- ICH GCP
- Rejestr badań klinicznych w USA
- Badanie kliniczne NCT03261466
BIFI-OBESE: Badanie kliniczne otyłości u dzieci (BIFI-OBESE)
BIFI-OBESE: Wpływ probiotyków Bifidobacterium Breve BR03 i Bifidobacterium Breve B632 na otyłość dziecięcą
Otyłość jest poważnym problemem zdrowia publicznego, który dotyka co najmniej 400 milionów osób i wiąże się z poważnymi zaburzeniami, w tym cukrzycą i nowotworami. Na całym świecie częstość występowania nadwagi i otyłości łącznie u dzieci, młodzieży i młodzieży w latach 1980-2013 wzrosła do 47,1%, przy czym alarmujące dane dotyczą również krajów rozwijających się. Otyłość jest często spowodowana brakiem równowagi między nadmiernym spożyciem kalorii a zmniejszoną aktywnością fizyczną.
Niedawno zaproponowano, że zmiany mikrobiologiczne w jelitach człowieka mogą być kolejną możliwą przyczyną otyłości i stwierdzono, że drobnoustroje jelitowe z próbek kału zawierały 3,3 miliona nieredundantnych genów drobnoustrojów. Wciąż jednak słabo poznano wpływ diety i innych czynników związanych ze stylem życia na dynamikę i skład mikroflory jelitowej. Ponadto trudno było scharakteryzować skład mikroflory jelitowej człowieka ze względu na duże różnice między osobnikami.
Rola mikroflory trawiennej w ludzkim ciele jest nadal w dużej mierze nieznana, ale bakterie flory jelitowej dostarczają enzymów, których nie ma u ludzi do trawienia pokarmu. Co więcej, związek między otyłością a mikroflorą jest prawdopodobnie bardziej wyrafinowany niż prosty stosunek Bacteroidetes: Firmicutes na poziomie gromady, który został początkowo zidentyfikowany, i prawdopodobnie obejmuje interakcję między mikrobiomem a dietą.
Osoby otyłe i szczupłe prezentowały zwiększone poziomy różnych populacji bakterii. Przypuszcza się, że otyły mikrobiom jest skonfigurowany do wydobywania większej ilości kalorii z dziennego spożycia w porównaniu z mikrobiomem szczupłych odpowiedników. Ponadto ograniczenie kalorii w diecie wpłynęło na skład mikroflory jelitowej u osób otyłych/z nadwagą i utratę masy ciała.
U osób szczupłych występują Coriobacteriaceae, Lactobacillus, Enterococcus, Faecalibacterium prausnitzii, Prevotella, Clostridium Eubacterium, E. coli i Staphilococcus. Z kolei Bifidobacterium, Methanobrevibacter, Xylanibacter, Bacteroides charakteryzują skład mikroflory jelitowej beztłuszczowej.
Z tego powodu w kohorcie otyłych dzieci z otyłością trzewną celem badania była ocena skuteczności suplementacji bifidobakterii probiotycznych w odniesieniu do konwencjonalnego leczenia w zakresie redukcji masy ciała i poprawy czynników ryzyka sercowo-metabolicznego.
Przegląd badań
Status
Warunki
Interwencja / Leczenie
Szczegółowy opis
Projekt badania: jednoośrodkowe, pilotażowe, randomizowane, otwarte badanie kontrolne. Populacja: Badanie obejmie łącznie 100 osób obojga płci, w wieku od 6 do 18 lat, otyłych, według kryteriów IOTF, z otyłością trzewną, jako obwód talii ≥ 90 percentyla, w okresie dojrzewania ≥ 2 wg Tannera stadium, HOMA-IR > 2,5 lub insulina > 15 µU/ml, nieleczona dietą lub z niepowodzeniem odchudzania (określana jako -1 kg/m2 BMI w ciągu 1 roku).
Kryteria włączenia/wyłączenia (patrz Kryteria kwalifikowalności). Interwencja: W pierwszej części badania (Badanie 1, V0-V1) pacjenci zostaną losowo przydzieleni w ramach otwartej próby do dwóch grup jednorodnych pod względem liczby i płci badanych. Jedna grupa otrzyma suplementację probiotyku zawierającego Bifidobacterium breve B632 i Bifidobacterium breve BR03, 15 gtt/die (3x108 CFU/die), a jedna grupa otrzyma placebo na łącznie 2 miesiące leczenia. Obie grupy otrzymują standardową dietę zgodnie z rutynową opieką i praktyką. Dla pacjentów, którzy chcą kontynuować badanie, zostanie przeprowadzone badanie krzyżowe (badanie 2, V2-V3) po miesiącu wypłukiwania.
Ograniczenia dietetyczne: Standardowa dieta będzie składała się z 55-60% węglowodanów (45-50% złożonych i nie więcej niż 10% rafinowanych i przetworzonych cukrów), 25-30% tłuszczów i 15% białek i będzie prowadzona zgodnie z z kaloriami zbilansowanej diety izokalorycznej obliczonymi zgodnie z włoskimi wytycznymi LARN dla wieku i płci.
Aktywność fizyczna: wszyscy badani otrzymają ogólne zalecenia dotyczące wykonywania aktywności fizycznej. Ćwiczenia będą prowadzone codziennie i będą polegać na 30 minutach aerobowej aktywności fizycznej.
Randomizacja: Uczestnicy zostaną losowo przydzieleni w stosunku 1:1 do probiotycznej grupy interwencyjnej lub grupy placebo.
Harmonogram: Pacjenci zostaną poddani pierwszej ocenie w momencie włączenia (V0), a pod koniec pierwszej części badania (Badanie 1, V1) zostaną zakończone oceny biochemiczne. Następnie nastąpi miesiąc wypłukiwania, kiedy pacjenci nie będą przyjmować żadnego probiotyku ani placebo. W drugiej części badania 2 pacjenci będą oceniani w V2 i po 2 miesiącach leczenia (Badanie 2, V3). Uzyskane zostaną następujące pomiary antropometryczne, oceny biochemiczne i ultrasonograficzne oraz kwestionariusze:
Miary antropometryczne:
- wysokość (V0, V1, V2, V3);
- waga (V0, V1, V2, V3);
- wskaźnik masy ciała (BMI; kg/m2) (V0, V1, V2, V3);
- obwody talii i bioder (V0, V1, V2, V3) do wyliczenia proporcji: talia/biodra, talia/wzrost;
- Etap Tannera (V0, V1, V2, V3);
- ciśnienie krwi i tętno (V0, V1, V2, V3). Oceny biochemiczne (po 12-godzinnym poście przez noc): CBC z formułą, insulinopodobny czynnik wzrostu 1 w surowicy (IGF1, ng/ml), 25-hydroksy(OH)witamina D (ng/ml), kwas moczowy (mg/ dL), fosfataza alkaliczna (U/l), ACTH (pg/ml), kortyzol (mikrorog/dl), TSH (uul/ml), fT4 (ng/dl) (V0, V1, V2, V3); aminotransferaza asparaginianowa (AST, j.m./l), aminotransferaza alaninowa (ALT, j.m./l); Stosunek AST do ALT zostanie obliczony jako stosunek AST (j.m./l) do ALT(j.m./l) (V0, V1, V2, V3); stężenie kreatyniny w surowicy (mg/dl) będzie mierzone metodą enzymatyczną; zgodnie z wytycznymi NKF-K/DOQI dotyczącymi CKD u dzieci i młodzieży, eGFR będzie obliczany przy użyciu zaktualizowanego wzoru Schwartza: eGFR (ml/min/1,73 m2) = [0,413 x wzrost pacjenta (cm)] / kreatynina w surowicy (mg/dl) (V0, V1, V2, V3); glukoza (mg/dl), insulina (μUI/ml); insulinooporność (IR) zostanie obliczona przy użyciu wzoru Homeostasis Model Assessment (HOMA)-IR: (insulina [mU/L] x glukoza [mmol/lL) / 22,5) (V0, V1, V2, V3); profil lipidowy: cholesterol całkowity (mg/dl), lipoproteiny o dużej gęstości (HDL)-cholesterol (mg/dl), trójglicerydy (mg/dl); Lipoproteiny o niskiej gęstości (LDL)-cholesterol zostaną obliczone za pomocą wzoru Friedwalda, a cholesterol nie-HDL (nHDL) zostanie również obliczony (V0, V1, V2, V3); doustny test obciążenia glukozą (OGTT: 1,75 g roztworu glukozy na kg, maksymalnie 75 g) oraz pobieranie próbek do oznaczania glukozy i insuliny co 30 min. Pole pod krzywą (AUC) dla parametrów po OGTT zostanie obliczone zgodnie z zasadą trapezów. Wrażliwość na insulinę na czczo i podczas OGTT zostanie obliczona ze wzoru na ilościowy wskaźnik wrażliwości na insulinę (QUICKI) i wskaźnik Matsudy (ISI). Bodziec do wydzielania insuliny w przyroście glukozy w osoczu jako indeks insulinogenny zostanie obliczony jako stosunek zmian stężenia insuliny i glukozy od 0 do 30 min (InsI). Zdolność kompensacyjna komórek beta zostanie oceniona za pomocą wskaźnika dyspozycji zdefiniowanego jako iloczyn ISI i InsI (DI) (V0, V1, V2, V3); zbiór w spoczynku pierwszej porannej próbki moczu. Fizyczna i chemiczna analiza moczu; albumina w moczu (mg/l) zostanie oznaczona za pomocą zaawansowanego testu immunoturbidymetrycznego, a kreatynina w moczu (mg/dl) zostanie zmierzona metodą enzymatyczną. Stosunek albuminy do kreatyniny w moczu (u-ACR - mg/g) zostanie obliczony według następującego wzoru: [albumina w moczu (mg/dl) / kreatynina w moczu (mg/dl)] x 1000. W tych obliczeniach zarówno albumina, jak i kreatynina będą wyrażone w tej samej jednostce. Osobnicy, których mocz zostanie uznany za pozytywny, zostaną pobrani z dwóch kolejnych próbek i będą brane pod uwagę ich średnie wartości u-ACR (V0, V1, V2, V3). Próbka kału zostanie pobrana na liczbę drobnoustrojów (V0, V1, V2, V3). LPS (V0, V1, V2, V3). LPS będzie mierzony za pomocą komercyjnych zestawów (test lizatu amebocytów Limulus) przy użyciu standardowych procedur. Oceniane będą cytokiny IL1, IL1β, IL6, IL10, TNFα (V0, V1, V2, V3) (zestaw ELISA).
- Przez 2 miesiące leczenia będzie prowadzony dzienniczek zdrowia: każdy pacjent będzie uzupełniał dzienniczek o efekty uboczne lub antybiotykoterapię itp.
- NGS (sekwencjonowanie nowej generacji) zostanie przeanalizowane pod kątem analizy kału (V0, V1, V2, V3)
- Analiza metaboliczna zostanie przeprowadzona za pomocą spektrometrii mas na próbkach kału (V0, V1, V2, V3)
- Analiza SCFA na próbkach kału (V0, V1, V2, V3).
Wyniki (patrz Miary wyników). Wyszukiwanie informacji: Formularz opisu przypadku (CRF) zostanie wypełniony dla każdego podmiotu objętego badaniem. Dokumentem źródłowym będzie karta szpitala lub lekarza.
Statystyczna wielkość próby: Oszacowano, że próba 16 osób jest wystarczająca do wykazania różnicy 10 mg/dl w podstawowym stężeniu glukozy z mocą 90% i poziomem istotności 95% oraz odsetkiem rezygnacji wynoszącym 10% w 8 tygodniu leczenia. Oszacowano, że próba 34 osób w każdej grupie jest wystarczająca do wykazania różnicy 1,4 punktu w indeksie HOMA-IR z mocą 90% i poziomem istotności 95% oraz wskaźnikiem rezygnacji wynoszącym 10% na poziomie 8 tydzień leczenia. Przyjmuje się, że istotność statystyczna wynosi P<0,05. Analiza statystyczna zostanie przeprowadzona za pomocą SPSS dla Windows w wersji 17.0 (SPSS Inc., Chicago, IL, USA).
Charakterystyka organizacji: Badanie będzie prowadzone w Poradni Endokrynologicznej Oddziału Pediatrii Dziecięcej.
Wszystkie próbki krwi zostaną zmierzone i ocenione przy użyciu standardowych metod w Szpitalnym Laboratorium Chemii w szpitalu Maggiore della Carità w Novara, jak opisano wcześniej. Analiza kału zostanie zmierzona na Wydziale Nauk i Technologii Uniwersytetu Bolońskiego w Bolonii.
Dobra Praktyka Kliniczna: Protokół zostanie przeprowadzony zgodnie z deklaracją helsińską. Świadoma zgoda zostanie uzyskana od wszystkich rodziców przed oceną, po dokładnym wyjaśnieniu każdego pacjenta.
Typ studiów
Zapisy (Rzeczywisty)
Faza
- Faza 4
Kontakty i lokalizacje
Lokalizacje studiów
-
-
-
Novara, Włochy, 28100
- AOU Maggiore della Carità - Clinica Pediatrica - Ambulatorio di Auxologia ed Endocrinologia Pediatrica
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
Akceptuje zdrowych ochotników
Płeć kwalifikująca się do nauki
Opis
Kryteria przyjęcia:
- obu płci
- w wieku od 6 do 18 lat
- otyłych, według kryteriów IOTF (Cole TJ i in., 2000)
- stadium dojrzewania ≥ 2 według stadium Tannera (Tanner i in., 1961)
- HOMA-IR > 2,5 lub insulina > 15 µU/ml
Kryteria wyłączenia:
- Niepożądane reakcje na produkt lub składnik produktu (alergie…)
- Otyłość genetyczna (zespół Prader Willi, zespół Downa), otyłość metaboliczna (zespół Laurence-Biedla…), otyłość endokrynologiczna (zespół Cushincha, niedoczynność tarczycy)
- Choroby przewlekłe, choroby wątroby lub gastroenterologiczne
- Leczenie chorób przewlekłych
- Terapie probiotyczne lub prebiotyczne oraz antybiotykoterapia
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Główny cel: Leczenie
- Przydział: Randomizowane
- Model interwencyjny: Zadanie krzyżowe
- Maskowanie: Poczwórny
Broń i interwencje
Grupa uczestników / Arm |
Interwencja / Leczenie |
---|---|
Aktywny komparator: Aktywna grupa Bifidobacterium breve BR03 i B632
Ta grupa będzie otrzymywać suplementację probiotyku zawierającego Bifidobacterium breve B632 i Bifidobacterium breve BR03, 15 gtt/die (3x108 CFU/die) raz dziennie.
|
Inne nazwy:
|
Komparator placebo: Grupa placebo
To ramię otrzyma suplementację takim samym produktem jak produkt aktywny, ale bez bifidobakterii w środku.
|
Inne nazwy:
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
---|---|---|
Zmiana poziomu glukozy podczas doustnego testu obciążenia glukozą (OGTT)
Ramy czasowe: Zmiana od początkowego OGTT (V0) po 2 miesiącach (V1), 3 miesiącach (V2) i 5 miesiącach (V3)
|
Oceń, czy po leczeniu probiotykiem następuje obniżenie wartości glukozy podczas OGTT w czasie 0' e 120' po doustnym teście obciążenia glukozą.
|
Zmiana od początkowego OGTT (V0) po 2 miesiącach (V1), 3 miesiącach (V2) i 5 miesiącach (V3)
|
Zmiana indeksu HOMA-IR
Ramy czasowe: Zmiana od wartości wyjściowej HOMA-IR (V0) po 2 miesiącach (V1), 3 miesiącach (V2) i 5 miesiącach (V3)
|
Oceń, czy po kuracji probiotykiem występuje zmienność wskaźnika HOMA-IR.
|
Zmiana od wartości wyjściowej HOMA-IR (V0) po 2 miesiącach (V1), 3 miesiącach (V2) i 5 miesiącach (V3)
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
---|---|---|
Kontrola metaboliczna: Poprawa metabolicznych czynników ryzyka
Ramy czasowe: Zmiana w stosunku do wyjściowego profilu lipidowego, insuliny, leptyny, adiponektyny, GLP1 (V0) po 2 miesiącach (V1), 3 miesiącach (V2) i 5 miesiącach (V3)
|
Oceń wszelkie zmiany lipidów w surowicy, leptyny, adiponektyny, GLP1 i insuliny podczas OGTT.
|
Zmiana w stosunku do wyjściowego profilu lipidowego, insuliny, leptyny, adiponektyny, GLP1 (V0) po 2 miesiącach (V1), 3 miesiącach (V2) i 5 miesiącach (V3)
|
Zmiana mikrobiomu kałowego
Ramy czasowe: Zmiana mikrobiomu kałowego (V0) w stosunku do linii bazowej po 2 miesiącach (V1), 3 miesiącach (V2) i 5 miesiącach (V3)
|
Oceń wszelkie zmiany mikrobiomu kałowego
|
Zmiana mikrobiomu kałowego (V0) w stosunku do linii bazowej po 2 miesiącach (V1), 3 miesiącach (V2) i 5 miesiącach (V3)
|
Zmiana SCFA (krótkołańcuchowych kwasów tłuszczowych) w próbkach kału
Ramy czasowe: Zmiana w stosunku do wartości wyjściowych SCFA w kale (V0) po 2 miesiącach (V1), 3 miesiącach (V2) i 5 miesiącach (V3)
|
Oceń wszelkie odmiany krótkołańcuchowych kwasów tłuszczowych w próbkach kału
|
Zmiana w stosunku do wartości wyjściowych SCFA w kale (V0) po 2 miesiącach (V1), 3 miesiącach (V2) i 5 miesiącach (V3)
|
Inne miary wyników
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
---|---|---|
Zmiana cytokin zapalnych
Ramy czasowe: Zmiana cytokin i metabolitów na początku badania (V0) po 2 miesiącach (V1), 3 miesiącach (V2) i 5 miesiącach (V3)
|
Ocena nowych cytokin i metabolitów regulujących metabolizm hormonów.
|
Zmiana cytokin i metabolitów na początku badania (V0) po 2 miesiącach (V1), 3 miesiącach (V2) i 5 miesiącach (V3)
|
Współpracownicy i badacze
Publikacje i pomocne linki
Publikacje ogólne
- Qin J, Li R, Raes J, Arumugam M, Burgdorf KS, Manichanh C, Nielsen T, Pons N, Levenez F, Yamada T, Mende DR, Li J, Xu J, Li S, Li D, Cao J, Wang B, Liang H, Zheng H, Xie Y, Tap J, Lepage P, Bertalan M, Batto JM, Hansen T, Le Paslier D, Linneberg A, Nielsen HB, Pelletier E, Renault P, Sicheritz-Ponten T, Turner K, Zhu H, Yu C, Li S, Jian M, Zhou Y, Li Y, Zhang X, Li S, Qin N, Yang H, Wang J, Brunak S, Dore J, Guarner F, Kristiansen K, Pedersen O, Parkhill J, Weissenbach J; MetaHIT Consortium, Bork P, Ehrlich SD, Wang J. A human gut microbial gene catalogue established by metagenomic sequencing. Nature. 2010 Mar 4;464(7285):59-65. doi: 10.1038/nature08821.
- Ley RE, Turnbaugh PJ, Klein S, Gordon JI. Microbial ecology: human gut microbes associated with obesity. Nature. 2006 Dec 21;444(7122):1022-3. doi: 10.1038/4441022a.
- Ng M, Fleming T, Robinson M, Thomson B, Graetz N, Margono C, Mullany EC, Biryukov S, Abbafati C, Abera SF, Abraham JP, Abu-Rmeileh NM, Achoki T, AlBuhairan FS, Alemu ZA, Alfonso R, Ali MK, Ali R, Guzman NA, Ammar W, Anwari P, Banerjee A, Barquera S, Basu S, Bennett DA, Bhutta Z, Blore J, Cabral N, Nonato IC, Chang JC, Chowdhury R, Courville KJ, Criqui MH, Cundiff DK, Dabhadkar KC, Dandona L, Davis A, Dayama A, Dharmaratne SD, Ding EL, Durrani AM, Esteghamati A, Farzadfar F, Fay DF, Feigin VL, Flaxman A, Forouzanfar MH, Goto A, Green MA, Gupta R, Hafezi-Nejad N, Hankey GJ, Harewood HC, Havmoeller R, Hay S, Hernandez L, Husseini A, Idrisov BT, Ikeda N, Islami F, Jahangir E, Jassal SK, Jee SH, Jeffreys M, Jonas JB, Kabagambe EK, Khalifa SE, Kengne AP, Khader YS, Khang YH, Kim D, Kimokoti RW, Kinge JM, Kokubo Y, Kosen S, Kwan G, Lai T, Leinsalu M, Li Y, Liang X, Liu S, Logroscino G, Lotufo PA, Lu Y, Ma J, Mainoo NK, Mensah GA, Merriman TR, Mokdad AH, Moschandreas J, Naghavi M, Naheed A, Nand D, Narayan KM, Nelson EL, Neuhouser ML, Nisar MI, Ohkubo T, Oti SO, Pedroza A, Prabhakaran D, Roy N, Sampson U, Seo H, Sepanlou SG, Shibuya K, Shiri R, Shiue I, Singh GM, Singh JA, Skirbekk V, Stapelberg NJ, Sturua L, Sykes BL, Tobias M, Tran BX, Trasande L, Toyoshima H, van de Vijver S, Vasankari TJ, Veerman JL, Velasquez-Melendez G, Vlassov VV, Vollset SE, Vos T, Wang C, Wang X, Weiderpass E, Werdecker A, Wright JL, Yang YC, Yatsuya H, Yoon J, Yoon SJ, Zhao Y, Zhou M, Zhu S, Lopez AD, Murray CJ, Gakidou E. Global, regional, and national prevalence of overweight and obesity in children and adults during 1980-2013: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2013. Lancet. 2014 Aug 30;384(9945):766-81. doi: 10.1016/S0140-6736(14)60460-8. Epub 2014 May 29. Erratum In: Lancet. 2014 Aug 30;384(9945):746.
- Cook S, Weitzman M, Auinger P, Nguyen M, Dietz WH. Prevalence of a metabolic syndrome phenotype in adolescents: findings from the third National Health and Nutrition Examination Survey, 1988-1994. Arch Pediatr Adolesc Med. 2003 Aug;157(8):821-7. doi: 10.1001/archpedi.157.8.821.
- de Ferranti SD, Gauvreau K, Ludwig DS, Neufeld EJ, Newburger JW, Rifai N. Prevalence of the metabolic syndrome in American adolescents: findings from the Third National Health and Nutrition Examination Survey. Circulation. 2004 Oct 19;110(16):2494-7. doi: 10.1161/01.CIR.0000145117.40114.C7. Epub 2004 Oct 11.
- Kahn SE, Prigeon RL, McCulloch DK, Boyko EJ, Bergman RN, Schwartz MW, Neifing JL, Ward WK, Beard JC, Palmer JP, et al. Quantification of the relationship between insulin sensitivity and beta-cell function in human subjects. Evidence for a hyperbolic function. Diabetes. 1993 Nov;42(11):1663-72. doi: 10.2337/diab.42.11.1663.
- Turnbaugh PJ, Hamady M, Yatsunenko T, Cantarel BL, Duncan A, Ley RE, Sogin ML, Jones WJ, Roe BA, Affourtit JP, Egholm M, Henrissat B, Heath AC, Knight R, Gordon JI. A core gut microbiome in obese and lean twins. Nature. 2009 Jan 22;457(7228):480-4. doi: 10.1038/nature07540. Epub 2008 Nov 30.
- Cacciari E, Milani S, Balsamo A, Spada E, Bona G, Cavallo L, Cerutti F, Gargantini L, Greggio N, Tonini G, Cicognani A. Italian cross-sectional growth charts for height, weight and BMI (2 to 20 yr). J Endocrinol Invest. 2006 Jul-Aug;29(7):581-93. doi: 10.1007/BF03344156.
- Turnbaugh PJ, Ley RE, Mahowald MA, Magrini V, Mardis ER, Gordon JI. An obesity-associated gut microbiome with increased capacity for energy harvest. Nature. 2006 Dec 21;444(7122):1027-31. doi: 10.1038/nature05414.
- Turnbaugh PJ, Ridaura VK, Faith JJ, Rey FE, Knight R, Gordon JI. The effect of diet on the human gut microbiome: a metagenomic analysis in humanized gnotobiotic mice. Sci Transl Med. 2009 Nov 11;1(6):6ra14. doi: 10.1126/scitranslmed.3000322.
- Raoult D. Obesity pandemics and the modification of digestive bacterial flora. Eur J Clin Microbiol Infect Dis. 2008 Aug;27(8):631-4. doi: 10.1007/s10096-008-0490-x. Epub 2008 Mar 6.
- Ley RE. Obesity and the human microbiome. Curr Opin Gastroenterol. 2010 Jan;26(1):5-11. doi: 10.1097/MOG.0b013e328333d751.
- Okeke F, Roland BC, Mullin GE. The role of the gut microbiome in the pathogenesis and treatment of obesity. Glob Adv Health Med. 2014 May;3(3):44-57. doi: 10.7453/gahmj.2014.018. No abstract available.
- Ley RE, Backhed F, Turnbaugh P, Lozupone CA, Knight RD, Gordon JI. Obesity alters gut microbial ecology. Proc Natl Acad Sci U S A. 2005 Aug 2;102(31):11070-5. doi: 10.1073/pnas.0504978102. Epub 2005 Jul 20.
- Schwiertz A, Taras D, Schafer K, Beijer S, Bos NA, Donus C, Hardt PD. Microbiota and SCFA in lean and overweight healthy subjects. Obesity (Silver Spring). 2010 Jan;18(1):190-5. doi: 10.1038/oby.2009.167. Epub 2009 Jun 4.
- Fukuda S, Ohno H. Gut microbiome and metabolic diseases. Semin Immunopathol. 2014 Jan;36(1):103-14. doi: 10.1007/s00281-013-0399-z. Epub 2013 Nov 6.
- Angelakis E, Armougom F, Million M, Raoult D. The relationship between gut microbiota and weight gain in humans. Future Microbiol. 2012 Jan;7(1):91-109. doi: 10.2217/fmb.11.142.
- Cole TJ, Lobstein T. Extended international (IOTF) body mass index cut-offs for thinness, overweight and obesity. Pediatr Obes. 2012 Aug;7(4):284-94. doi: 10.1111/j.2047-6310.2012.00064.x. Epub 2012 Jun 19.
- Cruz ML, Goran MI. The metabolic syndrome in children and adolescents. Curr Diab Rep. 2004 Feb;4(1):53-62. doi: 10.1007/s11892-004-0012-x.
- Società Italiana di Nutrizione Umana.(2014).Livelli di assunzione raccomandati di energia e nutrienti per la popolazione italiana (LARN). Milan, Italy: S.I.N.U.
- Tanner JM. (1961). Growth at adolescence. 2 edn. Oxford: Blackwell Scientific Publications.
- Prodam F, Ricotti R, Agarla V, Parlamento S, Genoni G, Balossini C, Walker GE, Aimaretti G, Bona G, Bellone S. High-end normal adrenocorticotropic hormone and cortisol levels are associated with specific cardiovascular risk factors in pediatric obesity: a cross-sectional study. BMC Med. 2013 Feb 20;11:44. doi: 10.1186/1741-7015-11-44.
- Prodam F, Savastio S, Genoni G, Babu D, Giordano M, Ricotti R, Aimaretti G, Bona G, Bellone S. Effects of growth hormone (GH) therapy withdrawal on glucose metabolism in not confirmed GH deficient adolescents at final height. PLoS One. 2014 Jan 30;9(1):e87157. doi: 10.1371/journal.pone.0087157. eCollection 2014.
- Prodam F, Zanetta S, Ricotti R, Marolda A, Giglione E, Monzani A, Walker GE, Rampone S, Castagno M, Bellone S, Petri A, Aimaretti G, Bona G. Influence of Ultraviolet Radiation on the Association between 25-Hydroxy Vitamin D Levels and Cardiovascular Risk Factors in Obesity. J Pediatr. 2016 Apr;171:83-9.e1. doi: 10.1016/j.jpeds.2015.12.032. Epub 2016 Jan 12.
- Hogg RJ, Furth S, Lemley KV, Portman R, Schwartz GJ, Coresh J, Balk E, Lau J, Levin A, Kausz AT, Eknoyan G, Levey AS; National Kidney Foundation's Kidney Disease Outcomes Quality Initiative. National Kidney Foundation's Kidney Disease Outcomes Quality Initiative clinical practice guidelines for chronic kidney disease in children and adolescents: evaluation, classification, and stratification. Pediatrics. 2003 Jun;111(6 Pt 1):1416-21. doi: 10.1542/peds.111.6.1416.
- Solito A, Bozzi Cionci N, Calgaro M, Caputo M, Vannini L, Hasballa I, Archero F, Giglione E, Ricotti R, Walker GE, Petri A, Agosti E, Bellomo G, Aimaretti G, Bona G, Bellone S, Amoruso A, Pane M, Di Gioia D, Vitulo N, Prodam F. Supplementation with Bifidobacterium breve BR03 and B632 strains improved insulin sensitivity in children and adolescents with obesity in a cross-over, randomized double-blind placebo-controlled trial. Clin Nutr. 2021 Jul;40(7):4585-4594. doi: 10.1016/j.clnu.2021.06.002. Epub 2021 Jun 11.
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- CE 165/13
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
produkt wyprodukowany i wyeksportowany z USA
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 .