- ICH GCP
- Реестр клинических исследований США
- Клиническое испытание 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.
Обзор исследования
Статус
Тип исследования
Регистрация (Ожидаемый)
Контакты и местонахождение
Места учебы
-
-
Sichuan
-
Chengdu, Sichuan, Китай, 610072
- Рекрутинг
- Sichuan Academy of Medical Sciences
-
Контакт:
- Hua Jiang, MBBS,PhD
- Номер телефона: 8613980001701
- Электронная почта: cdjianghua@gmail.com
-
Контакт:
- Bin Cai, MBBS
- Номер телефона: 86-18981838125
- Электронная почта: bin.cai@traumabank.org
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
Принимает здоровых добровольцев
Полы, имеющие право на обучение
Метод выборки
Исследуемая популяция
Описание
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
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
|---|
|
Acute severe disease
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Временное ограничение |
|---|---|
|
Смертность при госпитализации
Временное ограничение: Смертельные случаи от госпитализации до выписки (до 10 недель)
|
Смертельные случаи от госпитализации до выписки (до 10 недель)
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Временное ограничение |
|---|---|
|
Multi Organ Dysfunction Syndrome(MODS)
Временное ограничение: MODS events occurence from admission to discharge(up to 10 weeks)
|
MODS events occurence from admission to discharge(up to 10 weeks)
|
Соавторы и исследователи
Следователи
- Учебный стул: Hua Jiang, PhD, MBBS, Sichuan Academy of Medical Sciences
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования
Первичное завершение (Ожидаемый)
Завершение исследования (Ожидаемый)
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (Оценивать)
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Другие идентификационные номера исследования
- MetaLab_2014_001
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .