveals Erratic Diurnal Eating Patterns in Humans that Can Be Modulated for Health Benefits. Cell Metab. 2015 Nov 3;22(5):789-98. doi: 10.1016/j.cmet.2015.09.005. Epub 2015 Sep 24.
- Babio N, Toledo E, Estruch R, Ros E, Martinez-Gonzalez MA, Castaner O, Bullo M, Corella D, Aros F, Gomez-Gracia E, Ruiz-Gutierrez V, Fiol M, Lapetra J, Lamuela-Raventos RM, Serra-Majem L, Pinto X, Basora J, Sorli JV, Salas-Salvado J; PREDIMED Study Investigators. Mediterranean diets and metabolic syndrome status in the PREDIMED randomized trial. CMAJ. 2014 Nov 18;186(17):E649-57. doi: 10.1503/cmaj.140764. Epub 2014 Oct 14.
- Berkowitz SA, Terranova J, Randall L, Cranston K, Waters DB, Hsu J. Association Between Receipt of a Medically Tailored Meal Program and Health Care Use. JAMA Intern Med. 2019 Jun 1;179(6):786-793. doi: 10.1001/jamainternmed.2019.0198.
- Gabel K, Hoddy KK, Varady KA. Safety of 8-h time restricted feeding in adults with obesity. Appl Physiol Nutr Metab. 2019 Jan;44(1):107-109. doi: 10.1139/apnm-2018-0389. Epub 2018 Sep 14.
- Wilkinson MJ, Manoogian ENC, Zadourian A, Lo H, Fakhouri S, Shoghi A, Wang X, Fleischer JG, Navlakha S, Panda S, Taub PR. Ten-Hour Time-Restricted Eating Reduces Weight, Blood Pressure, and Atherogenic Lipids in Patients with Metabolic Syndrome. Cell Metab. 2020 Jan 7;31(1):92-104.e5. doi: 10.1016/j.cmet.2019.11.004. Epub 2019 Dec 5.
- Chaix A, Lin T, Le HD, Chang MW, Panda S. Time-Restricted Feeding Prevents Obesity and Metabolic Syndrome in Mice Lacking a Circadian Clock. Cell Metab. 2019 Feb 5;29(2):303-319.e4. doi: 10.1016/j.cmet.2018.08.004. Epub 2018 Aug 30.
- Kogevinas M, Espinosa A, Castello A, Gomez-Acebo I, Guevara M, Martin V, Amiano P, Alguacil J, Peiro R, Moreno V, Costas L, Fernandez-Tardon G, Jimenez JJ, Marcos-Gragera R, Perez-Gomez B, Llorca J, Moreno-Iribas C, Fernandez-Villa T, Oribe M, Aragones N, Papantoniou K, Pollan M, Castano-Vinyals G, Romaguera D. Effect of mistimed eating patterns on breast and prostate cancer risk (MCC-Spain Study). Int J Cancer. 2018 Nov 15;143(10):2380-2389. doi: 10.1002/ijc.31649. Epub 2018 Jul 17.
- Roenneberg T, Keller LK, Fischer D, Matera JL, Vetter C, Winnebeck EC. Human activity and rest in situ. Methods Enzymol. 2015;552:257-83. doi: 10.1016/bs.mie.2014.11.028. Epub 2015 Jan 5.
- Wirth MD, Zhao L, Turner-McGrievy GM, Ortaglia A. Associations between Fasting Duration, Timing of First and Last Meal, and Cardiometabolic Endpoints in the National Health and Nutrition Examination Survey. Nutrients. 2021 Aug 3;13(8):2686. doi: 10.3390/nu13082686.
- Berkowitz SA, Delahanty LM, Terranova J, Steiner B, Ruazol MP, Singh R, Shahid NN, Wexler DJ. Medically Tailored Meal Delivery for Diabetes Patients with Food Insecurity: a Randomized Cross-over Trial. J Gen Intern Med. 2019 Mar;34(3):396-404. doi: 10.1007/s11606-018-4716-z. Epub 2018 Nov 12.
- Almoosawi S, Vingeliene S, Gachon F, Voortman T, Palla L, Johnston JD, Van Dam RM, Darimont C, Karagounis LG. Chronotype: Implications for Epidemiologic Studies on Chrono-Nutrition and Cardiometabolic Health. Adv Nutr. 2019 Jan 1;10(1):30-42. doi: 10.1093/advances/nmy070.
- Abshire M, Dinglas VD, Cajita MI, Eakin MN, Needham DM, Himmelfarb CD. Participant retention practices in longitudinal clinical research studies with high retention rates. BMC Med Res Methodol. 2017 Feb 20;17(1):30. doi: 10.1186/s12874-017-0310-z.
- Hutchison AT, Liu B, Wood RE, Vincent AD, Thompson CH, O'Callaghan NJ, Wittert GA, Heilbronn LK. Effects of Intermittent Versus Continuous Energy Intakes on Insulin Sensitivity and Metabolic Risk in Women with Overweight. Obesity (Silver Spring). 2019 Jan;27(1):50-58. doi: 10.1002/oby.22345.
- Chaix A, Manoogian ENC, Melkani GC, Panda S. Time-Restricted Eating to Prevent and Manage Chronic Metabolic Diseases. Annu Rev Nutr. 2019 Aug 21;39:291-315. doi: 10.1146/annurev-nutr-082018-124320. Epub 2019 Jun 10.
- Gabel K, Hoddy KK, Haggerty N, Song J, Kroeger CM, Trepanowski JF, Panda S, Varady KA. Effects of 8-hour time restricted feeding on body weight and metabolic disease risk factors in obese adults: A pilot study. Nutr Healthy Aging. 2018 Jun 15;4(4):345-353. doi: 10.3233/NHA-170036.
- Kesztyus D, Cermak P, Gulich M, Kesztyus T. Adherence to Time-Restricted Feeding and Impact on Abdominal Obesity in Primary Care Patients: Results of a Pilot Study in a Pre-Post Design. Nutrients. 2019 Nov 21;11(12):2854. doi: 10.3390/nu11122854.
- Petersen MC, Gallop MR, Flores Ramos S, Zarrinpar A, Broussard JL, Chondronikola M, Chaix A, Klein S. Complex physiology and clinical implications of time-restricted eating. Physiol Rev. 2022 Oct 1;102(4):1991-2034. doi: 10.1152/physrev.00006.2022. Epub 2022 Jul 14.
- Hager K, Cudhea FP, Wong JB, Berkowitz SA, Downer S, Lauren BN, Mozaffarian D. Association of National Expansion of Insurance Coverage of Medically Tailored Meals With Estimated Hospitalizations and Health Care Expenditures in the US. JAMA Netw Open. 2022 Oct 3;5(10):e2236898. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2022.36898.
- Kaholokula JK, Wilson RE, Townsend CK, Zhang GX, Chen J, Yoshimura SR, Dillard A, Yokota JW, Palakiko DM, Gamiao S, Hughes CK, Kekauoha BK, Mau MK. Translating the Diabetes Prevention Program in Native Hawaiian and Pacific Islander communities: the PILI 'Ohana Project. Transl Behav Med. 2014 Jun;4(2):149-59. doi: 10.1007/s13142-013-0244-x.
- Long CR, Rowland B, McElfish PA, Ayers BL, Narcisse MR. Food Security Status of Native Hawaiians and Pacific Islanders in the US: Analysis of a National Survey. J Nutr Educ Behav. 2020 Aug;52(8):788-795. doi: 10.1016/j.jneb.2020.01.009. Epub 2020 Mar 14.
- Marinac CR, Nelson SH, Breen CI, Hartman SJ, Natarajan L, Pierce JP, Flatt SW, Sears DD, Patterson RE. Prolonged Nightly Fasting and Breast Cancer Prognosis. JAMA Oncol. 2016 Aug 1;2(8):1049-55. doi: 10.1001/jamaoncol.2016.0164.
- Lemstra M, Bird Y, Nwankwo C, Rogers M, Moraros J. Weight loss intervention adherence and factors promoting adherence: a meta-analysis. Patient Prefer Adherence. 2016 Aug 12;10:1547-59. doi: 10.2147/PPA.S103649. eCollection 2016.
- Phillips NE, Mareschal J, Schwab N, Manoogian ENC, Borloz S, Ostinelli G, Gauthier-Jaques A, Umwali S, Gonzalez Rodriguez E, Aeberli D, Hans D, Panda S, Rodondi N, Naef F, Collet TH. The Effects of Time-Restricted Eating versus Standard Dietary Advice on Weight, Metabolic Health and the Consumption of Processed Food: A Pragmatic Randomised Controlled Trial in Community-Based Adults. Nutrients. 2021 Mar 23;13(3):1042. doi: 10.3390/nu13031042.
- Robinson KA, Dinglas VD, Sukrithan V, Yalamanchilli R, Mendez-Tellez PA, Dennison-Himmelfarb C, Needham DM. Updated systematic review identifies substantial number of retention strategies: using more strategies retains more study participants. J Clin Epidemiol. 2015 Dec;68(12):1481-7. doi: 10.1016/j.jclinepi.2015.04.013. Epub 2015 Jun 10.
- Das M, Webster NJG. Obesity, cancer risk, and time-restricted eating. Cancer Metastasis Rev. 2022 Sep;41(3):697-717. doi: 10.1007/s10555-022-10061-3. Epub 2022 Aug 19.
- Moy KL, Sallis JF, David KJ. Health indicators of Native Hawaiian and Pacific Islanders in the United States. J Community Health. 2010 Feb;35(1):81-92. doi: 10.1007/s10900-009-9194-0.
- Ethoan LN, Takata Y, Sakuma KK, Irvin VL. Trends in Clinical Research Including Asian American, Native Hawaiian, and Pacific Islander Participants Funded by the US National Institutes of Health, 1992 to 2018. JAMA Netw Open. 2019 Jul 3;2(7):e197432. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2019.7432.
- Liu L, Noone AM, Gomez SL, Scoppa S, Gibson JT, Lichtensztajn D, Fish K, Wilkens LR, Goodman MT, Morris C, Kwong S, Deapen D, Miller BA. Cancer incidence trends among native Hawaiians and other Pacific Islanders in the United States, 1990-2008. J Natl Cancer Inst. 2013 Aug 7;105(15):1086-95. doi: 10.1093/jnci/djt156. Epub 2013 Jul 22.
- Terada K, Carney M, Kim R, Ahn HJ, Miyamura J. Health Disparities in Native Hawaiians and Other Pacific Islanders Following Hysterectomy for Endometrial Cancer. Hawaii J Med Public Health. 2016 May;75(5):137-9.
- Kost ER, Hall KL, Hines JF, Farley JH, Nycum LR, Rose GS, Carlson JW, Fischer JR Jr, Kendall BS. Asian-Pacific Islander race independently predicts poor outcome in patients with endometrial cancer. Gynecol Oncol. 2003 May;89(2):218-26. doi: 10.1016/s0090-8258(03)00050-7.
- Equity. OoH. Twenty years of health data for Native Hawaiian/Pacific Islander communities in Utah. Salt Lake City, UT: 2023.
- Subica AM, Agarwal N, Sullivan JG, Link BG. Obesity and Associated Health Disparities Among Understudied Multiracial, Pacific Islander, and American Indian Adults. Obesity (Silver Spring). 2017 Dec;25(12):2128-2136. doi: 10.1002/oby.21954. Epub 2017 Oct 25.
- Research. WCRFAIfC. Continuous Update Project Expert Report 2018 2018 [Accessed 10th September, 2023]. Available from: Available at dietandcancerreport.org
- Downer S, Berkowitz SA, Harlan TS, Olstad DL, Mozaffarian D. Food is medicine: actions to integrate food and nutrition into healthcare. BMJ. 2020 Jun 29;369:m2482. doi: 10.1136/bmj.m2482.
- Playdon M, Rogers TN, Brooks E, Petersen EM, Tavake-Pasi F, Lopez JA, Quintana X, Aitaoto N, Rogers CR. Sociocultural influences on dietary behavior and meal timing among Native Hawaiian and Pacific Islander women at risk of endometrial cancer: a qualitative investigation. Cancer Causes Control. 2023 Jan;34(1):23-37. doi: 10.1007/s10552-022-01628-0. Epub 2022 Oct 8.
- Bidonde J, Fagerlund BC, Fronsdal KB, Lund UH, Robberstad B. FreeStyle Libre Flash Glucose Self-Monitoring System: A Single-Technology Assessment [Internet]. Oslo, Norway: Knowledge Centre for the Health Services at The Norwegian Institute of Public Health (NIPH); 2017 Aug 21. Report from the Norwegian Institute of Public Health No. 2017-07. Available from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK482068/
- Ranganath; Madan R, Varghese RT. Assessing Insulin Sensitivity and Resistance in Humans. 2024 Oct 16. In: Feingold KR, Ahmed SF, Anawalt B, Blackman MR, Boyce A, Chrousos G, Corpas E, de Herder WW, Dhatariya K, Dungan K, Hofland J, Kalra S, Kaltsas G, Kapoor N, Koch C, Kopp P, Korbonits M, Kovacs CS, Kuohung W, Laferrere B, Levy M, McGee EA, McLachlan R, Muzumdar R, Purnell J, Rey R, Sahay R, Shah AS, Singer F, Sperling MA, Stratakis CA, Trence DL, Wilson DP, editors. Endotext [Internet]. South Dartmouth (MA): MDText.com, Inc.; 2000-. Available from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK278954/
- Shams-White MM, Pannucci TE, Lerman JL, Herrick KA, Zimmer M, Meyers Mathieu K, Stoody EE, Reedy J. Healthy Eating Index-2020: Review and Update Process to Reflect the Dietary Guidelines for Americans,2020-2025. J Acad Nutr Diet. 2023 Sep;123(9):1280-1288. doi: 10.1016/j.jand.2023.05.015. Epub 2023 May 16.
- Keadle SK, Patel S, Berrigan D, Christopher CN, Huang J, Saint-Maurice PF, Loftfield E, Matthews CE. Validation of ACT24 Version 2.0 for Estimating Behavioral Domains, Active and Sedentary Time. Med Sci Sports Exerc. 2023 Jun 1;55(6):1054-1062. doi: 10.1249/MSS.0000000000003135. Epub 2023 Jan 29.
- Activinsights. GENEActiv: Raw Data Accelerometry 2023 [cited Accessed 16th September, 2023]. Available from: https://activinsights.com/technology/geneactiv/.
- Subica AM, Aitaoto N, Link BG, Yamada AM, Henwood BF, Sullivan G. Mental Health Status, Need, and Unmet Need for Mental Health Services Among U.S. Pacific Islanders. Psychiatr Serv. 2019 Jul 1;70(7):578-585. doi: 10.1176/appi.ps.201800455. Epub 2019 Apr 17.
- (CDC). CfDCaP. Behavioral Risk Factor Surveillance System Survey Questionnaire tlanta, Georgia2022 [Accessed 10th September, 2023]. Available from: https://www.cdc.gov/brfss/questionnaires/index.htm.
- Manuela S, Sibley CG. The Pacific Identity and Wellbeing Scale-Revised (PIWBS-R). Cultur Divers Ethnic Minor Psychol. 2015 Jan;21(1):146-55. doi: 10.1037/a0037536. Epub 2014 Aug 11.
- Schluter PJ, Tautolo el-S, Paterson J. Acculturation of Pacific mothers in New Zealand over time: findings from the Pacific Islands Families study. BMC Public Health. 2011 May 12;11:307. doi: 10.1186/1471-2458-11-307.
- Nguyen-Truong CKY, Waters SF, Richardson M, Barrow N, Seia J, Eti DU, Rodela KF. An Antiracism Community-Based Participatory Research With Organizations Serving Immigrant and Marginalized Communities, Including Asian Americans and Native Hawaiians/Pacific Islanders in the United States Pacific Northwest: Qualitative Description Study With Key Informants. Asian Pac Isl Nurs J. 2023 Jan 11;7:e43150. doi: 10.2196/43150.
- Taparra K, Harding M, Deville C. Healing and Health Equity for Asian American, Native Hawaiian, and Pacific Islander Populations. JAMA. 2021 Dec 21;326(23):2432-2433. doi: 10.1001/jama.2021.19243. No abstract available.
- Office of Health Disparities. Utah Health Status by Race and Ethnicity 2021. Salt Lake City, UT: Utah Department of Health.
- Harry ML, Sanchez K, Ahmedani BK, Beck AL, Coleman KJ, Coley RY, Daida YG, Lynch FL, Rossom RC, Waring SC, Simon GE. Assessing the differential item functioning of PHQ-9 items for diverse racial and ethnic adults with mental health and/or substance use disorder diagnoses: A retrospective cohort study. J Affect Disord. 2023 Oct 1;338:402-413. doi: 10.1016/j.jad.2023.04.091. Epub 2023 Apr 29.
- Hooker K, Phibbs S, Irvin VL, Mendez-Luck CA, Doan LN, Li T, Turner S, Choun S. Depression Among Older Adults in the United States by Disaggregated Race and Ethnicity. Gerontologist. 2019 Sep 17;59(5):886-891. doi: 10.1093/geront/gny159.
- Alhomsi A, Strassle PD, Ponce S, Mendez I, Quintero SM, Wilkerson M, Stewart AL, Napoles AM. Financial Hardship and Psychological Distress During the Pandemic: A Nationally Representative Survey of Major Racial-Ethnic Groups in the United States. Health Equity. 2023 Jul 20;7(1):395-405. doi: 10.1089/heq.2022.0197. eCollection 2023.
- Kwan PP, Pike JR, Co DE, Esmundo S, Vaivao DES, May VT, Pang JK, Sabado-Liwag M, Tan NS, Tanjasiri SP, Xie B, Palmer PH. Association Between Stress and Social Support Among Young Adult Pacific Islander Smokers. Hawaii J Health Soc Welf. 2023 Feb;82(2):31-38.
- McLaughlin LA, Braun KL. Asian and Pacific Islander cultural values: considerations for health care decision making. Health Soc Work. 1998 May;23(2):116-26. doi: 10.1093/hsw/23.2.116.
- Subica AM, Aitaoto N, Sullivan JG, Henwood BF, Yamada AM, Link BG. Mental illness stigma among Pacific Islanders. Psychiatry Res. 2019 Mar;273:578-585. doi: 10.1016/j.psychres.2019.01.077. Epub 2019 Jan 26.
- Clarke MA, Devesa SS, Harvey SV, Wentzensen N. Hysterectomy-Corrected Uterine Corpus Cancer Incidence Trends and Differences in Relative Survival Reveal Racial Disparities and Rising Rates of Nonendometrioid Cancers. J Clin Oncol. 2019 Aug 1;37(22):1895-1908. doi: 10.1200/JCO.19.00151. Epub 2019 May 22.
- Sheikh MA, Althouse AD, Freese KE, Soisson S, Edwards RP, Welburn S, Sukumvanich P, Comerci J, Kelley J, LaPorte RE, Linkov F. USA endometrial cancer projections to 2030: should we be concerned? Future Oncol. 2014 Dec;10(16):2561-8. doi: 10.2217/fon.14.192.
- Esposito K, Chiodini P, Colao A, Lenzi A, Giugliano D. Metabolic syndrome and risk of cancer: a systematic review and meta-analysis. Diabetes Care. 2012 Nov;35(11):2402-11. doi: 10.2337/dc12-0336.
- World Cancer Research Fund/American Institute for Cancer Research. Diet, Nutrition, Physical Activity and Cancer: a Global Perspective. Continuous Update Project Report 2018. 2018.
- Michels KA, McNeel TS, Trabert B. Metabolic syndrome and risk of ovarian and fallopian tube cancer in the United States: An analysis of linked SEER-Medicare data. Gynecol Oncol. 2019 Nov;155(2):294-300. doi: 10.1016/j.ygyno.2019.08.032. Epub 2019 Sep 5.
- Karra P, Winn M, Pauleck S, Bulsiewicz-Jacobsen A, Peterson L, Coletta A, Doherty J, Ulrich CM, Summers SA, Gunter M, Hardikar S, Playdon MC. Metabolic dysfunction and obesity-related cancer: Beyond obesity and metabolic syndrome. Obesity (Silver Spring). 2022 Jul;30(7):1323-1334. doi: 10.1002/oby.23444.
- Stocks T, Bjorge T, Ulmer H, Manjer J, Haggstrom C, Nagel G, Engeland A, Johansen D, Hallmans G, Selmer R, Concin H, Tretli S, Jonsson H, Stattin P. Metabolic risk score and cancer risk: pooled analysis of seven cohorts. Int J Epidemiol. 2015 Aug;44(4):1353-63. doi: 10.1093/ije/dyv001. Epub 2015 Feb 3.
- Ahern TP, Hankinson SE, Willett WC, Pollak MN, Eliassen AH, Tamimi RM. Plasma C-peptide, mammographic breast density, and risk of invasive breast cancer. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2013 Oct;22(10):1786-96. doi: 10.1158/1055-9965.EPI-13-0375.
- Kliemann N, Ould Ammar R, Biessy C, Gicquiau A, Katzke V, Kaaks R, Tjonneland A, Olsen A, Sanchez MJ, Crous-Bou M, Pasanisi F, Tin Tin S, Perez-Cornago A, Aune D, Christakoudi S, Heath AK, Colorado-Yohar SM, Grioni S, Skeie G, Sartor H, Idahl A, Rylander C, May AM, Weiderpass E, Freisling H, Playdon MC, Rinaldi S, Murphy N, Huybrechts I, Dossus L, Gunter MJ. Metabolically Defined Body Size Phenotypes and Risk of Endometrial Cancer in the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC). Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2022 Jul 1;31(7):1359-1367. doi: 10.1158/1055-9965.EPI-22-0160.
- Hernandez AV, Pasupuleti V, Benites-Zapata VA, Thota P, Deshpande A, Perez-Lopez FR. Insulin resistance and endometrial cancer risk: A systematic review and meta-analysis. Eur J Cancer. 2015 Dec;51(18):2747-58. doi: 10.1016/j.ejca.2015.08.031. Epub 2015 Nov 18.
- Kitson SJ, Evans DG, Crosbie EJ. Identifying High-Risk Women for Endometrial Cancer Prevention Strategies: Proposal of an Endometrial Cancer Risk Prediction Model. Cancer Prev Res (Phila). 2017 Jan;10(1):1-13. doi: 10.1158/1940-6207.CAPR-16-0224. Epub 2016 Dec 13.
- Shen J, Hernandez D, Ye Y, Wu X, Chow WH, Zhao H. Metabolic hormones and breast cancer risk among Mexican American Women in the Mano a Mano Cohort Study. Sci Rep. 2019 Jul 10;9(1):9989. doi: 10.1038/s41598-019-46429-9.
- Wang Q, Tu H, Zhu M, Liang D, Ye Y, Chang DW, Long Y, Wu X. Circulating obesity-driven biomarkers are associated with risk of clear cell renal cell carcinoma: a two-stage, case-control study. Carcinogenesis. 2019 Oct 16;40(10):1191-1197. doi: 10.1093/carcin/bgz074.
- Hidaka A, Budhathoki S, Yamaji T, Sawada N, Tanaka-Mizuno S, Kuchiba A, Charvat H, Goto A, Shimazu T, Inoue M, Noda M, Tsugane S, Iwasaki M; JPHC Study Group. Plasma C-peptide and glycated albumin and subsequent risk of cancer: From a large prospective case-cohort study in Japan. Int J Cancer. 2019 Feb 15;144(4):718-729. doi: 10.1002/ijc.31847. Epub 2018 Oct 30.
- Liao LM, Hofmann JN, Cho E, Pollak MN, Chow WH, Purdue MP. Circulating levels of obesity-related markers and risk of renal cell carcinoma in the PLCO cancer screening trial. Cancer Causes Control. 2017 Jul;28(7):801-807. doi: 10.1007/s10552-017-0901-3. Epub 2017 May 8.
- Gaudet MM, Patel AV, Teras LR, Sun J, Campbell PT, Stevens VL, Jacobs EJ, Gapstur SM. Obesity-related markers and breast cancer in CPS-II Nutrition Cohort. Int J Mol Epidemiol Genet. 2013 Sep 12;4(3):156-66. eCollection 2013.
- Dallal CM, Brinton LA, Bauer DC, Buist DS, Cauley JA, Hue TF, Lacroix A, Tice JA, Chia VM, Falk R, Pfeiffer R, Pollak M, Veenstra TD, Xu X, Lacey JV Jr; B~FIT Research Group. Obesity-related hormones and endometrial cancer among postmenopausal women: a nested case-control study within the B~FIT cohort. Endocr Relat Cancer. 2013 Feb 18;20(1):151-60. doi: 10.1530/ERC-12-0229. Print 2013 Feb.
- Jones AG, Hattersley AT. The clinical utility of C-peptide measurement in the care of patients with diabetes. Diabet Med. 2013 Jul;30(7):803-17. doi: 10.1111/dme.12159.
- World Cancer Research Fund International/American Institute for Cancer Research. World Cancer Research Fund International/American Institute for Cancer Research Continuous Update Project Report: Diet, Nutrition, Physical Activity, and Breast Cancer Survivors. 2014.
- Varkevisser RDM, van Stralen MM, Kroeze W, Ket JCF, Steenhuis IHM. Determinants of weight loss maintenance: a systematic review. Obes Rev. 2019 Feb;20(2):171-211. doi: 10.1111/obr.12772. Epub 2018 Oct 16.
- O'Connor SG, Boyd P, Bailey CP, Shams-White MM, Agurs-Collins T, Hall K, Reedy J, Sauter ER, Czajkowski SM. Perspective: Time-Restricted Eating Compared with Caloric Restriction: Potential Facilitators and Barriers of Long-Term Weight Loss Maintenance. Adv Nutr. 2021 Mar 31;12(2):325-333. doi: 10.1093/advances/nmaa168.
- Chlebowski RT, Reeves MM. Weight Loss Randomized Intervention Trials in Female Cancer Survivors. J Clin Oncol. 2016 Dec 10;34(35):4238-4248. doi: 10.1200/JCO.2016.69.4026. Epub 2016 Nov 7.
- Aitaoto N, Campo S, Snetselaar LG, Janz KF, Farris KB, Parker E, Belyeu-Camacho T, Jimenez RP. Formative Research to Inform Nutrition Interventions in Chuuk and the US Pacific. J Acad Nutr Diet. 2015 Jun;115(6):947-53. doi: 10.1016/j.jand.2014.11.018. Epub 2015 Jan 27.
- Stevens RG, Hansen J, Costa G, Haus E, Kauppinen T, Aronson KJ, Castano-Vinyals G, Davis S, Frings-Dresen MH, Fritschi L, Kogevinas M, Kogi K, Lie JA, Lowden A, Peplonska B, Pesch B, Pukkala E, Schernhammer E, Travis RC, Vermeulen R, Zheng T, Cogliano V, Straif K. Considerations of circadian impact for defining 'shift work' in cancer studies: IARC Working Group Report. Occup Environ Med. 2011 Feb;68(2):154-62. doi: 10.1136/oem.2009.053512. Epub 2010 Oct 20.
- Gu F, Xu S, Devesa SS, Zhang F, Klerman EB, Graubard BI, Caporaso NE. Longitude Position in a Time Zone and Cancer Risk in the United States. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2017 Aug;26(8):1306-1311. doi: 10.1158/1055-9965.EPI-16-1029. Epub 2017 Apr 27.
- Savvidis C, Koutsilieris M. Circadian rhythm disruption in cancer biology. Mol Med. 2012 Dec 6;18(1):1249-60. doi: 10.2119/molmed.2012.00077.
- Shih MC, Yeh KT, Tang KP, Chen JC, Chang JG. Promoter methylation in circadian genes of endometrial cancers detected by methylation-specific PCR. Mol Carcinog. 2006 Oct;45(10):732-40. doi: 10.1002/mc.20198.
- Codoner-Franch P, Gombert M, Martinez-Raga J, Cenit MC. Circadian Disruption and Mental Health: The Chronotherapeutic Potential of Microbiome-Based and Dietary Strategies. Int J Mol Sci. 2023 Apr 20;24(8):7579. doi: 10.3390/ijms24087579.
- Luo J, Hendryx M, Manson JE, Figueiredo JC, LeBlanc ES, Barrington W, Rohan TE, Howard BV, Reding K, Ho GY, Garcia DO, Chlebowski RT. Intentional Weight Loss and Obesity-Related Cancer Risk. JNCI Cancer Spectr. 2019 Aug 9;3(4):pkz054. doi: 10.1093/jncics/pkz054. eCollection 2019 Dec.
- Pan K, Luo J, Aragaki AK, Chlebowski RT. Weight loss, diet composition and breast cancer incidence and outcome in postmenopausal women. Oncotarget. 2019 May 3;10(33):3088-3092. doi: 10.18632/oncotarget.26864. eCollection 2019 May 3.
- Zhang X, Rhoades J, Caan BJ, Cohn DE, Salani R, Noria S, Suarez AA, Paskett ED, Felix AS. Intentional weight loss, weight cycling, and endometrial cancer risk: a systematic review and meta-analysis. Int J Gynecol Cancer. 2019 Nov;29(9):1361-1371. doi: 10.1136/ijgc-2019-000728. Epub 2019 Aug 26.
- Boyd P, O'Connor SG, Heckman-Stoddard BM, Sauter ER. Time-Restricted Feeding Studies and Possible Human Benefit. JNCI Cancer Spectr. 2022 May 2;6(3):pkac032. doi: 10.1093/jncics/pkac032.
- Kahleova H, Lloren JI, Mashchak A, Hill M, Fraser GE. Meal Frequency and Timing Are Associated with Changes in Body Mass Index in Adventist Health Study 2. J Nutr. 2017 Sep;147(9):1722-1728. doi: 10.3945/jn.116.244749. Epub 2017 Jul 12.
- Zarrinpar A, Chaix A, Panda S. Daily Eating Patterns and Their Impact on Health and Disease. Trends Endocrinol Metab. 2016 Feb;27(2):69-83. doi: 10.1016/j.tem.2015.11.007. Epub 2015 Dec 17.
- Shafi AA, Knudsen KE. Cancer and the Circadian Clock. Cancer Res. 2019 Aug 1;79(15):3806-3814. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-19-0566. Epub 2019 Jul 12.
- Antonini A, Gentile G, Giglio M, Marcante A, Gage H, Touray MML, Fotiadis DI, Gatsios D, Konitsiotis S, Timotijevic L, Egan B, Hodgkins C, Biundo R, Pellicano C; PD_Manager consortium. Acceptability to patients, carers and clinicians of an mHealth platform for the management of Parkinson's disease (PD_Manager): study protocol for a pilot randomised controlled trial. Trials. 2018 Sep 14;19(1):492. doi: 10.1186/s13063-018-2767-4.
- McAllister MJ, Pigg BL, Renteria LI, Waldman HS. Time-restricted feeding improves markers of cardiometabolic health in physically active college-age men: a 4-week randomized pre-post pilot study. Nutr Res. 2020 Mar;75:32-43. doi: 10.1016/j.nutres.2019.12.001. Epub 2019 Dec 4.
- Melkani GC, Panda S. Time-restricted feeding for prevention and treatment of cardiometabolic disorders. J Physiol. 2017 Jun 15;595(12):3691-3700. doi: 10.1113/JP273094. Epub 2017 Apr 25.
- Sundaram S, Yan L. Time-restricted feeding mitigates high-fat diet-enhanced mammary tumorigenesis in MMTV-PyMT mice. Nutr Res. 2018 Nov;59:72-79. doi: 10.1016/j.nutres.2018.07.014. Epub 2018 Jul 31.
- Gasmi M, Sellami M, Denham J, Padulo J, Kuvacic G, Selmi W, Khalifa R. Time-restricted feeding influences immune responses without compromising muscle performance in older men. Nutrition. 2018 Jul-Aug;51-52:29-37. doi: 10.1016/j.nut.2017.12.014. Epub 2018 Feb 3.
- Lowe DA, Wu N, Rohdin-Bibby L, Moore AH, Kelly N, Liu YE, Philip E, Vittinghoff E, Heymsfield SB, Olgin JE, Shepherd JA, Weiss EJ. Effects of Time-Restricted Eating on Weight Loss and Other Metabolic Parameters in Women and Men With Overweight and Obesity: The TREAT Randomized Clinical Trial. JAMA Intern Med. 2020 Nov 1;180(11):1491-1499. doi: 10.1001/jamainternmed.2020.4153.
- Parr EB, Devlin BL, Radford BE, Hawley JA. A Delayed Morning and Earlier Evening Time-Restricted Feeding Protocol for Improving Glycemic Control and Dietary Adherence in Men with Overweight/Obesity: A Randomized Controlled Trial. Nutrients. 2020 Feb 17;12(2):505. doi: 10.3390/nu12020505.
- Adafer R, Messaadi W, Meddahi M, Patey A, Haderbache A, Bayen S, Messaadi N. Food Timing, Circadian Rhythm and Chrononutrition: A Systematic Review of Time-Restricted Eating's Effects on Human Health. Nutrients. 2020 Dec 8;12(12):3770. doi: 10.3390/nu12123770.
- He M, Wang J, Liang Q, Li M, Guo H, Wang Y, Deji C, Sui J, Wang YW, Liu Y, Zheng Y, Qian B, Chen H, Ma M, Su S, Geng H, Zhou WX, Guo X, Zhu WZ, Zhang M, Chen Z, Rensen PCN, Hui CC, Wang Y, Shi B. Time-restricted eating with or without low-carbohydrate diet reduces visceral fat and improves metabolic syndrome: A randomized trial. Cell Rep Med. 2022 Oct 18;3(10):100777. doi: 10.1016/j.xcrm.2022.100777. Epub 2022 Oct 10.
- Thomas EA, Zaman A, Sloggett KJ, Steinke S, Grau L, Catenacci VA, Cornier MA, Rynders CA. Early time-restricted eating compared with daily caloric restriction: A randomized trial in adults with obesity. Obesity (Silver Spring). 2022 May;30(5):1027-1038. doi: 10.1002/oby.23420.
- Lin S, Cienfuegos S, Ezpeleta M, Gabel K, Pavlou V, Mulas A, Chakos K, McStay M, Wu J, Tussing-Humphreys L, Alexandria SJ, Sanchez J, Unterman T, Varady KA. Time-Restricted Eating Without Calorie Counting for Weight Loss in a Racially Diverse Population : A Randomized Controlled Trial. Ann Intern Med. 2023 Jul;176(7):885-895. doi: 10.7326/M23-0052. Epub 2023 Jun 27.
- Faris MA, Kacimi S, Al-Kurd RA, Fararjeh MA, Bustanji YK, Mohammad MK, Salem ML. Intermittent fasting during Ramadan attenuates proinflammatory cytokines and immune cells in healthy subjects. Nutr Res. 2012 Dec;32(12):947-55. doi: 10.1016/j.nutres.2012.06.021. Epub 2012 Oct 4.
- Almeneessier AS, BaHammam AA, Alzoghaibi M, Olaish AH, Nashwan SZ, BaHammam AS. The effects of diurnal intermittent fasting on proinflammatory cytokine levels while controlling for sleep/wake pattern, meal composition and energy expenditure. PLoS One. 2019 Dec 10;14(12):e0226034. doi: 10.1371/journal.pone.0226034. eCollection 2019.
- Mindikoglu AL, Park J, Opekun AR, Abdulsada MM, Wilhelm ZR, Jalal PK, Devaraj S, Jung SY. Dawn-to-dusk dry fasting induces anti-atherosclerotic, anti-inflammatory, and anti-tumorigenic proteome in peripheral blood mononuclear cells in subjects with metabolic syndrome. Metabol Open. 2022 Nov 1;16:100214. doi: 10.1016/j.metop.2022.100214. eCollection 2022 Dec.
- Marinac CR, Sears DD, Natarajan L, Gallo LC, Breen CI, Patterson RE. Frequency and Circadian Timing of Eating May Influence Biomarkers of Inflammation and Insulin Resistance Associated with Breast Cancer Risk. PLoS One. 2015 Aug 25;10(8):e0136240. doi: 10.1371/journal.pone.0136240. eCollection 2015.
- Guinter MA, Campbell PT, Patel AV, McCullough ML. Irregularity in breakfast consumption and daily meal timing patterns in association with body weight status and inflammation. Br J Nutr. 2019 Nov 28;122(10):1192-1200. doi: 10.1017/S0007114519002125. Epub 2019 Aug 20.
- Srour B P-CA, Fezeu LK, Julia C, Bellicha A, Kesse-Guyot E, Romaguera D, Kogevinas M, Touvier M. Circadian nutritional behaviours and risk of type 2 diabetes in NutriNet-Santé. Eur J Clin Nutr. 2022;32(Supplement 3).
- Pearson-Stuttard J, Papadimitriou N, Markozannes G, Cividini S, Kakourou A, Gill D, Rizos EC, Monori G, Ward HA, Kyrgiou M, Gunter MJ, Tsilidis KK. Type 2 Diabetes and Cancer: An Umbrella Review of Observational and Mendelian Randomization Studies. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2021 Jun;30(6):1218-1228. doi: 10.1158/1055-9965.EPI-20-1245. Epub 2021 Mar 18.
- Srour B, Plancoulaine S, Andreeva VA, Fassier P, Julia C, Galan P, Hercberg S, Deschasaux M, Latino-Martel P, Touvier M. Circadian nutritional behaviours and cancer risk: New insights from the NutriNet-sante prospective cohort study: Disclaimers. Int J Cancer. 2018 Nov 15;143(10):2369-2379. doi: 10.1002/ijc.31584. Epub 2018 Jul 3.
- Palomar-Cros A, Espinosa A, Straif K, Perez-Gomez B, Papantoniou K, Gomez-Acebo I, Molina-Barcelo A, Olmedo-Requena R, Alguacil J, Fernandez-Tardon G, Casabonne D, Aragones N, Castano-Vinyals G, Pollan M, Romaguera D, Kogevinas M. The Association of Nighttime Fasting Duration and Prostate Cancer Risk: Results from the Multicase-Control (MCC) Study in Spain. Nutrients. 2021 Jul 30;13(8):2662. doi: 10.3390/nu13082662.
- Rabaut LJ. Medically Tailored Meals as a Prescription for Treatment of Food-Insecure Type 2 Diabetics. J Patient Cent Res Rev. 2019 Apr 29;6(2):179-183. doi: 10.17294/2330-0698.1693. eCollection 2019 Spring.
- McElfish PA, Long CR, Kaholokula JK, Aitaoto N, Bursac Z, Capelle L, Laelan M, Bing WI, Riklon S, Rowland B, Ayers BL, Wilmoth RO, Langston KN, Schootman M, Selig JP, Yeary KHK. Design of a comparative effectiveness randomized controlled trial testing a faith-based Diabetes Prevention Program (WORD DPP) vs. a Pacific culturally adapted Diabetes Prevention Program (PILI DPP) for Marshallese in the United States. Medicine (Baltimore). 2018 May;97(19):e0677. doi: 10.1097/MD.0000000000010677.
- DePue JD, Rosen RK, Seiden A, Bereolos N, Chima ML, Goldstein MG, Nu'usolia O, Tuitele J, McGarvey ST. Implementation of a culturally tailored diabetes intervention with community health workers in American Samoa. Diabetes Educ. 2013 Nov-Dec;39(6):761-71. doi: 10.1177/0145721713504630. Epub 2013 Sep 19.
- Palu E, MacMillan DF, McBride DKA, Thomson DR, Zarora R, Simmons D. Effects of lifestyle interventions on weight amongst Pasifika communities: A systematic review and meta-analysis. Lancet Reg Health West Pac. 2022 May 31;25:100483. doi: 10.1016/j.lanwpc.2022.100483. eCollection 2022 Aug.
- Kaholokula JK, Kekauoha P, Dillard A, Yoshimura S, Palakiko DM, Hughes C, Townsend CK. The PILI 'Ohana Project: a community-academic partnership to achieve metabolic health equity in Hawai'i. Hawaii J Med Public Health. 2014 Dec;73(12 Suppl 3):29-33.
- Kaholokula JK, Mau MK, Efird JT, Leake A, West M, Palakiko DM, Yoshimura SR, Kekauoha BP, Rose C, Gomes H. A family and community focused lifestyle program prevents weight regain in Pacific Islanders: a pilot randomized controlled trial. Health Educ Behav. 2012 Aug;39(4):386-95. doi: 10.1177/1090198110394174. Epub 2011 May 6.
- Xiao Q, Bauer C, Layne T, Playdon M. The association between overnight fasting and body mass index in older adults: the interaction between duration and timing. Int J Obes (Lond). 2021 Mar;45(3):555-564. doi: 10.1038/s41366-020-00715-z. Epub 2020 Nov 19.
- Schatzkin A, Subar AF, Thompson FE, Harlan LC, Tangrea J, Hollenbeck AR, Hurwitz PE, Coyle L, Schussler N, Michaud DS, Freedman LS, Brown CC, Midthune D, Kipnis V. Design and serendipity in establishing a large cohort with wide dietary intake distributions : the National Institutes of Health-American Association of Retired Persons Diet and Health Study. Am J Epidemiol. 2001 Dec 15;154(12):1119-25. doi: 10.1093/aje/154.12.1119.
- US Department of Health and Human Services Office of Minority Health. Profile: Native Hawaiians/Pacific Islanders 2019 [Accessed 9th October, 2019]. Available from: https://minorityhealth.hhs.gov/omh/browse.aspx?lvl=3&lvlid=65
- HJ A. Doing qualitative research in education settings. . Albany: State University of New York Press; 2002.
- Matthews CE, Keadle SK, Sampson J, Lyden K, Bowles HR, Moore SC, Libertine A, Freedson PS, Fowke JH. Validation of a previous-day recall measure of active and sedentary behaviors. Med Sci Sports Exerc. 2013 Aug;45(8):1629-38. doi: 10.1249/MSS.0b013e3182897690.
- Fleischer JG, Das SK, Bhapkar M, Manoogian ENC, Panda S. Associations between the timing of eating and weight-loss in calorically restricted healthy adults: Findings from the CALERIE study. Exp Gerontol. 2022 Aug;165:111837. doi: 10.1016/j.exger.2022.111837. Epub 2022 May 20.
- Dossus L, Kouloura E, Biessy C, Viallon V, Siskos AP, Dimou N, Rinaldi S, Merritt MA, Allen N, Fortner R, Kaaks R, Weiderpass E, Gram IT, Rothwell JA, Lecuyer L, Severi G, Schulze MB, Nost TH, Crous-Bou M, Sanchez MJ, Amiano P, Colorado-Yohar SM, Gurrea AB, Schmidt JA, Palli D, Agnoli C, Tumino R, Sacerdote C, Mattiello A, Vermeulen R, Heath AK, Christakoudi S, Tsilidis KK, Travis RC, Gunter MJ, Keun HC. Prospective analysis of circulating metabolites and endometrial cancer risk. Gynecol Oncol. 2021 Aug;162(2):475-481. doi: 10.1016/j.ygyno.2021.06.001. Epub 2021 Jun 5.
- Moore SC, Mazzilli KM, Sampson JN, Matthews CE, Carter BD, Playdon MC, Wang Y, Stevens VL. A Metabolomics Analysis of Postmenopausal Breast Cancer Risk in the Cancer Prevention Study II. Metabolites. 2021 Feb 10;11(2):95. doi: 10.3390/metabo11020095.
- Moore SC, Playdon MC, Sampson JN, Hoover RN, Trabert B, Matthews CE, Ziegler RG. A Metabolomics Analysis of Body Mass Index and Postmenopausal Breast Cancer Risk. J Natl Cancer Inst. 2018 Jun 1;110(6):588-597. doi: 10.1093/jnci/djx244.
- Playdon MC, Ziegler RG, Sampson JN, Stolzenberg-Solomon R, Thompson HJ, Irwin ML, Mayne ST, Hoover RN, Moore SC. Nutritional metabolomics and breast cancer risk in a prospective study. Am J Clin Nutr. 2017 Aug;106(2):637-649. doi: 10.3945/ajcn.116.150912. Epub 2017 Jun 28.
- Ruijgrok C, Dekker JM, Beulens JW, Brouwer IA, Coupe VMH, Heymans MW, Sijtsma FPC, Mela DJ, Zock PL, Olthof MR, Alssema M. Size and shape of the associations of glucose, HbA1c, insulin and HOMA-IR with incident type 2 diabetes: the Hoorn Study. Diabetologia. 2018 Jan;61(1):93-100. doi: 10.1007/s00125-017-4452-7. Epub 2017 Oct 10.
- Winn M, Karra P, Freisling H, Gunter MJ, Haaland B, Litchman ML, Doherty JA, Playdon MC, Hardikar S. Metabolic obesity phenotypes and obesity-related cancer risk in the National Health and Nutrition Examination Survey. Endocrinol Diabetes Metab. 2023 Jul;6(4):e433. doi: 10.1002/edm2.433. Epub 2023 Jun 5.
- Inc. LS. LabVantage 2023 [Accessed September 10th, 2023]. Available from: https://www.labvantage.com/.
- Baranowski T PC, Parcel, GS. Health Behavior and Health Education: Theory, Research, and Practice. San Francisco Jossey-Bass; 2003.
- Matenga-Ikihele A, McCool J, Dobson R, Fa'alau F, Whittaker R. The characteristics of behaviour change interventions used among Pacific people: a systematic search and narrative synthesis. BMC Public Health. 2021 Mar 4;21(1):435. doi: 10.1186/s12889-021-10420-9.
- Yang KI, Chung-Do JJ, Fujitani L, Foster A, Mark S, Okada Y, Saad-Jube Z, Youkhana F, Braun KL, Cassel K, Helm S, Ka'opua LS, Mataira PJ, Nishita C, Okamoto SK, Ing CT, Qureshi K, Umemoto K. Advancing Community-Based Participatory Research to Address Health Disparities in Hawai'i: Perspectives from Academic Researchers. Hawaii J Med Public Health. 2019 Mar;78(3):83-88.
- Campbell PT, Newton CC, Jacobs EJ, McCullough ML, Wang Y, Rees-Punia E, Guinter MA, Murphy N, Koshiol J, Dehal AN, Rohan T, Strickler H, Petrick J, Gunter M, Zhang X, McGlynn KA, Pollak M, Patel AV, Gapstur SM. Prospective associations of hemoglobin A1c and c-peptide with risk of diabetes-related cancers in the Cancer Prevention Study-II Nutrition Cohort. Cancer Res Commun. 2022 Jul;2(7):653-662. doi: 10.1158/2767-9764.crc-22-0082. Epub 2022 Jul 14.
- Murphy N, Cross AJ, Abubakar M, Jenab M, Aleksandrova K, Boutron-Ruault MC, Dossus L, Racine A, Kuhn T, Katzke VA, Tjonneland A, Petersen KE, Overvad K, Quiros JR, Jakszyn P, Molina-Montes E, Dorronsoro M, Huerta JM, Barricarte A, Khaw KT, Wareham N, Travis RC, Trichopoulou A, Lagiou P, Trichopoulos D, Masala G, Krogh V, Tumino R, Vineis P, Panico S, Bueno-de-Mesquita HB, Siersema PD, Peeters PH, Ohlsson B, Ericson U, Palmqvist R, Nystrom H, Weiderpass E, Skeie G, Freisling H, Kong SY, Tsilidis K, Muller DC, Riboli E, Gunter MJ. A Nested Case-Control Study of Metabolically Defined Body Size Phenotypes and Risk of Colorectal Cancer in the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC). PLoS Med. 2016 Apr 5;13(4):e1001988. doi: 10.1371/journal.pmed.1001988. eCollection 2016 Apr.
- ARUP. ARUP Laboratories 2023 [Accessed September 9th, 2023]. Available from: https://www.aruplab.com/
- Xia J, Wishart DS. Using MetaboAnalyst 3.0 for Comprehensive Metabolomics Data Analysis. Curr Protoc Bioinformatics. 2016 Sep 7;55:14.10.1-14.10.91. doi: 10.1002/cpbi.11.
- Kirwan JA, Brennan L, Broadhurst D, Fiehn O, Cascante M, Dunn WB, Schmidt MA, Velagapudi V. Preanalytical Processing and Biobanking Procedures of Biological Samples for Metabolomics Research: A White Paper, Community Perspective (for "Precision Medicine and Pharmacometabolomics Task Group"-The Metabolomics Society Initiative). Clin Chem. 2018 Aug;64(8):1158-1182. doi: 10.1373/clinchem.2018.287045. Epub 2018 Jun 19.
- MSI Board Members; Sansone SA, Fan T, Goodacre R, Griffin JL, Hardy NW, Kaddurah-Daouk R, Kristal BS, Lindon J, Mendes P, Morrison N, Nikolau B, Robertson D, Sumner LW, Taylor C, van der Werf M, van Ommen B, Fiehn O. The metabolomics standards initiative. Nat Biotechnol. 2007 Aug;25(8):846-8. doi: 10.1038/nbt0807-846b. No abstract available.
- Zheng Y, Klem ML, Sereika SM, Danford CA, Ewing LJ, Burke LE. Self-weighing in weight management: a systematic literature review. Obesity (Silver Spring). 2015 Feb;23(2):256-65. doi: 10.1002/oby.20946. Epub 2014 Dec 17.
- Braun V, & Clarke, V. . Thematic analysis. In: H. Cooper MNC, L. M. McMullen, A. T. Panter, D. Rindskopf, & K. J. Sher (Eds.), editor. APA handbook of research methods in psychology: Research designs: Quantitative, qualitative, neuropsychological, and biological Washington, DC American Psychological Association; 2023.
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 (Antatt)
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
Nøkkelord
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- HCI166790
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
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. .