此页面是自动翻译的,不保证翻译的准确性。请参阅 英文版 对于源文本。

Metabolomics Dynamics Study for Severe Patient

2017年4月26日 更新者:Sichuan Academy of Medical Sciences

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.

研究概览

研究类型

观察性的

注册 (预期的)

600

联系人和位置

本节提供了进行研究的人员的详细联系信息,以及有关进行该研究的地点的信息。

学习地点

    • Sichuan
      • Chengdu、Sichuan、中国、610072
        • 招聘中
        • Sichuan Academy of Medical Sciences
        • 接触:
        • 接触:

参与标准

研究人员寻找符合特定描述的人,称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。

资格标准

适合学习的年龄

18年 至 70年 (成人、年长者)

接受健康志愿者

是的

有资格学习的性别

全部

取样方法

非概率样本

研究人群

Patients suffering from acute severe disease

描述

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

学习计划

本节提供研究计划的详细信息,包括研究的设计方式和研究的衡量标准。

研究是如何设计的?

设计细节

队列和干预

团体/队列
Acute severe disease

研究衡量的是什么?

主要结果指标

结果测量
大体时间
住院死亡率
大体时间:从入院到出院的死亡事件(最长 10 周)
从入院到出院的死亡事件(最长 10 周)

次要结果测量

结果测量
大体时间
Multi Organ Dysfunction Syndrome(MODS)
大体时间:MODS events occurence from admission to discharge(up to 10 weeks)
MODS events occurence from admission to discharge(up to 10 weeks)

合作者和调查者

在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。

调查人员

  • 学习椅:Hua Jiang, PhD, MBBS、Sichuan Academy of Medical Sciences

研究记录日期

这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查,以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。

研究主要日期

学习开始

2014年6月1日

初级完成 (预期的)

2018年5月1日

研究完成 (预期的)

2018年12月1日

研究注册日期

首次提交

2014年6月13日

首先提交符合 QC 标准的

2014年6月16日

首次发布 (估计)

2014年6月17日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2017年4月28日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2017年4月26日

最后验证

2016年4月1日

更多信息

与本研究相关的术语

此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索,没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求,请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改,我们的网站上也会自动更新.

订阅