- ICH GCP
- Registro de ensaios clínicos dos EUA
- Ensaio Clínico NCT02164786
Metabolomics Dynamics Study for Severe Patient
Modeling Metabolomic Dynamics Based on Nuclear Magnetic Resonance and High Performance Liquid Chromatography for Severe Patient: a Cohort Study
Acute severe disease is a major public health challenge that often affects young adults.In past decade, there are lot of new techniques have been developed that aim to improve the outcome of acute severe disease, But few of these works success. According to recently studies, the mortality of the multiple organ dysfunction syndrome(MODS) that is the major cause of death in patients who suffering from acute severe disease, is not improved. On the contrary, if MODS be predicted in early stage of acute severe disease, the death can be prevented. Because acute severe disease poses complex injury that involves multiple pathological processes, understanding the cellular and metabolic network malfunction during acute severe disease is crucial for clinical monitoring and intervention.
Human metabolism is a complex network with hundreds of cross-linked paths. During critical illness, the metabolic network is dynamically disturbed at multiple points. Classical research typically isolates a small part of this network to investigate the impact of pathological physiology molecular mechanisms on clinical outcome. In particular, researchers have examined metabolic disturbances such as cytokine network dysfunction, skeletal muscle breakdown, insulin resistance, dyslipidemia, testosterone and growth hormone/Insulin like growth factor (IGF)dysfunctions, low thyroxine syndrome, and deficiency of vitamin D and calcium with secondary hyperparathyroidism. These complex metabolic disturbances appear and interact at different stages during the pathological process after acute severe illness. Therefore, an integrated approach that combines the biochemical/molecular changes with network disturbances is the key to understanding acute severe illness at the systems biology level and establishing an accurate quantitative model for clinical monitoring.
An interdisciplinary method that includes high-throughput quantitative techniques and effective mathematical and visualization tools is necessary. Furthermore, interdisciplinary methods present the opportunity to develop innovative clinical diagnosis and monitoring methods for severe injuries. The aim of this study is to provide a novel high-throughput method that integrated proton-nuclear magnetic resonance (NMR) metabolomic fingerprinting and High Performance Liquid Chromatography with advance mathematics tools to modeling metabolic dynamics after acute severe disease.
Visão geral do estudo
Status
Tipo de estudo
Inscrição (Antecipado)
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Sichuan
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Chengdu, Sichuan, China, 610072
- Recrutamento
- Sichuan Academy of Medical Sciences
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Contato:
- Hua Jiang, MBBS,PhD
- Número de telefone: 8613980001701
- E-mail: cdjianghua@gmail.com
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Contato:
- Bin Cai, MBBS
- Número de telefone: 86-18981838125
- E-mail: bin.cai@traumabank.org
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
Aceita Voluntários Saudáveis
Gêneros Elegíveis para o Estudo
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Inclusion Criteria:
- Age:18-70 years
- Acute Physiology And Chronic Health Evaluation(APACHE)II>10
Exclusion Criteria:
- With comorbidity (Diabetes,Hyperthyroidism or primary organ dysfunction )
- Pregnancy
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
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Acute severe disease
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Prazo |
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Mortalidade na internação
Prazo: Eventos de óbito desde a admissão até a alta (até 10 semanas)
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Eventos de óbito desde a admissão até a alta (até 10 semanas)
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Prazo |
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Multi Organ Dysfunction Syndrome(MODS)
Prazo: MODS events occurence from admission to discharge(up to 10 weeks)
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MODS events occurence from admission to discharge(up to 10 weeks)
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Cadeira de estudo: Hua Jiang, PhD, MBBS, Sichuan Academy of Medical Sciences
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo
Conclusão Primária (Antecipado)
Conclusão do estudo (Antecipado)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Estimativa)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Outros números de identificação do estudo
- MetaLab_2014_001
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