- ICH GCP
- Amerikanska kliniska prövningsregistret
- Klinisk prövning NCT05413486
Sömn, fetma och psykiska sjukdomar - biologiska markörer för utvärdering av dygnsrytmik (SOMBER)
Cirkadiska störningar hos personer med psykisk sjukdom
Introduktion
16,8 % av den danska vuxna befolkningen är överviktiga (Body Mass Index> 30 kg/m2). Fetma ökar risken för livsstilssjukdomar som diabetes typ 2 och alkoholfri fettlever. Personer med psykisk ohälsa har en ökad risk att utveckla fetma. Både fetma och vissa psykiska störningar (bipolär sjukdom och schizofreni) är förknippade med dygnsrytmrubbningar. Kliniskt kan detta visa sig som nedsatt sömnkvalitet, depressiva symtom och ökad trötthet, men också avreglering av en lång rad kroppsliga processer som är föremål för dygnsrytmen.
Vid dygnsrytmrubbningar kan mönstret för hur mRNA från specifika "klockgener" uttrycks i cellen påverkas. Dessa klockgener är förknippade med fetma, bipolär sjukdom och schizofreni. Trots de tydliga indikationerna på ett samspel mellan psykisk ohälsa, fetma och dygnsrytmrubbningar är sambandet mellan dessa sjukdomar i stort sett outforskat.
Syfte
Syftet med denna studie är att undersöka dygnsstörningar hos personer med och utan fetma, samt personer med fetma och en komorbid diagnos av antingen schizofreni eller bipolär sjukdom.
Metoder
Studiepopulationen kommer att bestå av:
- Personer med fetma och schizofreni (N=20)
- Personer med fetma och bipolär sjukdom (N=20)
- Personer med fetma utan psykiatrisk sjukdom (N=20)
- Personer med BMI 18,5 - 25 kg/m2 och ingen psykiatrisk sjukdom (N=20)
Studieprocedur
Deltagarna kommer att besöka kliniken 2 gånger. Vid varje besök fyller deltagarna i frågeformulär och utför fysiska tester. Mellan besök 1 och 2 kommer deltagarna under en 2-dagarsperiod (hemma) att samla biologiska prover (fyra hår- och sex salivprover per dag). Dessutom kommer deltagarna att bära accelerometrar och kontinuerliga glukosmätare (CGM) i totalt 8 dagar, inklusive 2-dagars provtagningsperioden.
Provtagna hårsäckar analyseras för relativ expression av klockgenens mRNA. Saliv analyseras för kortisol- och melatoninhalt. De fyra deltagargrupperna analyseras och jämförs på dagtid variation i mRNA-uttryck, kortisol- och melatoninkoncentrationer och kroppstemperatur.
Perspektiv
En jämförelse av patientgrupper med psykisk sjukdom, fetma och dygnsstörningar kan ge ny insikt om sambandet mellan dessa sjukdomar.
Studieöversikt
Status
Betingelser
Intervention / Behandling
Detaljerad beskrivning
Bakgrund
Fetma (30 ≥ kg/m2) är en stor global hälsoutmaning. Fetma i världen har nästan tredubblats sedan 1975 (WHO, 2021) och förväntas fortsätta att öka i hela det västerländska samhället (OECD, 2017).
Fetma ökar risken för typ 2-diabetes (T2D), obstruktiv sömnapné (OSA), icke-alkoholisk fettleversjukdom (NAFLD), högt blodtryck, artros, polycystiskt ovariesyndrom och flera andra tillstånd (George et al., 2018; Luque -Ramirez et al., 2014; Mainous, Tanner, Jo, & Anton, 2016). Dödligheten ökar signifikant och en person med fetma klass III (BMI > 40 kg/m2) förutspås leva tio år kortare än en normalviktig person i samma ålder (Finkelstein, Brown, Wrage, Allaire, & Hoerger, 2010). Personer med fetma har fler dagars sjukskrivning, upplever sociala nackdelar (Hernaes, Andersen, Norheim, & Vage, 2015) och rapporterar en totalt sett sämre hälsorelaterad livskvalitet jämfört med personer som inte är överviktiga (Kolotkin & Andersen, 2017).
Fetma och psykisk sjukdom:
Psykisk sjukdom är förknippad med ökad risk för fetma. Fetma är ungefär två och tre gånger så vanlig hos personer med bipolära sjukdomar och schizofrenispektrumstörningar jämfört med personer utan psykisk sjukdom respektive (Annamalai, Kosir, & Tek, 2017; Chao, Wadden, & Berkowitz, 2019; Sicras, Rejas, Navarro , Serrat och Blanca, 2008). Många vanligt använda antipsykotiska läkemedel inducerar viktökning med en storlek som sträcker sig från neutral i vissa läkemedel till +5,3 kg i olanzapin (Vancampfort et al., 2015). Antipsykotiska inducerade viktförändringar beror på den underliggande sjukdomen (Moteshafi, Zhornitsky, Brunelle, & Stip, 2012). Många psykiska sjukdomar är förknippade med högre kaloriintag, sämre matkvalitet (Manu et al., 2015) och lägre nivåer av fysisk aktivitet (Schuch et al., 2017; Vancampfort et al., 2017).
Fetma, psykisk sjukdom och dygnsstörningar:
Människokroppen anpassar cellulära, fysiologiska och beteendemässiga rytmer till 24-timmars ljuscykeln. Att störa de normala dygnsrytmerna har dramatiska konsekvenser för många hälsoproblem, allt från hjärt-kärlsjukdomar till cancer (Morris, Purvis, Hu, & Scheer, 2016; Stevens, Brainard, Blask, Lockley, & Motta, 2014). Ett sömnmönster som överensstämmer med dygnsrytmen är avgörande för att bibehålla normal kroppsvikt. Att sova osammanhängande med de dygnsdefinierade sömntimmarna associerar alltså oberoende med övervikt och fetma, vilket ökar den relativa risken med 31 % respektive 96 % (McFadden, Jones, Schoemaker, Ashworth, & Swerdlow, 2014). Hos personer med schizofreni och bipolära sjukdomar störs nästan alla mått på sömnkvalitet och fysiologiska sömnmönster, även när deras sjukdom anses välbehandlad (Meyer et al., 2020).
I mänskliga celler är dygnsklockor sammansatta av en uppsättning proteiner som genererar självförsörjande dygnsrytmsvängningar genom positiva och negativa transkriptionella/translationella återkopplingsslingor. Den mänskliga dygnsklockan innefattar en rad "klockgener". Till exempel: 'Period'-generna (per1 och per2) är båda delar av den cirkadiska återkopplingsslingan. Mössmodeller som slagits ut för per 1/2 saknar helt en dygnsrytm och går upp mer i vikt efter en diet med hög fetthalt (Dallmann & Weaver, 2010). Dysreglering av per1, per2 och andra klockgener har kopplats till psykiatriska störningar, inklusive depression, schizofreni och bipolära störningar (Charrier, Olliac, Roubertoux, & Tordjman, 2017).
Sammantaget kan störningar i klockgenen och hormonell rytmicitet vara en viktig länk mellan psykisk sjukdom, sömnstörningar och fetma. Sömnstörningar är potentiellt behandlingsbara. Följaktligen kan återställande av sömnmönster vara ett möjligt mål för att förhindra viktökning och fetma hos denna patientgrupp.
Studiemål:
Att utvärdera biologiska markörer för störd dygnsrytm hos personer med fetma och schizofreni eller bipolär sjukdom.
Övergripande hypoteser:
Personer med fetma och schizofreni eller bipolär sjukdom har störd dygnsrytm jämfört med kontroller utan psykisk sjukdom.
Metoder
Studera design:
Detta kommer att vara en fall-kontrollstudie med ett enda center med upprepade åtgärder.
Studera befolkning:
Studiepopulationen kommer att bestå av fyra grupper:
- Personer med BMI > 30 kg/m2 och schizofrenispektrumstörning (N=20)
- Personer med BMI > 30 kg/m2 och bipolär spektrumstörning (N=20)
- Personer med BMI > 30 kg/m2 utan psykiatrisk sjukdom eller sömnstörningar (N=20)
- Personer med BMI 18,5 - 25 kg/m2 och ingen psykiatrisk sjukdom eller sömnstörningar (N=20)
Uteslutningskriterium:
• Deltagare som tar orala tillskott av melatonin utesluts om paus bedöms som olämpligt.
Studieprocedur:
Deltagarna kommer att besöka kliniken två gånger. Mellan besöken kommer deltagarna att samla in biologiska prover och data som är relevanta för att förstå dygnsrytmer under en 2-dagarsperiod. Dessutom kommer deltagarna att bära accelerometrar och kontinuerliga glukosmätare (CGM) i totalt 8 dagar.
Kliniskt besök 1:
Under det första kliniska besöket kommer ett kort (<10 min) testbatteri att administreras. Detta inkluderar tester av gångfunktion, handgreppsstyrka och balans. Dessutom mäts vikt, längd, midje- och höftomkrets samt kroppssammansättning (genom bioimpedans). Efter tester administreras ett kort frågeformulär.
Slutligen monteras kroppsburna sensorer (accelerometrar och CGM) och deltagaren får noggrann instruktion i hur man registrerar kostintag och utför biologisk provtagning (hår- och salivprover). De två provtagningsdagarna kommer om möjligt att placeras omedelbart efter kliniskt besök 1 och minst inom 5 dagar.
Tester hemma:
Under testdag 1 och 2 kommer deltagarna att samla salivprover ~6 gånger (beroende på läggtid) per dag och hårprover 4 gånger per dag och registrera sin kroppstemperatur och kostintag (se "datainsamling" nedan). Deltagarna kommer varje dag att få hembesök av projektledaren. Om möjligt kommer besök att planeras runt kl. 12.00 för att hjälpa deltagarna med provtagning mitt på dagen. Besöken är planerade att ta <20 minuter. Under besöken kommer projektledaren att administrera ett kort frågeformulär om användning av mediaenheter och sömnmiljöns ljusexponering.
Kliniskt besök 2:
Efter de två provtagningsdagarna träffas deltagarna igen på kliniken. Under detta besök överlämnas resterande testutrustning och prover. Efteråt fyller patienten i Morgon-Eveningness Questionnaire (MEQ). Dessutom kommer testledaren att utföra en kort intervju (~10 min) där deltagarna ombeds betygsätta sin upplevelse. Om deltagaren inte har screenats för sömnapné nyligen (<6 månader), kommer en tid för respiratorisk sömnövervakning att schemaläggas.
Datahantering och analyser:
Data kommer att lagras och hanteras i enlighet med dansk lag och förordning. Alla datafiler kommer att sparas i 5 år efter studiens slutförande och därefter anonymiseras eller raderas.
Statistik:
Störningar i dygnsrytmen kommer att analyseras genom longitudinella multi-level analyser som jämför resultat mellan studiegrupper (BMI >30 kg/m2, ≤25 kg/m2, med och utan psykisk sjukdom) justerat för kön och ålder. Samband mellan dygnsrytmreglerade variabler (hormoner, temperatur, glukosnivåer och genuttryck) kommer att undersökas genom korrelationsanalys.
Effektberäkning:
Eftersom det är explorativt till sin natur finns det inte tillräckligt med data för att göra en uppriktig effektberäkning. Nya studier upptäckte dock signifikanta skillnader i klockgenuttryck mellan personer med och utan sömnstörningar med 14 till 20 personer i varje studiegrupp (Canales et al., 2019; Zhanfeng, Hechun, Zhijun, Hongyu, & Zhou, 2019).
Information från patientregister:
Efter att samtycke är undertecknat kommer patientjournaler att granskas för information om ålder, kön, socioekonomisk status, läkemedelsstatus och förekomst av psykiatriska diagnoser (bi-polär, schizofreni och depression), medicinhistoria och fetmarelaterad sjukdomsprevalens.
Finansiering och försäkring:
Detta är ett forskarinitierat forskningsprojekt. Projektet fick 913.000 kr.- från Region Syddanmarks Pulje för Fri og Strategisk Forskning 2021 för att täcka löpande utgifter. Studiemedel placeras på ett dedikerat konto och kontonumret har spridits till Regional kommitté för hälsoforskningsetik i Syddanmark. Utredarna eller Medicinska avdelningen, Sydvästjyllands Universitetssjukhus har ingen ekonomisk vinst i studien och har ingen intressekonflikt som skulle kunna uppfattas som inverkan på denna studies opartiskhet. Patienterna får ingen betalning men resekostnader kan ersättas.
Biverkningar, risker och komplikationer:
Studien är utformad för att minimera besvär genom att använda en relativt kort lista över resultat som kräver aktiv deltagares medverkan. Dessutom minimeras deltagarnas arbetsbelastning genom användning av digitala lösningar. Deltagarna behöver inte spela in sömn- eller matdagböcker och behöver inte väga matvaror eftersom dessa spelas in med digitalkamera.
Det finns inga kända risker förknippade med nuvarande studieprocedur. Deltagarna informeras om potentiellt obehag när de plockar hår eller när de monterar CGM och att vissa kan uppleva sämre sömnkvalitet när de sover med CRM-instrumentet. Deltagarna uppmuntras att rapportera alla biverkningar som upplevts under eller efter studieproceduren. I händelse av skada uppmanas deltagarna att rapportera sitt ärende till det danska nationella patientersättningssystemet (http://www.patientforsikringen.dk), även länkat i deltagarinformationen.
Perspektiv
Jämförande data om patientgrupper som uppvisar psykisk sjukdom, fetma och dygnsstörningar kan hjälpa till att belysa sambandet mellan dessa sjukdomar. Om dygnsstörningar är mer uttalade hos personer med fetma och schizofreni eller bipolär sjukdom, jämfört med personer med fetma och ingen psykisk sjukdom, belyser detta behovet av behandling som är effektiv för att normalisera sömnmönster i dessa patientgrupper.
Studietyp
Inskrivning (Beräknad)
Kontakter och platser
Studiekontakt
- Namn: Claus B Juhl, phD
- Telefonnummer: +45 60867272
- E-post: Claus.Bogh.Juhl@rsyd.dk
Studera Kontakt Backup
- Namn: Mikkel EI Kolind, MSc
- Telefonnummer: +45 31135292
- E-post: mikkel.emil.iwanoff.kolind@rsyd.dk
Studieorter
-
-
-
Esbjerg, Danmark, 6700
- Rekrytering
- Hospital South West Jutland
-
Kontakt:
- Mikkel EI Kolind, MSc
- Telefonnummer: +45 31135292
- E-post: mikkel.emil.iwanoff.kolind@rsyd.dk
-
Kontakt:
- Claus B Juhl, PhD
- Telefonnummer: +45 60867172
- E-post: Claus.Bogh.Juhl@rsyd.dk
-
-
Deltagandekriterier
Urvalskriterier
Åldrar som är berättigade till studier
Tar emot friska volontärer
Testmetod
Studera befolkning
Deltagare kan rekryteras på två sätt:
- Remiss via lokala psykiatriska behandlingsenheter.
- Remiss genom South Danish Obesity Initiative (SDOI). SDOI är ett initiativ på Sydvästjyllands sjukhus. SDOI är registrerat hos den danska dataskyddsmyndigheten (20/29076).
Medan inga formella uteslutningskriterier presenteras för symtomens svårighetsgrad. Hälsopersonal vid psykiatriska behandlingsenheter och SDOI kommer endast att hänvisa deltagare med hög sannolikhet att genomföra undersökningsprogrammet.
Beskrivning
Inklusionskriterier:
Att uppfylla kriterierna för en av de fyra studiegrupperna:
- Personer med BMI > 30 kg/m2 och schizofrenispektrumstörning (N=20)
- Personer med BMI > 30 kg/m2 och bipolär störning (N=20)
- Personer med BMI > 30 kg/m2 utan psykiatrisk sjukdom eller sömnstörningar (N=20)
- Personer med BMI 18,5 - 25 kg/m2 och ingen psykiatrisk sjukdom eller sömnstörningar (N=20)
Exklusions kriterier:
- Deltagare som tar orala tillskott av melatonin är uteslutna om paus bedöms som olämpligt.
Studieplan
Hur är studien utformad?
Designdetaljer
Kohorter och interventioner
Grupp / Kohort |
Intervention / Behandling |
|---|---|
|
SCH, OB
Personer med fetma (BMI > 30 kg/m2) och en medicinsk diagnos av schizofrenispektrumstörning.
|
Exponering definieras av grupptillhörighet, dvs. Bipolär sjukdom vs. schizofreni vs. ingen sjukdom. Likaså med fetma vs normalvikt. Biologiska markörer för dag-dygnsrytm jämförs över sjukdoms- och viktgrupper. |
|
BD, OB
Personer med fetma (BMI > 30 kg/m2) och en medicinsk diagnos av bipolär spektrumstörning.
|
Exponering definieras av grupptillhörighet, dvs. Bipolär sjukdom vs. schizofreni vs. ingen sjukdom. Likaså med fetma vs normalvikt. Biologiska markörer för dag-dygnsrytm jämförs över sjukdoms- och viktgrupper. |
|
Kontroll, OB
Kontrollgrupp med fetma.
Personer med fetma (BMI > 30 kg/m2) utan psykiatrisk sjukdom eller sömnstörningar.
|
Exponering definieras av grupptillhörighet, dvs. Bipolär sjukdom vs. schizofreni vs. ingen sjukdom. Likaså med fetma vs normalvikt. Biologiska markörer för dag-dygnsrytm jämförs över sjukdoms- och viktgrupper. |
|
Kontroll, icke-OB
Normalviktig (BMI 18,5 - 25kg/m2) kontrollgrupp utan psykiatrisk sjukdom.
|
Exponering definieras av grupptillhörighet, dvs. Bipolär sjukdom vs. schizofreni vs. ingen sjukdom. Likaså med fetma vs normalvikt. Biologiska markörer för dag-dygnsrytm jämförs över sjukdoms- och viktgrupper. |
Vad mäter studien?
Primära resultatmått
Resultatmått |
Åtgärdsbeskrivning |
Tidsram |
|---|---|---|
|
Dagtid Circadian variation i klockgenens mRNA-uttryck
Tidsram: under två hela dagar i följd plockar deltagaren hårstrån och placerar hårroten i en upplösningsbuffert. Deltagarna kommer var och en att samla in 4 prover per dag: omedelbart efter uppvaknandet och var sjätte föregående timme, inklusive omedelbart före sänggåendet.
|
Relativ mängd olika klockgen-mRNA, jämfört med hushållsgenen
|
under två hela dagar i följd plockar deltagaren hårstrån och placerar hårroten i en upplösningsbuffert. Deltagarna kommer var och en att samla in 4 prover per dag: omedelbart efter uppvaknandet och var sjätte föregående timme, inklusive omedelbart före sänggåendet.
|
Sekundära resultatmått
Resultatmått |
Åtgärdsbeskrivning |
Tidsram |
|---|---|---|
|
Dagtid Cirkadisk variation i salivmelatoninkoncentration
Tidsram: under två hela dagar i följd kommer deltagaren att samla salivprover. Deltagarna kommer var och en att samla ~6 prover per dag: omedelbart efter uppvaknandet, 6 och 12 timmar efter uppvaknandet och varannan timme fram till sänggåendet, inklusive ett prov omedelbart före sänggåendet.
|
Salivprover analyseras för melatoninkoncentration under hela dagen.
|
under två hela dagar i följd kommer deltagaren att samla salivprover. Deltagarna kommer var och en att samla ~6 prover per dag: omedelbart efter uppvaknandet, 6 och 12 timmar efter uppvaknandet och varannan timme fram till sänggåendet, inklusive ett prov omedelbart före sänggåendet.
|
|
Dagtid Cirkadisk variation i salivkortisolkoncentration
Tidsram: under två hela dagar i följd kommer deltagaren att samla salivprover. Deltagarna kommer var och en att samla ~6 prover per dag: omedelbart efter uppvaknandet, 6 och 12 timmar efter uppvaknandet och varannan timme fram till sänggåendet, inklusive ett prov omedelbart före sänggåendet.
|
Salivprover analyseras för kortisolkoncentration under hela dagen.
|
under två hela dagar i följd kommer deltagaren att samla salivprover. Deltagarna kommer var och en att samla ~6 prover per dag: omedelbart efter uppvaknandet, 6 och 12 timmar efter uppvaknandet och varannan timme fram till sänggåendet, inklusive ett prov omedelbart före sänggåendet.
|
Andra resultatmått
Resultatmått |
Åtgärdsbeskrivning |
Tidsram |
|---|---|---|
|
Sömnmängd och kvalitet
Tidsram: Deltagaren kommer att bära accelerometrar i 8 dagar i följd. De två självprovsdagarna och ytterligare 6 dagar.
|
bedöms med accelerometri (placering: höger lår och icke-dominant handled)
|
Deltagaren kommer att bära accelerometrar i 8 dagar i följd. De två självprovsdagarna och ytterligare 6 dagar.
|
|
Kontinuerlig glukosövervakning
Tidsram: Deltagaren kommer att bära glukosmätare i 8 dagar i följd. De två självprovsdagarna och ytterligare 6 dagar.
|
glukosnivåer övervakas med hjälp av en kroppsburen monitor (freestyle libre)
|
Deltagaren kommer att bära glukosmätare i 8 dagar i följd. De två självprovsdagarna och ytterligare 6 dagar.
|
|
Kostintag och timing
Tidsram: Deltagarna kommer att spela in dietprodukter under två på varandra följande dagar (de två dagarna för självprovtagning)
|
Tidpunkt för matkonsumtion, totalt kaloriintag och kalorifördelning (fett, protein, kolhydrater) kommer att uppskattas med hjälp av en digital matdagbok
|
Deltagarna kommer att spela in dietprodukter under två på varandra följande dagar (de två dagarna för självprovtagning)
|
Samarbetspartners och utredare
Sponsor
Samarbetspartners
Utredare
- Huvudutredare: Claus B Juhl, University Hospital South West Jutland, Department of Endocrinology
Publikationer och användbara länkar
Allmänna publikationer
- Finkelstein EA, Brown DS, Wrage LA, Allaire BT, Hoerger TJ. Individual and aggregate years-of-life-lost associated with overweight and obesity. Obesity (Silver Spring). 2010 Feb;18(2):333-9. doi: 10.1038/oby.2009.253. Epub 2009 Aug 13.
- Chalasani N, Younossi Z, Lavine JE, Charlton M, Cusi K, Rinella M, Harrison SA, Brunt EM, Sanyal AJ. The diagnosis and management of nonalcoholic fatty liver disease: Practice guidance from the American Association for the Study of Liver Diseases. Hepatology. 2018 Jan;67(1):328-357. doi: 10.1002/hep.29367. Epub 2017 Sep 29. No abstract available.
- Luque-Ramirez M, Marti D, Fernandez-Duran E, Alpanes M, Alvarez-Blasco F, Escobar-Morreale HF. Office blood pressure, ambulatory blood pressure monitoring, and echocardiographic abnormalities in women with polycystic ovary syndrome: role of obesity and androgen excess. Hypertension. 2014 Mar;63(3):624-9. doi: 10.1161/HYPERTENSIONAHA.113.02468. Epub 2013 Dec 9.
- Ancoli-Israel S, Cole R, Alessi C, Chambers M, Moorcroft W, Pollak CP. The role of actigraphy in the study of sleep and circadian rhythms. Sleep. 2003 May 1;26(3):342-92. doi: 10.1093/sleep/26.3.342.
- Manu P, Dima L, Shulman M, Vancampfort D, De Hert M, Correll CU. Weight gain and obesity in schizophrenia: epidemiology, pathobiology, and management. Acta Psychiatr Scand. 2015 Aug;132(2):97-108. doi: 10.1111/acps.12445. Epub 2015 May 27.
- Laiteerapong N, Ham SA, Gao Y, Moffet HH, Liu JY, Huang ES, Karter AJ. The Legacy Effect in Type 2 Diabetes: Impact of Early Glycemic Control on Future Complications (The Diabetes & Aging Study). Diabetes Care. 2019 Mar;42(3):416-426. doi: 10.2337/dc17-1144. Epub 2018 Aug 13.
- Mainous AG 3rd, Tanner RJ, Jo A, Anton SD. Prevalence of Prediabetes and Abdominal Obesity Among Healthy-Weight Adults: 18-Year Trend. Ann Fam Med. 2016 Jul;14(4):304-10. doi: 10.1370/afm.1946.
- George ES, Roberts SK, Nicoll AJ, Reddy A, Paris T, Itsiopoulos C, Tierney AC. Non-alcoholic fatty liver disease patients attending two metropolitan hospitals in Melbourne, Australia: high risk status and low prevalence. Intern Med J. 2018 Nov;48(11):1369-1376. doi: 10.1111/imj.13973.
- Hernaes UJ, Andersen JR, Norheim OF, Vage V. Work participation among the morbidly obese seeking bariatric surgery: an exploratory study from Norway. Obes Surg. 2015 Feb;25(2):271-8. doi: 10.1007/s11695-014-1333-8.
- Kolotkin RL, Andersen JR. A systematic review of reviews: exploring the relationship between obesity, weight loss and health-related quality of life. Clin Obes. 2017 Oct;7(5):273-289. doi: 10.1111/cob.12203. Epub 2017 Jul 10.
- Heltberg A, Andersen JS, Sandholdt H, Siersma V, Kragstrup J, Ellervik C. Predictors of undiagnosed prevalent type 2 diabetes - The Danish General Suburban Population Study. Prim Care Diabetes. 2018 Feb;12(1):13-22. doi: 10.1016/j.pcd.2017.08.005. Epub 2017 Sep 28.
- Peromaa-Haavisto P, Tuomilehto H, Kossi J, Virtanen J, Luostarinen M, Pihlajamaki J, Kakela P, Victorzon M. Prevalence of Obstructive Sleep Apnoea Among Patients Admitted for Bariatric Surgery. A Prospective Multicentre Trial. Obes Surg. 2016 Jul;26(7):1384-90. doi: 10.1007/s11695-015-1953-7.
- Spurr S, Bally J, Hill P, Gray K, Newman P, Hutton A. Exploring the Prevalence of Undiagnosed Prediabetes, Type 2 Diabetes Mellitus, and Risk Factors in Adolescents: A Systematic Review. J Pediatr Nurs. 2020 Jan-Feb;50:94-104. doi: 10.1016/j.pedn.2019.09.025. Epub 2019 Nov 28.
- Stefan N, Haring HU, Hu FB, Schulze MB. Metabolically healthy obesity: epidemiology, mechanisms, and clinical implications. Lancet Diabetes Endocrinol. 2013 Oct;1(2):152-62. doi: 10.1016/S2213-8587(13)70062-7. Epub 2013 Aug 30.
- Chao AM, Wadden TA, Berkowitz RI. Obesity in Adolescents with Psychiatric Disorders. Curr Psychiatry Rep. 2019 Jan 19;21(1):3. doi: 10.1007/s11920-019-0990-7.
- Annamalai A, Kosir U, Tek C. Prevalence of obesity and diabetes in patients with schizophrenia. World J Diabetes. 2017 Aug 15;8(8):390-396. doi: 10.4239/wjd.v8.i8.390.
- Sicras A, Rejas J, Navarro R, Serrat J, Blanca M. Metabolic syndrome in bipolar disorder: a cross-sectional assessment of a Health Management Organization database. Bipolar Disord. 2008 Jul;10(5):607-16. doi: 10.1111/j.1399-5618.2008.00599.x.
- Vancampfort D, Stubbs B, Mitchell AJ, De Hert M, Wampers M, Ward PB, Rosenbaum S, Correll CU. Risk of metabolic syndrome and its components in people with schizophrenia and related psychotic disorders, bipolar disorder and major depressive disorder: a systematic review and meta-analysis. World Psychiatry. 2015 Oct;14(3):339-47. doi: 10.1002/wps.20252.
- Baldessarini RJ. Comparing tolerability of olanzapine in schizophrenia and affective disorders: a meta-analysis. Drug Saf. 2012 Dec 1;35(12):1183; author reply 1183-4. doi: 10.2165/11641670-000000000-00000. No abstract available.
- Schuch F, Vancampfort D, Firth J, Rosenbaum S, Ward P, Reichert T, Bagatini NC, Bgeginski R, Stubbs B. Physical activity and sedentary behavior in people with major depressive disorder: A systematic review and meta-analysis. J Affect Disord. 2017 Mar 1;210:139-150. doi: 10.1016/j.jad.2016.10.050. Epub 2016 Nov 29. Erratum In: J Affect Disord. 2018 Jan 1;225:79.
- Vancampfort D, Firth J, Schuch FB, Rosenbaum S, Mugisha J, Hallgren M, Probst M, Ward PB, Gaughran F, De Hert M, Carvalho AF, Stubbs B. Sedentary behavior and physical activity levels in people with schizophrenia, bipolar disorder and major depressive disorder: a global systematic review and meta-analysis. World Psychiatry. 2017 Oct;16(3):308-315. doi: 10.1002/wps.20458.
- Lucassen EA, Coomans CP, van Putten M, de Kreij SR, van Genugten JH, Sutorius RP, de Rooij KE, van der Velde M, Verhoeve SL, Smit JW, Lowik CW, Smits HH, Guigas B, Aartsma-Rus AM, Meijer JH. Environmental 24-hr Cycles Are Essential for Health. Curr Biol. 2016 Jul 25;26(14):1843-53. doi: 10.1016/j.cub.2016.05.038. Epub 2016 Jul 14.
- Morris CJ, Purvis TE, Hu K, Scheer FA. Circadian misalignment increases cardiovascular disease risk factors in humans. Proc Natl Acad Sci U S A. 2016 Mar 8;113(10):E1402-11. doi: 10.1073/pnas.1516953113. Epub 2016 Feb 8.
- Stevens RG, Brainard GC, Blask DE, Lockley SW, Motta ME. Breast cancer and circadian disruption from electric lighting in the modern world. CA Cancer J Clin. 2014 May-Jun;64(3):207-18. doi: 10.3322/caac.21218. Epub 2013 Dec 24.
- McFadden E, Jones ME, Schoemaker MJ, Ashworth A, Swerdlow AJ. The relationship between obesity and exposure to light at night: cross-sectional analyses of over 100,000 women in the Breakthrough Generations Study. Am J Epidemiol. 2014 Aug 1;180(3):245-50. doi: 10.1093/aje/kwu117. Epub 2014 May 29.
- Dallmann R, Weaver DR. Altered body mass regulation in male mPeriod mutant mice on high-fat diet. Chronobiol Int. 2010 Jul;27(6):1317-28. doi: 10.3109/07420528.2010.489166.
- Charrier A, Olliac B, Roubertoux P, Tordjman S. Clock Genes and Altered Sleep-Wake Rhythms: Their Role in the Development of Psychiatric Disorders. Int J Mol Sci. 2017 Apr 29;18(5):938. doi: 10.3390/ijms18050938.
- Peschke E, Bahr I, Muhlbauer E. Melatonin and pancreatic islets: interrelationships between melatonin, insulin and glucagon. Int J Mol Sci. 2013 Mar 27;14(4):6981-7015. doi: 10.3390/ijms14046981.
- Lewis P, Oster H, Korf HW, Foster RG, Erren TC. Food as a circadian time cue - evidence from human studies. Nat Rev Endocrinol. 2020 Apr;16(4):213-223. doi: 10.1038/s41574-020-0318-z. Epub 2020 Feb 13.
- Bogdan A, Bouchareb B, Touitou Y. Ramadan fasting alters endocrine and neuroendocrine circadian patterns. Meal-time as a synchronizer in humans? Life Sci. 2001 Feb 23;68(14):1607-15. doi: 10.1016/s0024-3205(01)00966-3.
- Harada T, Hirotani M, Maeda M, Nomura H, Takeuchi H. Correlation between breakfast tryptophan content and morning-evening in Japanese infants and students aged 0-15 yrs. J Physiol Anthropol. 2007 Mar;26(2):201-7. doi: 10.2114/jpa2.26.201.
- van Faassen M, Bischoff R, Kema IP. Relationship between plasma and salivary melatonin and cortisol investigated by LC-MS/MS. Clin Chem Lab Med. 2017 Aug 28;55(9):1340-1348. doi: 10.1515/cclm-2016-0817.
- Rasmussen MGB, Pedersen J, Olesen LG, Brage S, Klakk H, Kristensen PL, Brond JC, Grontved A. Short-term efficacy of reducing screen media use on physical activity, sleep, and physiological stress in families with children aged 4-14: study protocol for the SCREENS randomized controlled trial. BMC Public Health. 2020 Mar 23;20(1):380. doi: 10.1186/s12889-020-8458-6.
- Zhanfeng N, Hechun X, Zhijun Z, Hongyu X, Zhou F. Regulation of Circadian Clock Genes on Sleep Disorders in Traumatic Brain Injury Patients. World Neurosurg. 2019 Oct;130:e475-e486. doi: 10.1016/j.wneu.2019.06.122. Epub 2019 Jun 25.
- Canales MT, Holzworth M, Bozorgmehri S, Ishani A, Weiner ID, Berry RB, Beyth RJ, Gumz M. Clock gene expression is altered in veterans with sleep apnea. Physiol Genomics. 2019 Mar 1;51(3):77-82. doi: 10.1152/physiolgenomics.00091.2018. Epub 2019 Jan 18.
- Danish Board on Health, Danskernes sundhed - Den Nationale Sundhedsprofil 2021 [Danish Health - The National Health Profile 2021]. 2022. available from: https://www.sst.dk/da/Udgivelser/2022/Danskernes-sundhed
- OECD [Organization for Economic Co-operation and Development]. Obesity update 2017. Available from: https://www.oecd.org/health/obesity-update.htm
- Meyer N, Faulkner SM, McCutcheon RA, Pillinger T, Dijk DJ, MacCabe JH. Sleep and Circadian Rhythm Disturbance in Remitted Schizophrenia and Bipolar Disorder: A Systematic Review and Meta-analysis. Schizophr Bull. 2020 Sep 21;46(5):1126-1143. doi: 10.1093/schbul/sbaa024.
Studieavstämningsdatum
Studera stora datum
Studiestart (Faktisk)
Primärt slutförande (Beräknad)
Avslutad studie (Beräknad)
Studieregistreringsdatum
Först inskickad
Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna
Första postat (Faktisk)
Uppdateringar av studier
Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)
Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna
Senast verifierad
Mer information
Termer relaterade till denna studie
Nyckelord
Ytterligare relevanta MeSH-villkor
Andra studie-ID-nummer
- 21/61643
Plan för individuella deltagardata (IPD)
Planerar du att dela individuella deltagardata (IPD)?
IPD-planbeskrivning
Läkemedels- och apparatinformation, studiedokument
Studerar en amerikansk FDA-reglerad läkemedelsprodukt
Studerar en amerikansk FDA-reglerad produktprodukt
Denna information hämtades direkt från webbplatsen clinicaltrials.gov utan några ändringar. Om du har några önskemål om att ändra, ta bort eller uppdatera dina studieuppgifter, vänligen kontakta register@clinicaltrials.gov. Så snart en ändring har implementerats på clinicaltrials.gov, kommer denna att uppdateras automatiskt även på vår webbplats .