- ICH GCP
- Rejestr badań klinicznych w USA
- Badanie kliniczne NCT05159141
Rola rytmu okołodobowego we wpływie interwencji snu na profilaktykę otyłości we wczesnym dzieciństwie
Przegląd badań
Status
Warunki
Interwencja / Leczenie
Szczegółowy opis
Treść badania 1.1 Badanie wiarygodności i ważności dobowego rytmu okołodobowego zachowań niemowląt i małych dzieci oraz ustanowienie modelu prognozowania rytmu okołodobowego W trzech badanych społecznościach zrekrutowano 10 niemowląt w wieku 4 miesięcy, 6 miesięcy, 12 miesięcy i 2 lat, łącznie 120 dzieci. Dobowe rytmy snu, aktywności, oświetlenia i jedzenia zbierano za pomocą przenośnego urządzenia Actiwatch-2 oraz dziennika dziennego. Ślina w 7 punktach czasowych (09:00, 13:00, 17:00, 21:00, 01:00, 05:00 i 09:00) została pobrana w celu określenia poziomu melatoniny jako złotego standardu rytmu okołodobowego zegary biologiczne w środowisku naturalnym. Określono korelację między dobowymi rytmami dobowymi a charakterystyką wydzielania melatoniny. Za pomocą modelowania matematycznego ustalono model o wysokiej niezawodności.
1.2 Wieloośrodkowe badanie kohortowe wpływu interwencji snu na funkcje metaboliczne u dzieci z otyłością Metody: Równolegle wieloośrodkowe randomizowane badanie kontrolowane 1:1 przeprowadzono w celu rekrutacji 80 niemowląt z każdej grupy kontrolnej i grupy interwencyjnej w 28 dni po urodzeniu. Grupę kontrolną obserwowano 5 razy (28 dni, 2 miesiące, 4 miesiące, 6 miesięcy i 12 miesięcy) opartej na dowodach interwencji w zakresie snu niemowląt na podstawie rutynowej opieki nad dzieckiem i obserwowano do 2 roku życia. Głównymi wynikami były zmiany BMI z w wieku 0-6 miesięcy oraz metaboliczne markery otyłości w wieku 2 lat, takie jak BMI z, tłuszcz podskórny, skład ciała i biochemia krwi. Na podstawie analizy opisowej określono wpływ interwencji snu na metabolizm otyłości niemowląt i rytm dobowy, a także mechanizm przyczynowy rytmu okołodobowego, wskaźnik metaboliczny otyłości i inne czynniki określono za pomocą przyczynowej sieci bayesowskiej.
1.3 Weryfikacja modeli predykcyjnych rytmów okołodobowych zegarów behawioralnych W drugiej części trzech badanych społeczności dwie grupy zostały losowo wybrane w 20 przypadkach, łącznie 120 niemowląt i dzieci.
Po 4 miesiącach, 6 miesiącach, 12 miesiącach i 2 latach po urodzeniu pobrano próbki śliny w 2 punktach czasowych oprócz Actiwatch-2 i danych rytmu dziennego, a także zmierzono poziomy melatoniny w celu walidacji modelu przewidywania rytmu.
- Cele badań
Projekt ten, oparty na koncepcji wczesnej profilaktyki, koncentruje się na roli rytmów okołodobowych w interwencji związanej ze snem niemowląt w celu zapobiegania otyłości i realizuje dwa następujące cele:
2.1. Określenie intensywności korelacji między rytmem dobowym niemowląt a charakterystyką rytmu wydzielania melatoniny według standardu złota.
Nad modelowaniem matematycznym w celu ustalenia wysokiej wiarygodności i trafności behawioralnego zegara biologicznego modelu przewidywania rytmu okołodobowego u niemowląt i małych dzieci w celu weryfikacji i zastosowania w wieloośrodkowym badaniu kohortowym interwencji snu.
2.2 Zbadanie wpływu interwencji związanych ze snem na niemowlęta poprzez ustanowienie standardowej, wieloośrodkowej kohorty interwencji związanych ze snem Niemowlętom dostarczanie wysokiej jakości danych naukowych dotyczących wczesnej profilaktyki i kontroli otyłości u dzieci oraz opracowanie bardziej trafnych strategii zapobiegania i kontroli ma ogromne znaczenie dla zdrowia publicznego.
Typ studiów
Zapisy (Oczekiwany)
Faza
- Nie dotyczy
Kontakty i lokalizacje
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Jiang Fan, PhD
- Numer telefonu: 021-38626161
- E-mail: fanjiang@shsmu.edu.cn
Lokalizacje studiów
-
-
Shanghai
-
Shanghai, Shanghai, Chiny, 2000127
- Shanghai children's medicial center affiliated shanghai jiaotong University School of Medicine
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
Akceptuje zdrowych ochotników
Płeć kwalifikująca się do nauki
Opis
Kryteria przyjęcia:
- Niemowlęta i małe dzieci: w wieku 4 miesięcy, 6 miesięcy, 12 miesięcy i 2 lata;
- poród pojedynczy w terminie (37-42 tydzień ciąży);
- choroba nieaktywna zdrowotnie;
- normalna ocena rozwoju Griffithsa;
- poród naturalny lub cesarskie cięcie społeczne;
- Wynik Apgar większy niż 7 przy urodzeniu przez 1 lub 5 minut.
Kryteria wyłączenia:
- Niemowlęta i małe dzieci: masa urodzeniowa < 2500 g;
- porody przedwczesne lub mnogie;
- ultrasonografia prenatalna wskazująca na opóźnienie wzrostu wewnątrzmacicznego;
- ciężkie choroby organiczne dziecka po urodzeniu, które były hospitalizowane w celu leczenia;
- wady wrodzone lub choroby wpływające na karmienie dziecka (rozszczep wargi i podniebienia, choroby metaboliczne itp.).
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Główny cel: Leczenie
- Przydział: Randomizowane
- Model interwencyjny: Przydział równoległy
- Maskowanie: Podwójnie
Broń i interwencje
Grupa uczestników / Arm |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Brak interwencji: kontrola
Monitorowanie snu niemowląt (aktygrafia i nabiał snu) oraz ankiety dla rodziców
|
|
|
Eksperymentalny: Behawioralna interwencja snu u niemowląt
Interwencjoniści współpracują z rodziną, aby opracować dostosowaną strategię interwencji w zakresie snu, która obejmuje odpowiedni harmonogram snu i rutynę przed snem, kładzenie dziecka do łóżka, gdy jest jeszcze śpiące, a nie wtedy, gdy już śpi, oraz odczekanie 1 do 2 minut przed zajęciem się dzieckiem podczas nocnych przebudzeń .
Rodzice są edukowani do wdrażania protokołu behawioralnego przed snem i po nocnych przebudzeniach.
|
Interwencja składa się z protokołu behawioralnego snu niemowlęcia.
W metodzie dostosowanej interwencji rodzice proszeni są o wdrożenie protokołu behawioralnego przed snem i podczas kolejnych nocnych przebudzeń.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Stan snu dzieci
Ramy czasowe: 4 miesiące
|
Przeprowadzono 7-dniową ocenę stanu snu dzieci za pomocą Actiwatch (AMI) oraz dzienniczka snu.
AMI to system oceny snu oparty na monitorowaniu indywidualnej aktywności, którego punkt oceny oparty jest na dzienniczku snu.
|
4 miesiące
|
|
Stan snu dzieci
Ramy czasowe: 6 miesięcy
|
Przeprowadzono 7-dniową ocenę stanu snu dzieci za pomocą Actiwatch (AMI) oraz dzienniczka snu.
AMI to system oceny snu oparty na monitorowaniu indywidualnej aktywności, którego punkt oceny oparty jest na dzienniczku snu.
|
6 miesięcy
|
|
Stan snu dzieci
Ramy czasowe: 12 miesięcy
|
Przeprowadzono 7-dniową ocenę stanu snu dzieci za pomocą Actiwatch (AMI) oraz dzienniczka snu.
AMI to system oceny snu oparty na monitorowaniu indywidualnej aktywności, którego punkt oceny oparty jest na dzienniczku snu.
|
12 miesięcy
|
|
Stan snu dzieci
Ramy czasowe: 2 lata
|
Przeprowadzono 7-dniową ocenę stanu snu dzieci za pomocą Actiwatch (AMI) oraz dzienniczka snu.
AMI to system oceny snu oparty na monitorowaniu indywidualnej aktywności, którego punkt oceny oparty jest na dzienniczku snu.
|
2 lata
|
|
Antropometria dziecięca
Ramy czasowe: 4 miesiące
|
Waga w kilogramach
|
4 miesiące
|
|
Antropometria dziecięca
Ramy czasowe: 6 miesięcy
|
Waga w kilogramach
|
6 miesięcy
|
|
Antropometria dziecięca
Ramy czasowe: 12 miesięcy
|
Waga w kilogramach
|
12 miesięcy
|
|
Antropometria dziecięca
Ramy czasowe: 2 lata
|
Waga w kilogramach
|
2 lata
|
|
Antropometria dziecięca
Ramy czasowe: 4 miesiące
|
Długość/wysokość w centymetrach
|
4 miesiące
|
|
Antropometria dziecięca
Ramy czasowe: 6 miesięcy
|
Długość/wysokość w centymetrach
|
6 miesięcy
|
|
Antropometria dziecięca
Ramy czasowe: 12 miesięcy
|
Długość/wysokość w centymetrach
|
12 miesięcy
|
|
Antropometria dziecięca
Ramy czasowe: 2 lata
|
Długość/wysokość w centymetrach
|
2 lata
|
|
Antropometria dziecięca
Ramy czasowe: 4 miesiące
|
Waga i wzrost zostaną połączone w celu uzyskania wskaźnika BMI (obliczonego przez wagę podzieloną przez kwadrat długości/wzrostu) w kg/m^2
|
4 miesiące
|
|
Antropometria dziecięca
Ramy czasowe: 6 miesięcy
|
Waga i wzrost zostaną połączone w celu uzyskania wskaźnika BMI (obliczonego przez wagę podzieloną przez kwadrat długości/wzrostu) w kg/m^2
|
6 miesięcy
|
|
Antropometria dziecięca
Ramy czasowe: 12 miesięcy
|
Waga i wzrost zostaną połączone w celu uzyskania wskaźnika BMI (obliczonego przez wagę podzieloną przez kwadrat długości/wzrostu) w kg/m^2
|
12 miesięcy
|
|
Antropometria dziecięca
Ramy czasowe: 2 lata
|
Waga i wzrost zostaną połączone w celu uzyskania wskaźnika BMI (obliczonego przez wagę podzieloną przez kwadrat długości/wzrostu) w kg/m^2
|
2 lata
|
|
Antropometria dziecięca
Ramy czasowe: 6 miesięcy
|
Obwód ramienia w centymetrach
|
6 miesięcy
|
|
Antropometria dziecięca
Ramy czasowe: 12 miesięcy
|
Obwód ramienia w centymetrach
|
12 miesięcy
|
|
Antropometria dziecięca
Ramy czasowe: 2 lata
|
Obwód ramienia w centymetrach
|
2 lata
|
|
Antropometria dziecięca
Ramy czasowe: 6 miesięcy
|
Grubość fałdu skórnego tricepsa w centymetrach
|
6 miesięcy
|
|
Antropometria dziecięca
Ramy czasowe: 12 miesięcy
|
Grubość fałdu skórnego tricepsa w centymetrach
|
12 miesięcy
|
|
Antropometria dziecięca
Ramy czasowe: 2 lata
|
Grubość fałdu skórnego tricepsa w centymetrach
|
2 lata
|
|
Antropometria dziecięca
Ramy czasowe: 6 miesięcy
|
Grubość fałdu podłopatkowego w centymetrach
|
6 miesięcy
|
|
Antropometria dziecięca
Ramy czasowe: 12 miesięcy
|
Grubość fałdu podłopatkowego w centymetrach
|
12 miesięcy
|
|
Antropometria dziecięca
Ramy czasowe: 2 lata
|
Grubość fałdu podłopatkowego w centymetrach
|
2 lata
|
|
Indeks metabolizmu niemowląt
Ramy czasowe: 2 lata
|
Poziom cholesterolu całkowitego we krwi
|
2 lata
|
|
Indeks metabolizmu niemowląt
Ramy czasowe: 2 lata
|
Poziom lipoprotein o dużej gęstości we krwi
|
2 lata
|
|
Indeks metabolizmu niemowląt
Ramy czasowe: 2 lata
|
Poziom lipoprotein o niskiej gęstości we krwi
|
2 lata
|
|
Indeks metabolizmu niemowląt
Ramy czasowe: 2 lata
|
Poziom trójglicerydów we krwi
|
2 lata
|
|
Indeks metabolizmu niemowląt
Ramy czasowe: 2 lata
|
Poziom glukozy we krwi na czczo
|
2 lata
|
|
Indeks metabolizmu niemowląt
Ramy czasowe: 2 lata
|
Poziom insuliny we krwi
|
2 lata
|
|
Indeks metabolizmu niemowląt
Ramy czasowe: 2 lata
|
Poziom greliny we krwi
|
2 lata
|
|
Indeks metabolizmu niemowląt
Ramy czasowe: 2 lata
|
Poziom leptyny we krwi
|
2 lata
|
|
Indeks metabolizmu niemowląt
Ramy czasowe: 2 lata
|
Poziom adiponektyny we krwi
|
2 lata
|
|
Rytm dobowy dzieci
Ramy czasowe: 4 miesiące
|
Poziomy melatoniny w ślinie w 7 punktach czasowych (09:00, 13:00, 17:00, 21:00, 01:00, 05:00 i 09:00) jako złoty standard rytmów dobowych zegarów biologicznych w środowisku naturalnym.
|
4 miesiące
|
|
Rytm dobowy dzieci
Ramy czasowe: 6 miesięcy
|
Poziomy melatoniny w ślinie w 7 punktach czasowych (09:00, 13:00, 17:00, 21:00, 01:00, 05:00 i 09:00) jako złoty standard rytmów dobowych zegarów biologicznych w środowisku naturalnym.
|
6 miesięcy
|
|
Rytm dobowy dzieci
Ramy czasowe: 12 miesięcy
|
Poziomy melatoniny w ślinie w 7 punktach czasowych (09:00, 13:00, 17:00, 21:00, 01:00, 05:00 i 09:00) jako złoty standard rytmów dobowych zegarów biologicznych w środowisku naturalnym.
|
12 miesięcy
|
|
Rytm dobowy dzieci
Ramy czasowe: 2 lata
|
Poziomy melatoniny w ślinie w 7 punktach czasowych (09:00, 13:00, 17:00, 21:00, 01:00, 05:00 i 09:00) jako złoty standard rytmów dobowych zegarów biologicznych w środowisku naturalnym.
|
2 lata
|
Współpracownicy i badacze
Śledczy
- Krzesło do nauki: Jiang Fan, PhD, Shanghai children's medicial center affiliated shanghai jiaotong University School of Medicine
Publikacje i pomocne linki
Publikacje ogólne
- Juonala M, Magnussen CG, Berenson GS, Venn A, Burns TL, Sabin MA, Srinivasan SR, Daniels SR, Davis PH, Chen W, Sun C, Cheung M, Viikari JS, Dwyer T, Raitakari OT. Childhood adiposity, adult adiposity, and cardiovascular risk factors. N Engl J Med. 2011 Nov 17;365(20):1876-85. doi: 10.1056/NEJMoa1010112.
- Komarzynski S, Bolborea M, Huang Q, Finkenstadt B, Levi F. Predictability of individual circadian phase during daily routine for medical applications of circadian clocks. JCI Insight. 2019 Sep 19;4(18):e130423. doi: 10.1172/jci.insight.130423.
- WHO-UNICEF- Lancet Commissioners. After COVID-19, a future for the world's children? Lancet. 2020 Aug 1;396(10247):298-300. doi: 10.1016/S0140-6736(20)31481-1. Epub 2020 Jul 2. No abstract available.
- Bluher M. Obesity: global epidemiology and pathogenesis. Nat Rev Endocrinol. 2019 May;15(5):288-298. doi: 10.1038/s41574-019-0176-8.
- Sung H, Siegel RL, Torre LA, Pearson-Stuttard J, Islami F, Fedewa SA, Goding Sauer A, Shuval K, Gapstur SM, Jacobs EJ, Giovannucci EL, Jemal A. Global patterns in excess body weight and the associated cancer burden. CA Cancer J Clin. 2019 Mar;69(2):88-112. doi: 10.3322/caac.21499. Epub 2018 Dec 12.
- Geserick M, Vogel M, Gausche R, Lipek T, Spielau U, Keller E, Pfaffle R, Kiess W, Korner A. Acceleration of BMI in Early Childhood and Risk of Sustained Obesity. N Engl J Med. 2018 Oct 4;379(14):1303-1312. doi: 10.1056/NEJMoa1803527.
- Ward ZJ, Long MW, Resch SC, Giles CM, Cradock AL, Gortmaker SL. Simulation of Growth Trajectories of Childhood Obesity into Adulthood. N Engl J Med. 2017 Nov 30;377(22):2145-2153. doi: 10.1056/NEJMoa1703860.
- Franks PW, Hanson RL, Knowler WC, Sievers ML, Bennett PH, Looker HC. Childhood obesity, other cardiovascular risk factors, and premature death. N Engl J Med. 2010 Feb 11;362(6):485-93. doi: 10.1056/NEJMoa0904130.
- Fontaine KR, Redden DT, Wang C, Westfall AO, Allison DB. Years of life lost due to obesity. JAMA. 2003 Jan 8;289(2):187-93. doi: 10.1001/jama.289.2.187.
- Prospective Studies Collaboration; Whitlock G, Lewington S, Sherliker P, Clarke R, Emberson J, Halsey J, Qizilbash N, Collins R, Peto R. Body-mass index and cause-specific mortality in 900 000 adults: collaborative analyses of 57 prospective studies. Lancet. 2009 Mar 28;373(9669):1083-96. doi: 10.1016/S0140-6736(09)60318-4. Epub 2009 Mar 18.
- Hamilton D, Dee A, Perry IJ. The lifetime costs of overweight and obesity in childhood and adolescence: a systematic review. Obes Rev. 2018 Apr;19(4):452-463. doi: 10.1111/obr.12649. Epub 2017 Dec 22.
- Sonntag D, Ali S, De Bock F. Lifetime indirect cost of childhood overweight and obesity: A decision analytic model. Obesity (Silver Spring). 2016 Jan;24(1):200-6. doi: 10.1002/oby.21323. Epub 2015 Dec 6.
- GBD 2015 Obesity Collaborators; Afshin A, Forouzanfar MH, Reitsma MB, Sur P, Estep K, Lee A, Marczak L, Mokdad AH, Moradi-Lakeh M, Naghavi M, Salama JS, Vos T, Abate KH, Abbafati C, Ahmed MB, Al-Aly Z, Alkerwi A, Al-Raddadi R, Amare AT, Amberbir A, Amegah AK, Amini E, Amrock SM, Anjana RM, Arnlov J, Asayesh H, Banerjee A, Barac A, Baye E, Bennett DA, Beyene AS, Biadgilign S, Biryukov S, Bjertness E, Boneya DJ, Campos-Nonato I, Carrero JJ, Cecilio P, Cercy K, Ciobanu LG, Cornaby L, Damtew SA, Dandona L, Dandona R, Dharmaratne SD, Duncan BB, Eshrati B, Esteghamati A, Feigin VL, Fernandes JC, Furst T, Gebrehiwot TT, Gold A, Gona PN, Goto A, Habtewold TD, Hadush KT, Hafezi-Nejad N, Hay SI, Horino M, Islami F, Kamal R, Kasaeian A, Katikireddi SV, Kengne AP, Kesavachandran CN, Khader YS, Khang YH, Khubchandani J, Kim D, Kim YJ, Kinfu Y, Kosen S, Ku T, Defo BK, Kumar GA, Larson HJ, Leinsalu M, Liang X, Lim SS, Liu P, Lopez AD, Lozano R, Majeed A, Malekzadeh R, Malta DC, Mazidi M, McAlinden C, McGarvey ST, Mengistu DT, Mensah GA, Mensink GBM, Mezgebe HB, Mirrakhimov EM, Mueller UO, Noubiap JJ, Obermeyer CM, Ogbo FA, Owolabi MO, Patton GC, Pourmalek F, Qorbani M, Rafay A, Rai RK, Ranabhat CL, Reinig N, Safiri S, Salomon JA, Sanabria JR, Santos IS, Sartorius B, Sawhney M, Schmidhuber J, Schutte AE, Schmidt MI, Sepanlou SG, Shamsizadeh M, Sheikhbahaei S, Shin MJ, Shiri R, Shiue I, Roba HS, Silva DAS, Silverberg JI, Singh JA, Stranges S, Swaminathan S, Tabares-Seisdedos R, Tadese F, Tedla BA, Tegegne BS, Terkawi AS, Thakur JS, Tonelli M, Topor-Madry R, Tyrovolas S, Ukwaja KN, Uthman OA, Vaezghasemi M, Vasankari T, Vlassov VV, Vollset SE, Weiderpass E, Werdecker A, Wesana J, Westerman R, Yano Y, Yonemoto N, Yonga G, Zaidi Z, Zenebe ZM, Zipkin B, Murray CJL. Health Effects of Overweight and Obesity in 195 Countries over 25 Years. N Engl J Med. 2017 Jul 6;377(1):13-27. doi: 10.1056/NEJMoa1614362. Epub 2017 Jun 12.
- Hale L, Troxel W, Buysse DJ. Sleep Health: An Opportunity for Public Health to Address Health Equity. Annu Rev Public Health. 2020 Apr 2;41:81-99. doi: 10.1146/annurev-publhealth-040119-094412. Epub 2020 Jan 3.
- Zhu B, Shi C, Park CG, Zhao X, Reutrakul S. Effects of sleep restriction on metabolism-related parameters in healthy adults: A comprehensive review and meta-analysis of randomized controlled trials. Sleep Med Rev. 2019 Jun;45:18-30. doi: 10.1016/j.smrv.2019.02.002. Epub 2019 Feb 10.
- Piovezan RD, Hirotsu C, Moizinho R, de Sa Souza H, D'Almeida V, Tufik S, Poyares D. Associations between sleep conditions and body composition states: results of the EPISONO study. J Cachexia Sarcopenia Muscle. 2019 Oct;10(5):962-973. doi: 10.1002/jcsm.12445. Epub 2019 May 24.
- Jiang F, Zhu S, Yan C, Jin X, Bandla H, Shen X. Sleep and obesity in preschool children. J Pediatr. 2009 Jun;154(6):814-8. doi: 10.1016/j.jpeds.2008.12.043. Epub 2009 Feb 24.
- Jiang YR, Spruyt K, Chen WJ, Shen XM, Jiang F. Somatic growth of lean children: the potential role of sleep. World J Pediatr. 2014 Aug;10(3):245-50. doi: 10.1007/s12519-014-0500-2. Epub 2014 Aug 15.
- Jiang YR, Spruyt K, Chen WJ, Mei H, Sun WQ, Wang Y, Li SH, Luo ZC, Shen XM, Jiang F. Associations between parent-reported sleep duration and adiposity in Chinese early adolescents. J Public Health (Oxf). 2015 Jun;37(2):277-85. doi: 10.1093/pubmed/fdu049. Epub 2014 Aug 7.
- Deng Y, Wang G, Ye X, Jiang Y, Lin Q, Dong S, Song Y, Zhu L, Meng M, Li W, Zhu Q, Sun W, Jiang F. The association between 25-hydroxyvitamin D levels and children's sleep-wake patterns: a prospective cohort study. Sleep Med. 2020 Mar;67:207-214. doi: 10.1016/j.sleep.2019.11.1252. Epub 2019 Dec 12.
- Paul IM, Savage JS, Anzman-Frasca S, Marini ME, Beiler JS, Hess LB, Loken E, Birch LL. Effect of a Responsive Parenting Educational Intervention on Childhood Weight Outcomes at 3 Years of Age: The INSIGHT Randomized Clinical Trial. JAMA. 2018 Aug 7;320(5):461-468. doi: 10.1001/jama.2018.9432.
- Savage JS, Birch LL, Marini M, Anzman-Frasca S, Paul IM. Effect of the INSIGHT Responsive Parenting Intervention on Rapid Infant Weight Gain and Overweight Status at Age 1 Year: A Randomized Clinical Trial. JAMA Pediatr. 2016 Aug 1;170(8):742-9. doi: 10.1001/jamapediatrics.2016.0445. Erratum In: JAMA Pediatr. 2016 Dec 1;170(12):1230.
- Taylor RW, Gray AR, Heath AM, Galland BC, Lawrence J, Sayers R, Healey D, Tannock GW, Meredith-Jones KA, Hanna M, Hatch B, Taylor BJ. Sleep, nutrition, and physical activity interventions to prevent obesity in infancy: follow-up of the Prevention of Overweight in Infancy (POI) randomized controlled trial at ages 3.5 and 5 y. Am J Clin Nutr. 2018 Aug 1;108(2):228-236. doi: 10.1093/ajcn/nqy090.
- Taylor BJ, Gray AR, Galland BC, Heath AM, Lawrence J, Sayers RM, Cameron S, Hanna M, Dale K, Coppell KJ, Taylor RW. Targeting Sleep, Food, and Activity in Infants for Obesity Prevention: An RCT. Pediatrics. 2017 Mar;139(3):e20162037. doi: 10.1542/peds.2016-2037.
- Hernandez-Garcia J, Navas-Carrillo D, Orenes-Pinero E. Alterations of circadian rhythms and their impact on obesity, metabolic syndrome and cardiovascular diseases. Crit Rev Food Sci Nutr. 2020;60(6):1038-1047. doi: 10.1080/10408398.2018.1556579. Epub 2019 Jan 11.
- Albrecht U, Ripperger JA. Circadian Clocks and Sleep: Impact of Rhythmic Metabolism and Waste Clearance on the Brain. Trends Neurosci. 2018 Oct;41(10):677-688. doi: 10.1016/j.tins.2018.07.007. Epub 2018 Sep 25.
- Kuhlman SJ, Craig LM, Duffy JF. Introduction to Chronobiology. Cold Spring Harb Perspect Biol. 2018 Sep 4;10(9):a033613. doi: 10.1101/cshperspect.a033613.
- Lewis P, Foster RG, Erren TC. Ticking time bomb? High time for chronobiological research. EMBO Rep. 2018 May;19(5):e46073. doi: 10.15252/embr.201846073. Epub 2018 Apr 3.
- Panda S. The arrival of circadian medicine. Nat Rev Endocrinol. 2019 Feb;15(2):67-69. doi: 10.1038/s41574-018-0142-x. No abstract available.
- Burki T. Nobel Prize awarded for discoveries in circadian rhythm. Lancet. 2017 Oct 14;390(10104):e25. doi: 10.1016/S0140-6736(17)32661-2. Epub 2017 Oct 12. No abstract available.
- Mohawk JA, Green CB, Takahashi JS. Central and peripheral circadian clocks in mammals. Annu Rev Neurosci. 2012;35:445-62. doi: 10.1146/annurev-neuro-060909-153128. Epub 2012 Apr 5.
- Flanagan A, Bechtold DA, Pot GK, Johnston JD. Chrono-nutrition: From molecular and neuronal mechanisms to human epidemiology and timed feeding patterns. J Neurochem. 2021 Apr;157(1):53-72. doi: 10.1111/jnc.15246. Epub 2020 Dec 10.
- Mason IC, Qian J, Adler GK, Scheer FAJL. Impact of circadian disruption on glucose metabolism: implications for type 2 diabetes. Diabetologia. 2020 Mar;63(3):462-472. doi: 10.1007/s00125-019-05059-6. Epub 2020 Jan 8.
- Chellappa SL, Vujovic N, Williams JS, Scheer FAJL. Impact of Circadian Disruption on Cardiovascular Function and Disease. Trends Endocrinol Metab. 2019 Oct;30(10):767-779. doi: 10.1016/j.tem.2019.07.008. Epub 2019 Aug 16.
- Rust MJ, Golden SS, O'Shea EK. Light-driven changes in energy metabolism directly entrain the cyanobacterial circadian oscillator. Science. 2011 Jan 14;331(6014):220-3. doi: 10.1126/science.1197243.
- Turek FW, Joshu C, Kohsaka A, Lin E, Ivanova G, McDearmon E, Laposky A, Losee-Olson S, Easton A, Jensen DR, Eckel RH, Takahashi JS, Bass J. Obesity and metabolic syndrome in circadian Clock mutant mice. Science. 2005 May 13;308(5724):1043-5. doi: 10.1126/science.1108750. Epub 2005 Apr 21.
- Jones ME, Schoemaker MJ, McFadden EC, Wright LB, Johns LE, Swerdlow AJ. Night shift work and risk of breast cancer in women: the Generations Study cohort. Br J Cancer. 2019 Jul;121(2):172-179. doi: 10.1038/s41416-019-0485-7. Epub 2019 May 29.
- Vetter C, Dashti HS, Lane JM, Anderson SG, Schernhammer ES, Rutter MK, Saxena R, Scheer FAJL. Night Shift Work, Genetic Risk, and Type 2 Diabetes in the UK Biobank. Diabetes Care. 2018 Apr;41(4):762-769. doi: 10.2337/dc17-1933. Epub 2018 Feb 12.
- Lin QM, Spruyt K, Leng Y, Jiang YR, Wang GH, Dong SM, Mei H, Jiang F. Cross-cultural disparities of subjective sleep parameters and their age-related trends over the first three years of human life: A systematic review and meta-analysis. Sleep Med Rev. 2019 Dec;48:101203. doi: 10.1016/j.smrv.2019.07.006. Epub 2019 Aug 5.
- Ray S, Reddy AB. Cross-talk between circadian clocks, sleep-wake cycles, and metabolic networks: Dispelling the darkness. Bioessays. 2016 Apr;38(4):394-405. doi: 10.1002/bies.201500056. Epub 2016 Feb 11.
- Goncalves BS, Adamowicz T, Louzada FM, Moreno CR, Araujo JF. A fresh look at the use of nonparametric analysis in actimetry. Sleep Med Rev. 2015 Apr;20:84-91. doi: 10.1016/j.smrv.2014.06.002. Epub 2014 Jun 20.
- Yamazaki S, Kerbeshian MC, Hocker CG, Block GD, Menaker M. Rhythmic properties of the hamster suprachiasmatic nucleus in vivo. J Neurosci. 1998 Dec 15;18(24):10709-23. doi: 10.1523/JNEUROSCI.18-24-10709.1998.
- Attanasio A, Borrelli P, Gupta D. Circadian rhythms in serum melatonin from infancy to adolescence. J Clin Endocrinol Metab. 1985 Aug;61(2):388-90. doi: 10.1210/jcem-61-2-388.
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Oczekiwany)
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
- SCMCIRB-Y2020006
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Opis planu IPD
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 .