Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

18F-FDG PET Imaging Analysis of Antiepileptic Drug Response in BECTS

18F-FDG PET Imaging Analysis of Antiepileptic Drug Response in Benign Epilepsy With Centrotemporal Spikes Patients

This original article is a novel investigation on the metabolic characteristics of different patterns of antiepileptic drug (AED) responses in benign epilepsy with centrotemporal spikes (BECTS) patients using 18F-FDG PET imaging. In this study, we demonstrated remitting-relapsing group showed more widespread hypo-metabolism regions than AED responders. Results indicated that metabolic differences had the ability to distinguish the remitting-relapsing patients from AED responders. 18F-FDG PET could be used as a marker to infer the current seizure activity of BECTS. We think that the established hybrid model based on PET and clinical features may be a critical reference for better personalized medication in patients with BECTS.

Przegląd badań

Status

Zakończony

Warunki

Szczegółowy opis

Purpose The current drug treatment of benign epilepsy with centrotemporal spikes (BECTS) mainly depends on the clinical experience of physicians. This study aimed to investigate different patterns of antiepileptic drug (AED) responses in patients with BECTS using 18F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography (18F-FDG PET) imaging for better personalized medication.

Methods A total of 55 patients with BECTS (36 AED responders, 19 remitting-relapsing patients) and 23 pseudo-controls who underwent 18F-FDG PET imaging were retrospectively included. The group comparison was performed to investigate metabolic differences among AED responders, remitting-relapsing patients and pseudo-controls. Three different logistic regression models were employed to distinguish remitting-relapsing patients from AED responders based on clinical features, 18F-FDG PET images and a hybrid of both. Ten AED responders who reduced AED dose and one remitting-relapsing patient who relapsed within one month after PET examination were included in the model evaluation.

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Rzeczywisty)

55

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Lokalizacje studiów

    • Zhejiang
      • Hangzhou, Zhejiang, Chiny, 310009
        • Department of Nuclear Medicine and PET/CT Center, The Second Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

6 lat do 18 lat (Dziecko, Dorosły)

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Płeć kwalifikująca się do nauki

Wszystko

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

Pediatric patients with benign epilepsy with centrotemporal spikes

Opis

Inclusion Criteria:

  • 1.clinical diagnosis of BECTS; 2. aging between 6 and 18 years ; 3.taking MRI and EEG examination; 4. taking AEDs as prescribed; 5. continuous 12-month clinical follow-up after 18F-FDG PET examination; 6.the last seizure occurring earlier than 24 h before 18F-FDG PET study

Exclusion Criteria:

  • 1.any history of neurological disorders, such as head trauma, tumor or infarct

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

Kohorty i interwencje

Grupa / Kohorta
Grupa eksperymentalna
Grupie eksperymentalnej poddano badaniu PET 18F-FDG
Grupa kontrolna
W grupie kontrolnej wykonano badanie PET 18F-FDG

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
The 'area under curve' (AUC ) of our model in classification performance
Ramy czasowe: Through study completion, about 6 months
To evaluate the performance of our model, the investigators calculated the AUC of three different logistic regression models based on clinical features, 18F-FDG PET images and a hybrid of both.
Through study completion, about 6 months

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)

1 czerwca 2019

Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)

30 marca 2020

Ukończenie studiów (Rzeczywisty)

20 kwietnia 2020

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

20 kwietnia 2020

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

20 kwietnia 2020

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

22 kwietnia 2020

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

22 kwietnia 2020

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

20 kwietnia 2020

Ostatnia weryfikacja

1 kwietnia 2020

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Inne numery identyfikacyjne badania

  • 2019-437

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIE

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .