- ICH GCP
- Rejestr badań klinicznych w USA
- Badanie kliniczne NCT04856683
PRECYZYJNY MEDYCYNA W CELU ZWALCZANIA SŁABOŚCI POCHODZENIA ENDOKRYNOWO-METABOLICZNEGO (PROMETEO)
Przegląd badań
Status
Warunki
Szczegółowy opis
Podsumowanie ogólne Słabość wynika z trwającej całe życie akumulacji uszkodzeń spowodowanych starzeniem i związanym z chorobą upośledzeniem sieci naprawczej. Ilość uszkodzeń komórkowych potrzebnych do zmiany funkcji jest niepewna i ustalana indywidualnie. Ocena skumulowanej dysfunkcji w różnych układach (hormonalnym, metabolicznym, odpornościowym, sercowo-naczyniowym i szkieletowym) ma kluczowe znaczenie, ponieważ związek z zespołem słabości jest nieliniowy i nie jest powiązany z ciężkością w jednym układzie. Kiedy subtelne, zanikające funkcje osiągają zagregowany poziom krytyczny, a słabość staje się oczywista. Osoba słaba to osoba, która po łagodnym zdarzeniu stresorowym ulega większemu pogorszeniu, które objawia się zależnością funkcjonalną (hospitalizacja) i która nie powraca do wyjściowej homeostazy (sprzyjająca polipragmazji). Dzięki wdrożeniu medycyny precyzyjnej dane retrospektywne i prospektywne zebrane w pięciu ośrodkach referencyjnych obejmujących gęsto zaludnione regiony we Włoszech zostaną połączone i dokładnie przeanalizowane. Sieć ta ma na celu identyfikację nowych biomarkerów, predyktorów odpowiedzi na leczenie i uproszczenie postępowania w przypadku złożonych, współistniejących chorób endokrynologicznych. Sieć będzie badać pojawiające się i bardzo rozpowszechnione zaburzenia związane ze słabością: zaburzenia gonad i nadnerczy, metaboliczne, neuroendokrynne, szkieletowe. Sieć będzie generować wyniki i algorytmy oparte na medycynie precyzyjnej dla delikatnej populacji, często wykluczanej z badań klinicznych, a jednocześnie pochłaniającej większość wydatków na opiekę zdrowotną.
Kontekst Słabość wzrasta na całym świecie. Pacjenci z wieloma współistniejącymi chorobami endokrynologicznymi i metabolicznymi (MED) są narażeni na wysokie ryzyko niewłaściwych recept, co ma negatywny wpływ na wyniki zdrowotne i koszty. Współistniejące choroby endokrynologiczne i metaboliczne często współistnieją, a osłabienie jest częstym punktem końcowym u pacjentów wymagających intensywnej opieki medycznej (upadki, niepełnosprawność, hospitalizacja i śmiertelność). Jednoczesne przyjmowanie wielu leków pogłębia słabość, zwiększając ryzyko interakcji, działań niepożądanych i zmniejszając skuteczność. Koszt utrzymania tych populacji wysokiego ryzyka nie jest już w stanie utrzymać Narodowego Systemu Zdrowia (NHS). Patofizjologia zespołu słabości jest słabo poznana, ale często towarzyszą mu liczne dysfunkcje endokrynologiczne. Dysregulacja osi podwzgórze-przysadka-gonady i nadnerczy jest często związana z chorobami metabolicznymi (cukrzyca typu 2-T2D) oraz chorobami kości. W 2018 roku dane z European Male Aging Study (EMAS) wykazały, że zarówno androgenowe, jak i nieandrogenne hormony anaboliczne były niezależnie związane ze zmianą stanu słabości. Inne badania wykazały, że słabość była niezależnie związana z przewlekle podwyższonym dobowym kortyzolem. Cukrzyca i osteoporoza (OP) są powszechnie związane ze znacznym obciążeniem zdrowotnym, zwłaszcza u osób starszych. Cukrzyca wiąże się również z szerokim spektrum chorób współistniejących (choroby układu krążenia, upośledzenie jakości kości, hipogonadyzm, obniżona jakość życia, otyłość). OP jest złożonym zaburzeniem, którego patogeneza wynika z interakcji różnych predysponujących czynników genetycznych i epigenetycznych regulujących metabolizm kości i składników mineralnych oraz pozaszkieletowych czynników ryzyka, które mogą wpływać na ryzyko upadków. Badania asocjacyjne całego genomu (GWAS), czynniki epigenetyczne i krążące mikro-RNA otworzyły nowe horyzonty dla odkrycia loci genetycznych i wariantów związanych z OP i ryzykiem złamań, identyfikując replikowane loci genetyczne związane z OP. Profile krążącego mikroRNA mają również wartość prognostyczną, co czyni je atrakcyjnymi, opartymi na krwi, nieinwazyjnymi biomarkerami do przewidywania i oceny stopnia zaawansowania chorób endokrynologicznych. Co więcej, dowody sugerują, że zapalenie odgrywa główną rolę w patofizjologii osłabienia poprzez nieprawidłową, przewlekłą odpowiedź zapalną niskiego stopnia, która jest nadreaktywna na bodźce. Kilka cytokin zapalnych zostało niezależnie powiązanych ze słabością, aw niedawno opublikowanym badaniu DREAM wykazano związek między funkcją komórek odpornościowych a poziomem hormonów steroidowych. Odpowiedź na leczenie w T2D jest często zależna od pacjenta, zwłaszcza u pacjentów słabych. Jednak potrzebne są specyficzne biomarkery do monitorowania choroby i przewidywania postępu choroby lub odpowiedzi na terapię. Wreszcie, choroby przysadki są związane ze zwiększoną śmiertelnością i chorobowością. Może to być bezpośredni efekt nadmiernego wydzielania hormonów, ale także wtórny do niedoczynności przysadki (HP) spowodowanej efektem masy lub bezpośrednią konsekwencją urazu, a także istotnym skutkiem ubocznym samego leczenia zmian przysadki (nowe inhibitory immunologicznego punktu kontrolnego ). HP jest na całym świecie niedodiagnozowana i podstępna, a także ma ogromny wpływ na jakość życia (QoL). Wszystkie powyższe i kilka innych badań wskazuje na ważną rolę układu hormonalnego w rozwoju słabości. Jest bardzo prawdopodobne, że choroby współistniejące i leki mogą przyspieszyć osłabienie pochodzenia endokrynologicznego i metabolicznego. Wreszcie, jeśli chodzi o niewłaściwe recepty, niektóre algorytmy okazały się szczególnie niezawodne. Udowodniono, że łączenie danych klinicznych, epidemiologicznych, społecznych, dotyczących przyjęć do szpitali i recept na leki jest właściwym podejściem do identyfikacji niewłaściwych recept z powodu nieskuteczności leków i do oceny kosztów polipragmazji.
Hipoteza i znaczenie Rozregulowanie wydzielania glukokortykoidów i hipogonadyzm spowodowane pierwotnymi zaburzeniami czynności nadnerczy lub gonad są niezależnymi czynnikami osłabienia i nieskuteczności leczenia chorób sercowo-naczyniowych, metabolicznych i kości. Szybkie przywrócenie funkcji gonad i nadnerczy, jeśli zostaną zmienione, może zmniejszyć potrzebę przepisywania wielu leków niezbędnych do zwalczania wysokiego ciśnienia krwi, przebudowy układu sercowo-naczyniowego, osteoporozy i cukrzycy.
Mniej niż 50% pacjentów z T2D miało dobrą kontrolę glikemii, zrozumienie mechanizmów działania inhibitorów dipeptydylopeptydazy-4 (DPP4) i terapii agonistą receptora glukagonopodobnego peptydu 1 (GLP1) jest potrzebne do przewidywania odpowiedzi na leczenie. Analiza genetyczna i profilowanie krążącego mikroRNA może pomóc w wyborze odpowiednich leków hipoglikemizujących u pacjentów z T2D.
Wysoka częstość występowania zaburzeń przysadki i zaburzeń neuroendokrynnych ma istotny wpływ na chorobowość, śmiertelność i jakość życia. Dopasowanie strategii diagnostycznych i terapeutycznych doprowadzi do wczesnego rozpoznania tych chorób i ich powikłań, co pozwoli na wybór najlepszego długoterminowego postępowania.
Postawiono hipotezę korelacji między genetycznym i epigenetycznym ryzykiem OP i złamań z powodu łamliwości (FF), dwoma głównymi składnikami słabości, a badacze mają na celu wczesne zidentyfikowanie osób o wyższym ryzyku i przewidzenie ich odpowiedzi na lek przeciwzłamaniowy.
Niektóre złożone zaburzenia endokrynologiczne wymagają intensywnego wykorzystania zasobów opieki zdrowotnej. Dane dotyczące wykorzystania w opiece zdrowotnej (HCU) dostarczają dokładnych informacji na temat rozpowszechnienia, częstości występowania i czasu trwania zażywania narkotyków, zapewniając kompleksowy obraz nawyków terapeutycznych. Powiązanie danych dotyczących recept i danych kliniczno-administracyjnych mogłoby umożliwić tej sieci zbadanie niewłaściwych wzorców przepisywania i związku z gorszymi wynikami klinicznymi.
Implikacje badania Obciążenie opieką szpitalną, procedurami diagnostycznymi i kosztami leków na choroby niezakaźne przekracza równowagę we wszystkich krajach, co ma negatywny wpływ na publiczny system opieki zdrowotnej. Wykładniczy wzrost kosztów wynika ze starzenia się społeczeństwa, występowania chorób przewlekłych, poprawy opieki doraźnej i nowych drogich leków. Racjonalizacja wydatków jest obowiązkowa. Spersonalizuj procedury diagnostyczne, podejścia terapeutyczne i leczenie chorób współistniejących w bardzo powszechnych zaburzeniach to tylko natychmiastowe podejście do utrzymania. Zaburzenia endokrynologiczne i metaboliczne stanowią idealny model do ilościowego określenia korzyści płynących z przejścia od podejścia niespersonalizowanego do precyzyjnych strategii leczenia etiologicznego. Może to prowadzić do szybkiego i znacznego spadku wydatków związanych z liczbą hospitalizacji, zalecanymi badaniami i niewłaściwym stosowaniem leków. Oczekiwane rezultaty to zmniejszenie kosztów NIH dzięki oszczędnościom w 1) polipragmazji i 2) ograniczeniu hospitalizacji w celu zwiększenia skuteczności przepisanych leków przy użyciu spersonalizowanego algorytmu, 3) ograniczeniu skutków ubocznych wynikających z interakcji wielu leków.
Typ studiów
Zapisy (Oczekiwany)
Kontakty i lokalizacje
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Andrea M Isidori, Prof
- Numer telefonu: 0039649972603
- E-mail: andrea.isidori@uniroma1.it
Lokalizacje studiów
-
-
-
Florence, Włochy, 50134
- Rekrutacyjny
- Azienda Ospedaliero-Universitaria Careggi
-
Milan, Włochy, 20122
- Rekrutacyjny
- Fondazione IRCCS CA' Granda Ospedale Maggiore Policlinico
-
Rome, Włochy, 00161
- Rekrutacyjny
- Azienda Ospedaliero-Universitaria Policlinico Umberto I
-
Kontakt:
- Andrea M Isidori, Prof
- Numer telefonu: 00390649972603
- E-mail: andrea.isidori@uniroma1.it
-
Rome, Włochy, 00186
- Rekrutacyjny
- Ospedale San Giovanni Calibita-Fatebenefratelli Fondazione Fatebenefratelli per la Ricerca e la Formazione Sanitaria e Sociale
-
Siena, Włochy, 53100
- Rekrutacyjny
- Azienda ospedaliero-universitaria Senese
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
Akceptuje zdrowych ochotników
Płeć kwalifikująca się do nauki
Metoda próbkowania
Badana populacja
Pacjenci z chorobami endokrynologicznymi i metabolicznymi (choroby podwzgórza, przysadki, gonad i nadnerczy, cukrzyca typu 2 i choroby kości).
Retrospektywna kohorta 1100 osób wybranych losowo z 2000 zarejestrowanych, po spełnieniu kryteriów włączenia.
Prospektywna kohorta 378 pacjentów spośród 1100 pacjentów rekrutowanych w fazie retrospektywnej.
Opis
Kryteria przyjęcia:
- obecność chorób endokrynologicznych i metabolicznych (choroby podwzgórza, przysadki, gonad i nadnerczy, cukrzyca typu 2, choroby kości);
- podpisaną świadomą zgodę na udział w badaniu.
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Modele obserwacyjne: Kohorta
- Perspektywy czasowe: Inny
Kohorty i interwencje
Grupa / Kohorta |
|---|
|
Pacjenci z chorobami endokrynologicznymi i metabolicznymi
Pacjenci z chorobami endokrynologicznymi i metabolicznymi (choroby podwzgórza, przysadki, gonad i nadnerczy, cukrzyca typu 2 i choroby kości)
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Złożony wynik kliniczny
Ramy czasowe: Linia bazowa
|
Uzyskanie złożonej oceny klinicznej umożliwiającej identyfikację pacjentów z zaburzeniami hormonalnymi (wystąpienie co najmniej jednego z następujących zdarzeń: upadki, niepełnosprawność, hospitalizacja i śmiertelność w ciągu ostatnich 18 miesięcy).
|
Linia bazowa
|
|
Przewidywanie słabości
Ramy czasowe: Linia bazowa
|
Walidacja Composite Clinical Score w celu przewidywania wystąpienia słabości
|
Linia bazowa
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Subpopulacje komórek jednojądrzastych krwi obwodowej
Ramy czasowe: Linia bazowa
|
Liczba komórek (liczba na mm3) subpopulacji komórek jednojądrzastych krwi obwodowej
|
Linia bazowa
|
|
Profilowanie molekularne
Ramy czasowe: Linia bazowa
|
Krążące miRNA w próbkach krwi od pacjentów z chorobami nadnerczy i gonad
|
Linia bazowa
|
|
Profilowanie sterydów
Ramy czasowe: Linia bazowa
|
Metabolity steroidów oceniane metodą chromatografii cieczowej ze spektrometrią mas (LC-MS/MS)
|
Linia bazowa
|
|
Pomiar przepływów naczyniowych przez ultrasonografię wzmocnioną kontrastem w gruczołach dokrewnych
Ramy czasowe: Linia bazowa
|
Sprzężenie napływu gruczołów naczyniowych z odpływem hormonów
|
Linia bazowa
|
|
Pomiar napływu naczyń wątrobowych przez 4-wymiarowy (4D) przepływ MRI
Ramy czasowe: Linia bazowa
|
Sprzężenie napływu naczyń wątroby z metabolizmem glukokortykoidów wątroby
|
Linia bazowa
|
|
Polimorfizm transportera serotoniny 5-HTTLPR
Ramy czasowe: Linia bazowa
|
Zbadanie wpływu polimorfizmu transportera serotoniny 5-HTTLPR na nietolerancję żołądkowo-jelitową metforminy w populacji pacjentów z T2D i jej związku z kontrolą glikometaboliczną
|
Linia bazowa
|
|
Krążące mikroRNA
Ramy czasowe: Linia bazowa i po 6 miesiącach
|
Ocena krążących mikroRNA w próbkach krwi pacjentów z T2D przed i po terapii agonistą receptora GLP1 lub inhibitorem DPP4 w celu identyfikacji markerów przewidujących odpowiedź na leczenie, skuteczność terapeutyczną i skutki uboczne
|
Linia bazowa i po 6 miesiącach
|
|
Polimorfizmy genów
Ramy czasowe: Linia bazowa i po 6 miesiącach
|
Ocena polimorfizmów genów w próbkach krwi pacjentów z T2D przed i po terapii inhibitorami GLP1-RA lub DPP4 w celu identyfikacji markerów prognozujących odpowiedź na leczenie, skuteczność terapeutyczną i skutki uboczne
|
Linia bazowa i po 6 miesiącach
|
|
Ryzyko stratyfikacji sercowo-metabolicznej
Ramy czasowe: Linia bazowa
|
Opracowanie podejścia stratyfikacji ryzyka dla wyników sercowo-naczyniowych, metabolicznych i naczyniowo-mózgowych u pacjentów z przysadką w celu spersonalizowania leczenia i obserwacji w chorobach przysadki.
|
Linia bazowa
|
|
Funkcja psychologiczna
Ramy czasowe: Linia bazowa
|
Funkcja psychologiczna oceniana kwestionariuszem QoL w chorobach przysadki
|
Linia bazowa
|
|
Ryzyko stratyfikacji osteoporozy
Ramy czasowe: Linia bazowa
|
Analiza genów w celu opracowania panelu przesiewowego ryzyka osteoporozy
|
Linia bazowa
|
|
Biomarkery epigenetyczne
Ramy czasowe: Linia bazowa
|
Wyodrębnienie możliwych epigenetycznych biomarkerów surowiczych stanu osteoporozy i ryzyka złamań z powodu łamliwości
|
Linia bazowa
|
|
Liczne choroby współistniejące endokrynologiczne i metaboliczne
Ramy czasowe: Linia bazowa
|
Identyfikacja pacjentów z wieloma współistniejącymi chorobami endokrynologicznymi i metabolicznymi oraz ocena częstości występowania poważnych zdarzeń klinicznych przy użyciu rejestrów regionalnych
|
Linia bazowa
|
|
Niewłaściwy schemat terapeutyczny
Ramy czasowe: Linia bazowa
|
Indywidualizacja niewłaściwego schematu leczenia (przepisywanie leków lub nieoptymalne przestrzeganie zaleceń) u pacjentów z licznymi współistniejącymi chorobami endokrynologicznymi i metabolicznymi
|
Linia bazowa
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Śledczy
- Główny śledczy: Andrea M Isidori, Prof, Department of Experimental Medicine, "Sapienza" University of Rome
Publikacje i pomocne linki
Publikacje ogólne
- Clegg A, Young J, Iliffe S, Rikkert MO, Rockwood K. Frailty in elderly people. Lancet. 2013 Mar 2;381(9868):752-62. doi: 10.1016/S0140-6736(12)62167-9. Epub 2013 Feb 8. Erratum In: Lancet. 2013 Oct 19;382(9901):1328.
- Intensive blood-glucose control with sulphonylureas or insulin compared with conventional treatment and risk of complications in patients with type 2 diabetes (UKPDS 33). UK Prospective Diabetes Study (UKPDS) Group. Lancet. 1998 Sep 12;352(9131):837-53. Erratum In: Lancet 1999 Aug 14;354(9178):602.
- Finkelstein J, Friedman C, Hripcsak G, Cabrera M. Potential utility of precision medicine for older adults with polypharmacy: a case series study. Pharmgenomics Pers Med. 2016 Apr 15;9:31-45. doi: 10.2147/PGPM.S101474. eCollection 2016.
- Joseph SM, Rich MW. Targeting Frailty in Heart Failure. Curr Treat Options Cardiovasc Med. 2017 Apr;19(4):31. doi: 10.1007/s11936-017-0527-5.
- Morley JE. Hormones and Sarcopenia. Curr Pharm Des. 2017 Nov 28;23(30):4484-4492. doi: 10.2174/1381612823666161123150032.
- Swiecicka A, Eendebak RJAH, Lunt M, O'Neill TW, Bartfai G, Casanueva FF, Forti G, Giwercman A, Han TS, Slowikowska-Hilczer J, Lean MEJ, Pendleton N, Punab M, Vanderschueren D, Huhtaniemi IT, Wu FCW, Rutter MK; European Male Ageing Study Group. Reproductive Hormone Levels Predict Changes in Frailty Status in Community-Dwelling Older Men: European Male Ageing Study Prospective Data. J Clin Endocrinol Metab. 2018 Feb 1;103(2):701-709. doi: 10.1210/jc.2017-01172.
- Saad F, Rohrig G, von Haehling S, Traish A. Testosterone Deficiency and Testosterone Treatment in Older Men. Gerontology. 2017;63(2):144-156. doi: 10.1159/000452499. Epub 2016 Nov 18.
- Ladapo JA, Budoff MJ, Sharp D, Kuo JZ, Huang L, Maniet B, Herman L, Monane M. Utility of a Precision Medicine Test in Elderly Adults with Symptoms Suggestive of Coronary Artery Disease. J Am Geriatr Soc. 2018 Feb;66(2):309-315. doi: 10.1111/jgs.15215. Epub 2017 Dec 6.
- Ramaswami R, Bayer R, Galea S. Precision Medicine from a Public Health Perspective. Annu Rev Public Health. 2018 Apr 1;39:153-168. doi: 10.1146/annurev-publhealth-040617-014158. Epub 2017 Nov 20.
- Kane AE, Gregson E, Theou O, Rockwood K, Howlett SE. The association between frailty, the metabolic syndrome, and mortality over the lifespan. Geroscience. 2017 Apr;39(2):221-229. doi: 10.1007/s11357-017-9967-9. Epub 2017 Mar 9.
- Johar H, Emeny RT, Bidlingmaier M, Reincke M, Thorand B, Peters A, Heier M, Ladwig KH. Blunted diurnal cortisol pattern is associated with frailty: a cross-sectional study of 745 participants aged 65 to 90 years. J Clin Endocrinol Metab. 2014 Mar;99(3):E464-8. doi: 10.1210/jc.2013-3079. Epub 2014 Feb 24.
- Isidori AM, Venneri MA, Graziadio C, Simeoli C, Fiore D, Hasenmajer V, Sbardella E, Gianfrilli D, Pozza C, Pasqualetti P, Morrone S, Santoni A, Naro F, Colao A, Pivonello R, Lenzi A. Effect of once-daily, modified-release hydrocortisone versus standard glucocorticoid therapy on metabolism and innate immunity in patients with adrenal insufficiency (DREAM): a single-blind, randomised controlled trial. Lancet Diabetes Endocrinol. 2018 Mar;6(3):173-185. doi: 10.1016/S2213-8587(17)30398-4. Epub 2017 Dec 8.
- DeFronzo RA. Pathogenesis of type 2 diabetes mellitus. Med Clin North Am. 2004 Jul;88(4):787-835, ix. doi: 10.1016/j.mcna.2004.04.013.
- Rossi MC, Nicolucci A, Arcangeli A, Cimino A, De Bigontina G, Giorda C, Meloncelli I, Pellegrini F, Valentini U, Vespasiani G; Associazione Medici Diabetologi Annals Study Group. Baseline quality-of-care data from a quality-improvement program implemented by a network of diabetes outpatient clinics. Diabetes Care. 2008 Nov;31(11):2166-8. doi: 10.2337/dc08-0469. Epub 2008 Aug 11.
- Dujic T, Zhou K, Tavendale R, Palmer CN, Pearson ER. Effect of Serotonin Transporter 5-HTTLPR Polymorphism on Gastrointestinal Intolerance to Metformin: A GoDARTS Study. Diabetes Care. 2016 Nov;39(11):1896-1901. doi: 10.2337/dc16-0706. Epub 2016 Aug 4.
- Guay C, Regazzi R. Circulating microRNAs as novel biomarkers for diabetes mellitus. Nat Rev Endocrinol. 2013 Sep;9(9):513-21. doi: 10.1038/nrendo.2013.86. Epub 2013 Apr 30.
- Sebastiani G, Nigi L, Grieco GE, Mancarella F, Ventriglia G, Dotta F. Circulating microRNAs and diabetes mellitus: a novel tool for disease prediction, diagnosis, and staging? J Endocrinol Invest. 2017 Jun;40(6):591-610. doi: 10.1007/s40618-017-0611-4. Epub 2017 Feb 17.
- Jamaluddin JL, Huri HZ, Vethakkan SR. Clinical and genetic predictors of dipeptidyl peptidase-4 inhibitor treatment response in Type 2 diabetes mellitus. Pharmacogenomics. 2016 Jun;17(8):867-81. doi: 10.2217/pgs-2016-0010. Epub 2016 Jun 1.
- Catanzaro G, Besharat ZM, Chiacchiarini M, Abballe L, Sabato C, Vacca A, Borgiani P, Dotta F, Tesauro M, Po A, Ferretti E. Circulating MicroRNAs in Elderly Type 2 Diabetic Patients. Int J Endocrinol. 2018 Apr 10;2018:6872635. doi: 10.1155/2018/6872635. eCollection 2018.
- Sherlock M, Ayuk J, Tomlinson JW, Toogood AA, Aragon-Alonso A, Sheppard MC, Bates AS, Stewart PM. Mortality in patients with pituitary disease. Endocr Rev. 2010 Jun;31(3):301-42. doi: 10.1210/er.2009-0033. Epub 2010 Jan 19.
- Tanriverdi F, Schneider HJ, Aimaretti G, Masel BE, Casanueva FF, Kelestimur F. Pituitary dysfunction after traumatic brain injury: a clinical and pathophysiological approach. Endocr Rev. 2015 Jun;36(3):305-42. doi: 10.1210/er.2014-1065. Epub 2015 May 7.
- Corsello SM, Barnabei A, Marchetti P, De Vecchis L, Salvatori R, Torino F. Endocrine side effects induced by immune checkpoint inhibitors. J Clin Endocrinol Metab. 2013 Apr;98(4):1361-75. doi: 10.1210/jc.2012-4075. Epub 2013 Mar 7.
- Arosio M, Reimondo G, Malchiodi E, Berchialla P, Borraccino A, De Marinis L, Pivonello R, Grottoli S, Losa M, Cannavo S, Minuto F, Montini M, Bondanelli M, De Menis E, Martini C, Angeletti G, Velardo A, Peri A, Faustini-Fustini M, Tita P, Pigliaru F, Borretta G, Scaroni C, Bazzoni N, Bianchi A, Appetecchia M, Cavagnini F, Lombardi G, Ghigo E, Beck-Peccoz P, Colao A, Terzolo M; Italian Study Group of Acromegaly. Predictors of morbidity and mortality in acromegaly: an Italian survey. Eur J Endocrinol. 2012 Aug;167(2):189-98. doi: 10.1530/EJE-12-0084. Epub 2012 May 17.
- Colao A, Ferone D, Marzullo P, Lombardi G. Systemic complications of acromegaly: epidemiology, pathogenesis, and management. Endocr Rev. 2004 Feb;25(1):102-52. doi: 10.1210/er.2002-0022.
- Graversen D, Vestergaard P, Stochholm K, Gravholt CH, Jorgensen JO. Mortality in Cushing's syndrome: a systematic review and meta-analysis. Eur J Intern Med. 2012 Apr;23(3):278-82. doi: 10.1016/j.ejim.2011.10.013. Epub 2011 Nov 15.
- Clayton RN, Raskauskiene D, Reulen RC, Jones PW. Mortality and morbidity in Cushing's disease over 50 years in Stoke-on-Trent, UK: audit and meta-analysis of literature. J Clin Endocrinol Metab. 2011 Mar;96(3):632-42. doi: 10.1210/jc.2010-1942. Epub 2010 Dec 30.
- Mancini T, Kola B, Mantero F, Boscaro M, Arnaldi G. High cardiovascular risk in patients with Cushing's syndrome according to 1999 WHO/ISH guidelines. Clin Endocrinol (Oxf). 2004 Dec;61(6):768-77. doi: 10.1111/j.1365-2265.2004.02168.x.
- Tomlinson JW, Holden N, Hills RK, Wheatley K, Clayton RN, Bates AS, Sheppard MC, Stewart PM. Association between premature mortality and hypopituitarism. West Midlands Prospective Hypopituitary Study Group. Lancet. 2001 Feb 10;357(9254):425-31. doi: 10.1016/s0140-6736(00)04006-x.
- Mazziotti G, Chiavistelli S, Giustina A. Pituitary diseases and bone. Endocrinol Metab Clin North Am. 2015 Mar;44(1):171-80. doi: 10.1016/j.ecl.2014.10.014. Epub 2014 Nov 4.
- Mazziotti G, Doga M, Frara S, Maffezzoni F, Porcelli T, Cerri L, Maroldi R, Giustina A. Incidence of morphometric vertebral fractures in adult patients with growth hormone deficiency. Endocrine. 2016 Apr;52(1):103-10. doi: 10.1007/s12020-015-0738-z. Epub 2015 Oct 3.
- Mazziotti G, Frara S, Giustina A. Pituitary Diseases and Bone. Endocr Rev. 2018 Aug 1;39(4):440-488. doi: 10.1210/er.2018-00005.
- Johnson MD, Woodburn CJ, Vance ML. Quality of life in patients with a pituitary adenoma. Pituitary. 2003 Sep;6(2):81-7. doi: 10.1023/b:pitu.0000004798.27230.ed.
- Webb SM, Crespo I, Santos A, Resmini E, Aulinas A, Valassi E. MANAGEMENT OF ENDOCRINE DISEASE: Quality of life tools for the management of pituitary disease. Eur J Endocrinol. 2017 Jul;177(1):R13-R26. doi: 10.1530/EJE-17-0041. Epub 2017 Mar 28.
- Andela CD, Scharloo M, Ramondt S, Tiemensma J, Husson O, Llahana S, Pereira AM, Kaptein AA, Kamminga NG, Biermasz NR. The development and validation of the Leiden Bother and Needs Questionnaire for patients with pituitary disease: the LBNQ-Pituitary. Pituitary. 2016 Jun;19(3):293-302. doi: 10.1007/s11102-016-0707-4.
- Sonino N, Fava GA. Psychiatric disorders associated with Cushing's syndrome. Epidemiology, pathophysiology and treatment. CNS Drugs. 2001;15(5):361-73. doi: 10.2165/00023210-200115050-00003.
- van Aken MO, Pereira AM, Biermasz NR, van Thiel SW, Hoftijzer HC, Smit JW, Roelfsema F, Lamberts SW, Romijn JA. Quality of life in patients after long-term biochemical cure of Cushing's disease. J Clin Endocrinol Metab. 2005 Jun;90(6):3279-86. doi: 10.1210/jc.2004-1375. Epub 2005 Mar 1.
- Carosi G, Malchiodi E, Ferrante E, Sala E, Verrua E, Profka E, Giavoli C, Filopanti M, Beck-Peccoz P, Spada A, Mantovani G. Hypothalamic-Pituitary Axis in Non-Functioning Pituitary Adenomas: Focus on the Prevalence of Isolated Central Hypoadrenalism. Neuroendocrinology. 2015;102(4):267-273. doi: 10.1159/000430815. Epub 2015 Apr 29.
- Terzolo M, Reimondo G, Berchialla P, Ferrante E, Malchiodi E, De Marinis L, Pivonello R, Grottoli S, Losa M, Cannavo S, Ferone D, Montini M, Bondanelli M, De Menis E, Martini C, Puxeddu E, Velardo A, Peri A, Faustini-Fustini M, Tita P, Pigliaru F, Peraga G, Borretta G, Scaroni C, Bazzoni N, Bianchi A, Berton A, Serban AL, Baldelli R, Fatti LM, Colao A, Arosio M; Italian Study Group of Acromegaly. Acromegaly is associated with increased cancer risk: a survey in Italy. Endocr Relat Cancer. 2017 Sep;24(9):495-504. doi: 10.1530/ERC-16-0553. Epub 2017 Jul 14.
- Ronchi CL, Giavoli C, Ferrante E, Verrua E, Bergamaschi S, Ferrari DI, Corbetta S, Montefusco L, Arosio M, Ambrosi B, Spada A, Beck-Peccoz P. Prevalence of GH deficiency in cured acromegalic patients: impact of different previous treatments. Eur J Endocrinol. 2009 Jul;161(1):37-42. doi: 10.1530/EJE-09-0222. Epub 2009 Apr 7.
- Giavoli C, Profka E, Verrua E, Ronchi CL, Ferrante E, Bergamaschi S, Sala E, Malchiodi E, Lania AG, Arosio M, Ambrosi B, Spada A, Beck-Peccoz P. GH replacement improves quality of life and metabolic parameters in cured acromegalic patients with growth hormone deficiency. J Clin Endocrinol Metab. 2012 Nov;97(11):3983-8. doi: 10.1210/jc.2012-2477. Epub 2012 Aug 17.
- Chiodini I, Mascia ML, Muscarella S, Battista C, Minisola S, Arosio M, Santini SA, Guglielmi G, Carnevale V, Scillitani A. Subclinical hypercortisolism among outpatients referred for osteoporosis. Ann Intern Med. 2007 Oct 16;147(8):541-8. doi: 10.7326/0003-4819-147-8-200710160-00006.
- Chiodini I, Torlontano M, Scillitani A, Arosio M, Bacci S, Di Lembo S, Epaminonda P, Augello G, Enrini R, Ambrosi B, Adda G, Trischitta V. Association of subclinical hypercortisolism with type 2 diabetes mellitus: a case-control study in hospitalized patients. Eur J Endocrinol. 2005 Dec;153(6):837-44. doi: 10.1530/eje.1.02045.
- Chiodini I, Adda G, Scillitani A, Coletti F, Morelli V, Di Lembo S, Epaminonda P, Masserini B, Beck-Peccoz P, Orsi E, Ambrosi B, Arosio M. Cortisol secretion in patients with type 2 diabetes: relationship with chronic complications. Diabetes Care. 2007 Jan;30(1):83-8. doi: 10.2337/dc06-1267.
- Zhukouskaya VV, Eller-Vainicher C, Gaudio A, Cairoli E, Ulivieri FM, Palmieri S, Morelli V, Orsi E, Masserini B, Barbieri AM, Polledri E, Fustinoni S, Spada A, Fiore CE, Chiodini I. In postmenopausal female subjects with type 2 diabetes mellitus, vertebral fractures are independently associated with cortisol secretion and sensitivity. J Clin Endocrinol Metab. 2015 Apr;100(4):1417-25. doi: 10.1210/jc.2014-4177. Epub 2015 Jan 15.
- Ralston SH. Genetic determinants of susceptibility to osteoporosis. Curr Opin Pharmacol. 2003 Jun;3(3):286-90. doi: 10.1016/s1471-4892(03)00033-x.
- Richards JB, Zheng HF, Spector TD. Genetics of osteoporosis from genome-wide association studies: advances and challenges. Nat Rev Genet. 2012 Jul 18;13(8):576-88. doi: 10.1038/nrg3228.
- Arden NK, Baker J, Hogg C, Baan K, Spector TD. The heritability of bone mineral density, ultrasound of the calcaneus and hip axis length: a study of postmenopausal twins. J Bone Miner Res. 1996 Apr;11(4):530-4. doi: 10.1002/jbmr.5650110414.
- Eisman JA. Genetics of osteoporosis. Endocr Rev. 1999 Dec;20(6):788-804. doi: 10.1210/edrv.20.6.0384.
- Andrew T, Antioniades L, Scurrah KJ, Macgregor AJ, Spector TD. Risk of wrist fracture in women is heritable and is influenced by genes that are largely independent of those influencing BMD. J Bone Miner Res. 2005 Jan;20(1):67-74. doi: 10.1359/JBMR.041015. Epub 2004 Oct 25.
- Rocha-Braz MG, Ferraz-de-Souza B. Genetics of osteoporosis: searching for candidate genes for bone fragility. Arch Endocrinol Metab. 2016 Aug;60(4):391-401. doi: 10.1590/2359-3997000000178.
- Ioannidis JP, Ralston SH, Bennett ST, Brandi ML, Grinberg D, Karassa FB, Langdahl B, van Meurs JB, Mosekilde L, Scollen S, Albagha OM, Bustamante M, Carey AH, Dunning AM, Enjuanes A, van Leeuwen JP, Mavilia C, Masi L, McGuigan FE, Nogues X, Pols HA, Reid DM, Schuit SC, Sherlock RE, Uitterlinden AG; GENOMOS Study. Differential genetic effects of ESR1 gene polymorphisms on osteoporosis outcomes. JAMA. 2004 Nov 3;292(17):2105-14. doi: 10.1001/jama.292.17.2105.
- Ralston SH, Uitterlinden AG, Brandi ML, Balcells S, Langdahl BL, Lips P, Lorenc R, Obermayer-Pietsch B, Scollen S, Bustamante M, Husted LB, Carey AH, Diez-Perez A, Dunning AM, Falchetti A, Karczmarewicz E, Kruk M, van Leeuwen JP, van Meurs JB, Mangion J, McGuigan FE, Mellibovsky L, del Monte F, Pols HA, Reeve J, Reid DM, Renner W, Rivadeneira F, van Schoor NM, Sherlock RE, Ioannidis JP; GENOMOS Investigators. Large-scale evidence for the effect of the COLIA1 Sp1 polymorphism on osteoporosis outcomes: the GENOMOS study. PLoS Med. 2006 Apr;3(4):e90. doi: 10.1371/journal.pmed.0030090. Epub 2006 Feb 21. Erratum In: PLoS Med. 2006 May;3(5):e90.
- Uitterlinden AG, Ralston SH, Brandi ML, Carey AH, Grinberg D, Langdahl BL, Lips P, Lorenc R, Obermayer-Pietsch B, Reeve J, Reid DM, Amedei A, Bassiti A, Bustamante M, Husted LB, Diez-Perez A, Dobnig H, Dunning AM, Enjuanes A, Fahrleitner-Pammer A, Fang Y, Karczmarewicz E, Kruk M, van Leeuwen JP, Mavilia C, van Meurs JB, Mangion J, McGuigan FE, Pols HA, Renner W, Rivadeneira F, van Schoor NM, Scollen S, Sherlock RE, Ioannidis JP; APOSS Investigators; EPOS Investigators; EPOLOS Investigators; FAMOS Investigators; LASA Investigators; Rotterdam Study Investigators; GENOMOS Study. The association between common vitamin D receptor gene variations and osteoporosis: a participant-level meta-analysis. Ann Intern Med. 2006 Aug 15;145(4):255-64. doi: 10.7326/0003-4819-145-4-200608150-00005. Erratum In: Ann Intern Med. 2006 Dec 19;145(12):936. Amidei, Antonietta [corrected to Amedei, Antonietta].
- Langdahl BL, Uitterlinden AG, Ralston SH, Trikalinos TA, Balcells S, Brandi ML, Scollen S, Lips P, Lorenc R, Obermayer-Pietsch B, Reid DM, Armas JB, Arp PP, Bassiti A, Bustamante M, Husted LB, Carey AH, Perez Cano R, Dobnig H, Dunning AM, Fahrleitner-Pammer A, Falchetti A, Karczmarewicz E, Kruk M, van Leeuwen JP, Masi L, van Meurs JB, Mangion J, McGuigan FE, Mellibovsky L, Mosekilde L, Nogues X, Pols HA, Reeve J, Renner W, Rivadeneira F, van Schoor NM, Ioannidis JP; APOSS investigators; DOPS investigators; EPOS investigators; EPOLOS investigators; FAMOS investigators; LASA investigators; ERGO investigators; GENOMOS Study. Large-scale analysis of association between polymorphisms in the transforming growth factor beta 1 gene (TGFB1) and osteoporosis: the GENOMOS study. Bone. 2008 May;42(5):969-81. doi: 10.1016/j.bone.2007.11.007. Epub 2007 Dec 3.
- van Meurs JB, Trikalinos TA, Ralston SH, Balcells S, Brandi ML, Brixen K, Kiel DP, Langdahl BL, Lips P, Ljunggren O, Lorenc R, Obermayer-Pietsch B, Ohlsson C, Pettersson U, Reid DM, Rousseau F, Scollen S, Van Hul W, Agueda L, Akesson K, Benevolenskaya LI, Ferrari SL, Hallmans G, Hofman A, Husted LB, Kruk M, Kaptoge S, Karasik D, Karlsson MK, Lorentzon M, Masi L, McGuigan FE, Mellstrom D, Mosekilde L, Nogues X, Pols HA, Reeve J, Renner W, Rivadeneira F, van Schoor NM, Weber K, Ioannidis JP, Uitterlinden AG; GENOMOS Study. Large-scale analysis of association between LRP5 and LRP6 variants and osteoporosis. JAMA. 2008 Mar 19;299(11):1277-90. doi: 10.1001/jama.299.11.1277.
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe (Oczekiwany)
Ukończenie studiów (Oczekiwany)
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
- PROMETEO
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
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 .