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Burosumab (KRN23) 在患有肿瘤诱发的骨软化症 (TIO) 或表皮痣综合征 (ENS) 的成人中的研究

2023年4月14日 更新者：Kyowa Kirin, Inc.

一项评估 KRN23（一种 FGF23 抗体）在肿瘤诱发的骨软化症 (TIO) 或表皮痣综合征 (ENS) 相关骨软化症患者中的疗效和安全性的第 2 期开放标签试验

本研究的主要目的是评估 burosumab 治疗对以下方面的影响：

  • 增加患有 TIO 或 ENS 相关骨软化症的成人的血清磷水平
  • 通过类骨质厚度 (O.Th)、类骨质表面/骨表面 (OS/BS)、类骨质体积/骨体积 (OV/BV) 和矿化滞后时间 (MLt) 确定的 TIO/ENS 相关骨软化症的改善。

研究概览

地位

完全的

条件

干预/治疗

研究类型

介入性

注册 (实际的)

17

阶段

  • 阶段2

扩展访问

可用的 查看扩展访问记录。

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

  • 美国
    • Colorado
      • Golden、Colorado、美国、80401
        • Colorado Center for Bone Research at Panorama Orthopedics and Spine Center
    • Connecticut
      • New Haven、Connecticut、美国、06510
        • Yale University School of Medicine
    • Indiana
      • Indianapolis、Indiana、美国、46202
        • Indiana University Hospital
    • Maryland
      • Baltimore、Maryland、美国、21224
        • Johns Hopkins University
    • Minnesota
      • Rochester、Minnesota、美国、55905
        • Mayo Clinic
    • North Carolina
      • Durham、North Carolina、美国、27710
        • Duke University
    • Texas
      • Houston、Texas、美国、77030
        • Houston Methodist Research Institute

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 及以上 (成人、年长者)

接受健康志愿者

不

描述

纳入标准：

  1. 根据过度成纤维细胞生长因子 23 (FGF23) 的证据进行 TIO/ENS 相关骨软化症的临床诊断，该证据不能通过手术切除潜在的肿瘤/病变来治愈（由研究者记录）。
  2. 年满 18 岁
  3. 空腹血清磷水平 < 2.5 mg/dL
  4. 通过 Kainos 检测 FGF23 水平≥ 100 pg/mL
  5. 肾小管对磷酸盐的最大重吸收率与肾小球滤过率 (TmP/GFR) 之比 < 2.5 mg/dL
  6. 估计肾小球滤过率 (eGFR) ≥ 60 mL/min（使用 Cockcroft-Gault 公式）。 只要研究者认为肾功能下降与肾钙质沉着症无关，eGFR ≥ 30 但 < 60 mL/min 的受试者将被视为合格。
  7. 校正后的血清钙水平 < 10.8 mg/dL
  8. 具有生育潜力的女性必须在筛选和基线时尿妊娠试验呈阴性，并且愿意在研究期间进行额外的妊娠试验。 被认为不具有生育潜力的女性包括那些没有经历过月经初潮、绝经后（定义为没有其他医疗原因至少 12 个月没有月经）或由于全子宫切除术、双侧输卵管切除术或双侧卵巢切除术。
  9. 在参与研究时（性活跃受试者）愿意使用 2 种有效的避孕方法，并在最后一次服用研究药物后的 12 周内使用。
  10. 愿意提供对先前医疗记录的访问权限以确定资格，包括成像、生化和诊断、医疗和手术史数据
  11. 在解释研究的性质之后，在任何与研究相关的程序之前提供书面知情同意书
  12. 愿意并能够完成研究的所有方面，遵守研究访问时间表并遵守评估（以研究者的意见）

排除标准：

  1. 事先诊断出患有人类免疫缺陷病毒 (HIV)、乙型肝炎和/或丙型肝炎
  2. 有反复感染史、感染倾向或已知的免疫缺陷
  3. 在筛选期间怀孕或哺乳或计划在研究期间的任何时间怀孕（自己或伴侣）
  4. 在筛选前 30 天内参加过研究药物或设备试验，或目前正在参加另一项研究产品或设备的研究
  5. 在筛选前 90 天内使用过治疗性单克隆抗体 (mAb)，包括 KRN23，或对任何 mAb 有过敏或过敏反应史
  6. 对 KRN23 赋形剂有或曾经有任何超敏反应史，根据研究者的判断，这会使受试者发生不良反应的风险增加
  7. 在筛选前 2 周内或研究期间使用过药理学维生素 D 代谢物或其类似物（例如，骨化三醇、doxercalciferol 和帕立骨化醇）、磷酸盐或氢氧化铝抗酸剂（例如，Maalox® 和 Mylanta®）
  8. 在筛选前 2 个月内使用药物抑制甲状旁腺激素 (PTH)（例如 Sensipar®、cinacalcet、拟钙剂）
  9. 进入研究后 5 年内有恶性肿瘤病史，但混合结缔组织类型的磷酸盐尿性间充质瘤 (PMT) 或非黑色素瘤皮肤癌（如基底细胞皮肤癌）除外
  10. 筛选前 60 天内捐献过血液或血液制品
  11. 对四环素（例如盐酸四环素 [HCl] 和地美金环素）、苯二氮卓类药物、芬太尼或利多卡因有过敏反应史或已表现出不良反应
  12. 有研究者和申办者认为可能对受试者安全或数据解释困难产生担忧的任何情况

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

  • 主要用途：治疗
  • 分配：不适用
  • 介入模型：单组作业
  • 屏蔽：无（打开标签）

武器和干预

参与者组/臂
干预/治疗
实验性的：布罗单抗
参与者接受 burosumab，起始剂量为 0.3 mg/kg，每 4 周 (Q4W) 皮下注射 (SC)。 剂量可能已被滴定至最大 2.0 mg/kg 每 2 周 (Q2W) 以达到 2.5 至 4.0 mg/dL 目标范围内的空腹血清磷峰值水平。
生物：布罗单抗
皮下注射溶液
其他名称：
  • KRN23
  • UX023
  • Crysvita®

研究衡量的是什么？

主要结果指标

结果测量
措施说明
大体时间
在基线和第 24 周之间的剂量间隔中点达到平均血清磷水平高于 2.5 mg/dL 的参与者百分比
大体时间：从基线到第 24 周（第 2、6、10、14 和 22 周 [第 18 周没有研究访问]）的每个剂量间隔的中点
在给药间隔的中点（给药后 2 周）达到平均血清磷水平高于正常下限（LLN；2.5 mg/dL [0.81 mmol/L]）的参与者的百分比，作为整个给药周期的平均值在基线和第 24 周之间（即第 2、6、10、14 和 22 周的平均血清磷水平）。
从基线到第 24 周（第 2、6、10、14 和 22 周 [第 18 周没有研究访问]）的每个剂量间隔的中点
骨样物质厚度从基线到第 48 周的变化
大体时间：基线，第 48 周

经髂嵴骨活组织检查的组织形态计量学由设盲的中央读者评估。

类骨质厚度是类骨质接缝的平均厚度。
基线，第 48 周
骨样表面/骨表面 (OS/BS) 从基线到第 48 周的变化
大体时间：基线，第 48 周

经髂嵴骨活组织检查的组织形态计量学由设盲的中央读者评估。

类骨质表面/骨表面表示为覆盖有类骨质的骨表面的百分比。
基线，第 48 周
类骨质体积/骨体积 (OV/BV) 从基线到第 48 周的变化
大体时间：基线，第 48 周
经髂嵴骨活组织检查的组织形态计量学由设盲的中央读者评估。 类骨量/骨量表示为由未矿化骨（类骨质）组成的给定骨组织体积的百分比。
基线，第 48 周
矿化滞后时间 (MLt) 从基线到第 48 周的变化
大体时间：基线，第 48 周

矿化滞后时间是一个动态建模参数，表示类骨质形成与其随后矿化之间的平均时间间隔，可以使用具有双四环素标记的组织形态学来测量。

Mlt 的计算方法是将类骨质宽度除以矿化沉积率（MAR；在任何活跃形成的表面上添加新骨矿物质的平均速率）。

如果由于四环素摄取量低而无法直接计算 Mlt，则根据以下公式估算 Mlt：

Mlt = O.Th/(MAR*MS/OS)，其中 O.Th = 类骨质厚度，MAR 计算为 0.3 μm/天，MS/OS = 矿化表面/类骨质表面，均在同一次就诊时测量。
基线，第 48 周

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
在基线和第 24 周之间的剂量间隔结束时达到平均血清磷水平高于 2.5 mg/dL 的参与者百分比
大体时间：从基线到第 24 周（第 4、8、12、16、20 和 24 周）的每个剂量间隔结束
在给药间隔结束时（给药后 4 周，下一次给药前）达到平均血清磷水平高于正常下限（2.5 毫克/分升 [0.81 毫摩尔/升]）的参与者的百分比，作为平均值跨越基线和第 24 周之间的剂量周期（即第 4、8、12、16、20 和 24 周的平均血清磷水平）。
从基线到第 24 周（第 4、8、12、16、20 和 24 周）的每个剂量间隔结束
剂量间隔中点血清磷水平相对于基线的平均变化，作为基线和第 24 周之间剂量周期的平均值
大体时间：基线和从基线到第 24 周（第 2、6、10、14 和 22 周）每个剂量间隔的中点
从基线到剂量间隔中点（给药后 2 周）的平均变化，跨基线和第 24 周之间的剂量周期平均（即第 2、6、10、14 和 22 周血清磷水平的平均值）。
基线和从基线到第 24 周（第 2、6、10、14 和 22 周）每个剂量间隔的中点
剂量间隔中点血清磷水平相对于基线的百分比变化，作为基线和第 24 周之间剂量周期的平均值
大体时间：基线和从基线到第 24 周（第 2、6、10、14 和 22 周）每个剂量间隔的中点
从基线到剂量间隔中点（给药后 2 周）的平均百分比变化，在基线和第 24 周之间的剂量周期中取平均值（即第 2、6、10、14 和 22 周的平均血清磷水平）。
基线和从基线到第 24 周（第 2、6、10、14 和 22 周）每个剂量间隔的中点
给药周期结束时血清磷水平相对于基线的平均变化，作为基线和第 24 周之间剂量周期的平均值
大体时间：基线和第 4、8、12、16、20 和 24 周
剂量间隔结束时（给药后 4 周，下一次给药前）相对于基线的平均变化在基线和第 24 周之间的剂量周期内取平均值（即第 4、8、12、16 周的平均血清磷水平） 、20 和 24）。
基线和第 4、8、12、16、20 和 24 周
给药周期结束时血清磷水平相对于基线的平均变化百分比，作为基线和第 24 周之间剂量周期的平均值
大体时间：基线和第 4、8、12、16、20 和 24 周
剂量间隔结束时（给药后 4 周，下一次给药前）相对于基线的平均百分比变化，在基线和第 24 周之间的剂量周期内取平均值（即第 4、8、12 周的血清磷水平平均值） 16、20 和 24）。
基线和第 4、8、12、16、20 和 24 周
基线和第 24 周之间血清磷水平的时间调整曲线下面积 (AUC)
大体时间：在第 1 天和第 1、2、4、6、8、10、12、14、16、20、21、22 和 24 周给药前
使用梯形规则计算血清磷水平与时间的 AUC。 通过将 AUC 除以包括在 AUC 计算中的持续时间来计算时间调整的 AUC。
在第 1 天和第 1、2、4、6、8、10、12、14、16、20、21、22 和 24 周给药前
血清 1,25-二羟基维生素 D (1,25(OH)2D) 浓度随时间从基线的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
最小二乘 (LS) 均值和标准误差 (SE) 是根据广义估计方程 (GEE) 模型估算的，该模型包括从基线的变化作为因变量、时间作为分类变量并针对基线 1,25(OH)2D 进行调整, 具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
总血清成纤维细胞生长因子 23 (FGF23) 浓度随时间从基线的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
总 FGF23 包括游离 FGF23 和与 burosumab 结合的 FGF23。 从广义估计方程 (GEE) 模型估计最小二乘均值和标准误差，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量，并针对基线总 FGF23 进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
游离血清成纤维细胞生长因子 23 (FGF23) 浓度随时间从基线的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
从广义估计方程 (GEE) 模型估计最小二乘均值和标准误差，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量，并针对无基线 FGF23 进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
24 小时尿磷随时间从基线的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
从广义估计方程 (GEE) 模型估计最小二乘均值和标准误差，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量，并针对基线 24 小时尿磷进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
磷酸盐管状重吸收 (TRP) 随时间从基线的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周

磷酸盐的肾小管重吸收 (TRP) 是滤过的磷被肾小管重吸收的部分。

从广义估计方程 (GEE) 模型估计最小二乘均值和标准误差，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量并针对基线 TRP 进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
肾小管最大磷酸盐重吸收率与肾小球滤过率 (TmP/GFR) 的比值随时间从基线变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周

TmP/GFR 通过比较磷酸盐的吸收分数与估计的肾小球滤过率来测量肾磷酸盐重吸收（FGF23 调节磷酸盐稳态的主要机制）。

从广义估计方程 (GEE) 模型估计最小二乘平均值和标准误差，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量，并针对基线 TmP/GFR 进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
磷排泄分数 (FEP) 随时间从基线的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周

FEP 是经肾脏过滤并排泄到尿液中的磷的百分比，计算方式为 100% *（2 小时尿磷 * 血清肌酐）/（2 小时尿肌酐 * 血清磷）。

从广义估计方程 (GEE) 模型估计最小二乘均值和标准误差，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量并针对基线 FEP 进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
血清碱性磷酸酶 (ALP) 随时间从基线的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
从广义估计方程 (GEE) 模型估计最小二乘均值和标准误差，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量并针对基线 ALP 进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
骨特异性碱性磷酸酶 (BALP) 随时间从基线的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
从广义估计方程 (GEE) 模型估计最小二乘均值和标准误差，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量并针对基线 BALP 进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
BALP 中基线随时间变化的百分比
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
从广义估计方程 (GEE) 模型估计最小二乘均值和标准误差，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量并针对基线 BALP 进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
1 型胶原 (CTx) 的羧基末端交联端肽随时间从基线的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
从广义估计方程 (GEE) 模型估计最小二乘均值和标准误差，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量并针对基线 CTx 进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
CTx 中基线随时间变化的百分比
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
从广义估计方程 (GEE) 模型估计最小二乘均值和标准误差，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量并针对基线 CTx 进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
1 型前胶原 N-肽 (P1NP) 随时间从基线的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
从广义估计方程 (GEE) 模型估计最小二乘均值和标准误差，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量并针对基线 P1NP 进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
P1NP 中基线随时间变化的百分比
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
从广义估计方程 (GEE) 模型估计最小二乘均值和标准误差，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量并针对基线 P1NP 进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
骨钙素随时间从基线的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
从广义估计方程 (GEE) 模型估计最小二乘均值和标准误差，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量，并针对基线骨钙素进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
骨钙素随时间从基线变化的百分比
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
从广义估计方程 (GEE) 模型估计最小二乘均值和标准误差，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量，并针对基线骨钙素进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
手持式测力法 (HHD) 肘部测量随时间从基线的变化
大体时间：基线和第 24 周和第 48 周

为了评估肌肉力量，使用标准化技术进行了手持测力法。 肘屈肌和伸肌的双侧力量（定义为左侧和右侧得分的平均值，以公斤为单位测量）通过最大自愿等长收缩对抗测力计来测量。

从广义估计方程 (GEE) 模型估计最小二乘均值和标准误差，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量，并针对基线强度测量进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24 周和第 48 周
手持式测力法 (HHD) 膝关节测量随时间从基线的变化
大体时间：基线和第 24 周和第 48 周

为了评估肌肉力量，使用标准化技术进行了手持测力法。 膝屈肌和伸肌的双侧力量（定义为左侧和右侧得分的平均值，以千克为单位）通过最大自主等长收缩对抗测力计来测量。

从广义估计方程 (GEE) 模型估计最小二乘均值和标准误差，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量，并针对基线强度测量进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24 周和第 48 周
坐到站 (STS) 测试中基线随时间的变化
大体时间：基线和第 24 周和第 48 周

STS 测试测量参与者从坐姿反复移动到站立时的下肢力量和灵活性。 这项研究使用了一种改进的 STS 测试，允许参与者在必要时使用椅子的扶手帮助他们站立和坐下。 记录在 30 秒内完成的从坐到站的重复次数。

从广义估计方程 (GEE) 模型估计最小二乘均值和标准误差，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量并针对基线测量进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24 周和第 48 周
加权手臂提升 (WAL) 测试中基线随时间的变化
大体时间：基线和第 24 周和第 48 周

负重手臂举重 (WAL) 测试评估上肢力量、灵活性和伸展能力。 该测试是双侧进行的，以确定参与者在 30 秒内将 1 千克的重量举过头顶的次数。 记录每只手臂完成的重复次数。

最小二乘均值和标准误差是从广义估计方程 (GEE) 模型估计的，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量，并针对基线 WAL 测量进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24 周和第 48 周
六分钟步行测试 (6MWT) 中基线随时间的变化
大体时间：基线和第 24 周和第 48 周

6MWT 是一种常用的活动性测量方法，是根据美国胸科学会指南 (ATS 2002) 中规定的一般原则进行的。 指示参与者连续 6 分钟步行完成预先测量的课程长度（可以使用辅助设备）。 6 分钟结束时步行的总距离以米为单位记录。

从广义估计方程 (GEE) 模型估计最小二乘均值和标准误差，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量，并针对基线 6MWT 测量进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24 周和第 48 周
简明疼痛量表 (BPI) 最严重疼痛评分随时间从基线的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周

Brief Pain Inventory (BPI) 是一种自我报告的、特定于疼痛的问卷，回忆期为 24 小时。 最严重的疼痛被定义为问题 3 的答案，参与者在过去 24 小时内按照从 0（没有疼痛）到 10（你能想象到的疼痛程度）的等级对他们最严重的疼痛进行评分。

基线分数的负变化表示改进。

从广义估计方程 (GEE) 模型估计最小二乘均值和标准误差，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量，并针对基线 BPI 测量进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
简明疼痛量表 (BPI) 疼痛严重程度评分随时间从基线的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周

Brief Pain Inventory (BPI) 是一种自我报告的、特定于疼痛的问卷，回忆期为 24 小时。

疼痛严重程度定义为 4 个问题（问题 3 到 6）的平均值，评估最严重的疼痛、最轻微的疼痛、平均疼痛和现在的疼痛，评分范围从 0（无疼痛）到 10（尽可能疼痛）想象）。 轻度疼痛定义为 1 至 4 分，中度疼痛定义为 5 至 6 分，重度疼痛定义为 7 至 10 分。 基线分数的负变化表示改进。

从广义估计方程 (GEE) 模型估计最小二乘均值和标准误差，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量，并针对基线 BPI 测量进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
简明疼痛量表 (BPI) 疼痛干扰评分随时间从基线的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周

Brief Pain Inventory (BPI) 是一种自我报告的、特定于疼痛的问卷，回忆期为 24 小时。

疼痛干扰定义为关于疼痛干扰日常活动程度的 7 个问题（9A 到 9G）的平均值，包括一般活动、情绪、行走能力、正常工作、与他人的关系、睡眠和生活享受过去 24 小时，从 0（不干扰）到 10（完全干扰）进行评分。

基线分数的负变化表示改进。 从广义估计方程 (GEE) 模型估计最小二乘均值和标准误差，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量，并针对基线 BPI 测量进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
简明疲劳清单 (BFI) 最差疲劳评分随时间从基线的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周

简要疲劳量表 (BFI) 是一份自我报告的问卷，由 9 个与疲劳相关的项目组成，这些项目按 0 到 10 的数字等级量表进行评分，回忆期为 24 小时。

最严重的疲劳被定义为对问题 3 的回答，参与者在过去 24 小时内将他们的疲劳程度从 0（没有疲劳）到 10（最糟糕）打分。

基线分数的负变化表示改进。 从广义估计方程 (GEE) 模型估计最小二乘均值和标准误差，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量，并针对基线 BFI 测量进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
简要疲劳清单 (BFI) 疲劳严重程度评分随时间从基线的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周

简要疲劳量表 (BFI) 是一份自我报告的问卷，由 9 个与疲劳相关的项目组成，这些项目按 0 到 10 的数字等级量表进行评分，回忆期为 24 小时。

疲劳严重程度定义为评估当前疲劳的 3 个问题（问题 1 到 3）的平均值、通常的疲劳程度和最严重的疲劳程度，评分范围从 0（没有疲劳）到 10（最糟糕） .

基线分数的负变化表示改进。

从广义估计方程 (GEE) 模型估计最小二乘均值和标准误差，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量，并针对基线 BFI 测量进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
简明疲劳清单 (BFI) 疲劳干扰评分中基线随时间的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周

简要疲劳量表 (BFI) 是一份自我报告的问卷，由 9 个与疲劳相关的项目组成，这些项目按 0 到 10 的数字等级量表进行评分，回忆期为 24 小时。

疲劳干扰分数定义为 6 个问题（问题 4A 至 4F）的平均值，这些问题涉及疲劳对日常活动的干扰程度，包括一般活动、情绪、步行能力、工作、与他人的关系以及在工作场所的生活享受持续 24 小时，评分从 0（不干扰）到 10（完全干扰）。

基线分数的负变化表示改进。 从广义估计方程 (GEE) 模型估计最小二乘均值和标准误差，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量，并针对基线 BFI 测量进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
简明疲劳清单 (BFI) 全球疲劳评分随时间从基线的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周

简要疲劳量表 (BFI) 是一份自我报告的问卷，由 9 个与疲劳相关的项目组成，这些项目按 0 到 10 的数字等级量表进行评分，回忆期为 24 小时。 前 3 个问题衡量疲劳的严重程度，接下来的 6 个问题评估疲劳对日常活动的影响。

整体疲劳评分定义为 BFI 上所有 9 个问题的平均值，包括严重性和干扰，范围从 0 到 10，其中较高的分数对应于较高的疲劳程度。

基线分数的负变化表示改进。 从广义估计方程 (GEE) 模型估计最小二乘均值和标准误差，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量，并针对基线 BFI 测量进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
36 项短期健康调查 (SF-36) 物理成分总分随时间从基线的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周

SF-36 v2 是一份自填问卷，用于衡量疾病在过去 4 周内对整体生活质量的影响。 SF-36 由八个领域（身体功能、疼痛、一般和心理健康、活力、社会功能、身体和情绪健康）的 36 个问题组成。

身体成分总分 (PCS) 是 8 个分量表的加权组合，对身体机能、角色-身体、身体疼痛和总体健康具有正权重。 PCS 是使用基于常模的评分计算的，因此 50 分是平均分，标准差等于 10。 较高的分数与更好的功能/生活质量相关；基线分数的积极变化表明有所改善。

LS 均值和 SE 是根据 GEE 模型估算的，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量并针对基线 SF-36 进行调整，具有复合对称协方差结构
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
36 项短期健康调查 (SF-36) 身体机能领域评分随时间从基线的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周

SF-36 v2 是一份自填问卷，用于衡量疾病在过去 4 周内对整体生活质量的影响。 SF-36 由八个领域（身体功能、疼痛、一般和心理健康、活力、社会功能、身体和情绪健康）的 36 个问题组成。

身体机能 (PF) 领域包括 10 个问题，用于评估因健康问题导致的身体活动限制。 PF 域分数是使用基于常模的评分计算的，因此平均分数为 50，标准差等于 10。 较高的分数与更好的功能/生活质量相关；基线分数的积极变化表明有所改善。

LS 平均值和 SE 是根据 GEE 模型估算的，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量，并针对基线 SF-36 进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
36 项短期健康调查 (SF-36) 角色物理领域得分随时间从基线的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周

SF-36 v2 是一份自填问卷，用于衡量疾病在过去 4 周内对整体生活质量的影响。 SF-36 由八个领域（身体功能、疼痛、一般和心理健康、活力、社会功能、身体和情绪健康）的 36 个问题组成。

角色身体 (RP) 域包括 4 个问题，用于评估由于身体健康问题导致的日常角色活动的局限性。 RP 域分数是使用基于规范的评分计算的，因此平均分数为 50，标准差等于 10。 较高的分数与更好的功能/生活质量相关；基线分数的积极变化表明有所改善。

LS 平均值和 SE 是根据 GEE 模型估算的，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量，并针对基线 SF-36 进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
36 项短期健康调查 (SF-36) 身体疼痛领域评分相对于基线的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周

SF-36 v2 是一份自填问卷，用于衡量疾病在过去 4 周内对整体生活质量的影响。 SF-36 由八个领域（身体功能、疼痛、一般和心理健康、活力、社会功能、身体和情绪健康）的 36 个问题组成。

身体疼痛 (BP) 领域包括 2 个评估疼痛程度和疼痛对正常工作的影响的问题。 BP 域分数是使用基于规范的评分计算的，因此平均分数为 50，标准差等于 10。 较高的分数与更好的功能/生活质量相关；基线分数的积极变化表明有所改善。

LS 平均值和 SE 是根据 GEE 模型估算的，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量，并针对基线 SF-36 进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
36 项短期健康调查 (SF-36) 一般健康认知领域得分随时间从基线的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周

SF-36 v2 是一份自填问卷，用于衡量疾病在过去 4 周内对整体生活质量的影响。 SF-36 由八个领域（身体功能、疼痛、一般和心理健康、活力、社会功能、身体和情绪健康）的 36 个问题组成。

一般健康认知 (GH) 域包括 5 个问题，用于评估参与者对自身总体健康的认知。 GH 域分数是使用基于常模的评分计算的，因此平均分数为 50，标准差等于 10。 较高的分数与更好的功能/生活质量相关；基线分数的积极变化表明有所改善。

LS 平均值和 SE 是根据 GEE 模型估算的，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量，并针对基线 SF-36 进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
36 项短期健康调查 (SF-36) 心理成分总分随时间从基线的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周

SF-36 v2 是一份自填问卷，用于衡量疾病在过去 4 周内对整体生活质量的影响。 SF-36 由八个领域（身体功能、疼痛、一般和心理健康、活力、社会功能、身体和情绪健康）的 36 个问题组成。

心理成分总分 (MCS) 是 8 个分量表的加权组合，对活力、社会功能、因情绪问题导致的角色限制和心理健康具有积极的权重。 MCS 是使用基于常模的评分计算的，因此 50 分是平均分，标准差等于 10。 较高的分数与更好的功能/生活质量相关；相对于基线的积极变化表明有所改善。

LS 平均值和 SE 是根据 GEE 模型估算的，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量，并针对基线 SF-36 进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
36 项短期健康调查 (SF-36) 活力领域得分随时间从基线的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周

SF-36 v2 是一份自填问卷，用于衡量疾病在过去 4 周内对整体生活质量的影响。 SF-36 由八个领域（身体功能、疼痛、一般和心理健康、活力、社会功能、身体和情绪健康）的 36 个问题组成。

活力 (VT) 领域包括 4 个评估能量水平和疲劳的问题。 VT 域分数是使用基于常模的评分计算的，因此平均分数为 50，标准差等于 10。 较高的分数与更好的功能/生活质量相关；基线分数的积极变化表明有所改善。

LS 平均值和 SE 是根据 GEE 模型估算的，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量，并针对基线 SF-36 进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
36 项短期健康调查 (SF-36) 社会功能领域得分相对于基线的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周

SF-36 v2 是一份自填问卷，用于衡量疾病在过去 4 周内对整体生活质量的影响。 SF-36 由八个领域（身体功能、疼痛、一般和心理健康、活力、社会功能、身体和情绪健康）的 36 个问题组成。

社会功能 (SF) 领域包括 2 个问题，用于评估由于身体健康或情绪问题导致的社会活动限制。 SF 域分数是使用基于常模的评分计算的，因此平均分数为 50，标准差等于 10。 较高的分数与更好的功能/生活质量相关；基线分数的积极变化表明有所改善。

LS 平均值和 SE 是根据 GEE 模型估算的，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量，并针对基线 SF-36 进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
36 项短期健康调查 (SF-36) 角色情感领域得分随时间从基线的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周

SF-36 v2 是一份自填问卷，用于衡量疾病在过去 4 周内对整体生活质量的影响。 SF-36 由八个领域（身体功能、疼痛、一般和心理健康、活力、社会功能、身体和情绪健康）的 36 个问题组成。

角色-情感 (RE) 领域包括 3 个问题，用于评估由于情感问题导致的日常角色活动的局限性。 RE 域分数是使用基于常模的评分计算的，因此 50 是平均分数，标准差等于 10。 较高的分数与更好的功能/生活质量相关；基线分数的积极变化表明有所改善。

LS 平均值和 SE 是根据 GEE 模型估算的，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量，并针对基线 SF-36 进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周
36 项短期健康调查 (SF-36) 心理健康领域得分随时间从基线的变化
大体时间：基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周

SF-36 v2 是一份自填问卷，用于衡量疾病在过去 4 周内对整体生活质量的影响。 SF-36 由八个领域（身体功能、疼痛、一般和心理健康、活力、社会功能、身体和情绪健康）的 36 个问题组成。

心理健康 (MH) 领域包括 5 个评估一般心理健康（心理压力和幸福感）的问题。 MH 域分数是使用基于常模的评分计算的，因此平均分数为 50，标准差等于 10。 较高的分数与更好的功能/生活质量相关；基线分数的积极变化表明有所改善。

LS 平均值和 SE 是根据 GEE 模型估算的，该模型包括从基线的变化作为因变量，时间作为分类变量，并针对基线 SF-36 进行调整，具有复合对称协方差结构。
基线和第 24、48、96、144、168、192、216 和 240 周

其他结果措施

结果测量
措施说明
大体时间
出现不良事件 (AE)、治疗紧急 AE (TEAE)、严重 TEAE 和导致停药的 TEAE 的参与者人数
大体时间：从第一剂研究药物到数据库锁定日期（2021 年 7 月 7 日）； TIO 分析集中的中位治疗持续时间为 1594.0（范围：168-2106）天。
不良事件 (AE) 定义为与药物使用相关的任何不良医疗事件，无论是否被认为与药物相关。 严重 AE 被定义为在研究​​者或申办者看来，在任何剂量下都会导致以下任何结果的 AE：死亡、危及生命的 AE、住院治疗或现有住院治疗的延长、持续的或显着的无行为能力或残疾、先天性异常/出生缺陷或其他重要的医疗事件（根据研究者的说法）。 如果 AE 发生在第一次给药时或之后并且在第一次给药之前不存在，或者它在第一次给药之前存在但在研究期间严重程度增加，则认为 AE 是 TEAE。 根据国家癌症研究所不良事件通用术语标准 (NCI CTCAE) 4.0 版对事件进行分级：1 级（轻度）、2 级（中度）、3 级（严重）、4 级（危及生命）、5 级（死亡）。
从第一剂研究药物到数据库锁定日期（2021 年 7 月 7 日）； TIO 分析集中的中位治疗持续时间为 1594.0（范围：168-2106）天。
具有抗 burosumab 抗体的参与者人数
大体时间：从第一剂研究药物到数据库锁定日期（2021 年 7 月 7 日）； TIO 分析集中的中位治疗持续时间为 1594.0（范围：168-2106）天。
从第一剂研究药物到数据库锁定日期（2021 年 7 月 7 日）； TIO 分析集中的中位治疗持续时间为 1594.0（范围：168-2106）天。

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。

赞助

Kyowa Kirin, Inc.

出版物和有用的链接

负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。

一般刊物

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 (实际的)

2015年3月24日

初级完成 (实际的)

2017年7月27日

研究完成 (实际的)

2021年1月21日

研究注册日期

首次提交

2014年11月24日

首先提交符合 QC 标准的

2014年11月25日

首次发布 (估计)

2014年12月1日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2023年4月18日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2023年4月14日

最后验证

2022年1月1日

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其他研究编号

  • UX023T-CL201

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