肯尼亚海岸省的出生队列
肯尼亚海岸省的一项纵向出生队列研究
研究概览
详细说明
2010 年,全世界有 760 万五岁以下儿童死亡,主要死于可预防和可治疗的疾病(Liu 等人,2012 年)。 值得注意的是,五岁以下儿童死亡率的负担因国家而异。 大多数儿童死亡发生在非洲(360 万)和东南亚(210 万),而欧洲和美洲分别有 16 万和 28 万五岁以下儿童死亡(Liu 等人,2012 年)。 在肯尼亚,2010 年估计有超过 120,000 名 5 岁以下儿童死亡,其中约 35% 发生在新生儿期。
必须透彻了解儿童死亡率的病因,以指导旨在解决这一重要全球健康问题的研究工作。 重要的是,在 2010 年,只有 2.7%(20.5 万)五岁以下儿童死亡的原因得到医学证明(Liu 等人,2012 年),这凸显了收集死亡原因数据的必要性。
前瞻性纵向出生队列研究提供了一个机会来检查早期生活暴露之间的时间关系(即 产前、妊娠和产后早期暴露)以及多种健康和非健康相关结果,包括死亡率、发病率和社会经济环境。 有充分证据表明,生命早期发生的暴露,包括遗传、环境、社会经济和生活方式因素,可能对个人整个生命过程中的生长、发育和健康结果产生长期影响(Lynch & Smith,2005 年) . 因此,有关妊娠期和儿童早期暴露的数据很有价值,可以为长期结果的病因学提供线索。
通过跨队列合作和比较可以获得额外的价值 (Larsen et al., 2013)(Paternoster et al., 2012)(Brion et al., 2011)。 值得注意的是,通过汇集来自多个队列研究的数据,可以更有信心地做出因果推论。 例如,如果在多个人群中观察到相似的关系,每个人群都有自己独特的混杂变量集,则观察到的关联不太可能是由混杂因素驱动的。 同样,跨队列比较使研究人员能够调查与世界不同地区的健康、社会和经济结果相关的模式。 这些类型的分析可以为全球健康不平等的根本原因提供有价值的见解。
本研究的目的是在肯尼亚实施一项纵向前瞻性出生队列研究,以获取有关生命早期暴露以及生命第一年健康和非健康相关结果的广泛信息。
研究类型
注册 (实际的)
联系人和位置
学习地点
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Nairobi、肯尼亚
- Aga Khan University
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Coast Province
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Kwale、Coast Province、肯尼亚
- Community
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
接受健康志愿者
有资格学习的性别
取样方法
研究人群
描述
纳入标准:
我。 所有同意参与研究“拯救肯尼亚新生儿生命和大脑的综合工具包”(NCT02208960) 控制组的孕妇及其在家中或机构出生的活新生儿将有资格参加本研究。 产妇纳入标准将是:
- CHW 计划涵盖的部分研究集群中的所有孕妇及其在家中或机构出生的活新生儿。
- 打算在新生儿出生后的头 12 个月内在研究区居住的母亲。
排除标准:
我。不同意参与“在肯尼亚拯救新生儿生命和大脑的综合工具包”(NCT02208960) 的控制臂。
二. 未能同意参加本研究。
学习计划
研究是如何设计的?
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
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出生队列
该队列将包括大约 1500 名孕妇及其未出生的婴儿,登记参加集群随机对照干预试验 (NCT02208960) 的对照组。
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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 |
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出生后第一年内的儿童死亡率
大体时间:12 个月(生命第 3 天、生命第 6 个月、生命第 12 个月)
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出生后第一年内因任何原因导致的死亡将通过问卷进行评估。
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12 个月(生命第 3 天、生命第 6 个月、生命第 12 个月)
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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儿童出生后第一年内的发病率
大体时间:12 个月(生命第 3 天、生命第 6 个月、生命第 12 个月)
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将通过问卷调查评估儿童出生后第一年内最常见的疾病类型。
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12 个月(生命第 3 天、生命第 6 个月、生命第 12 个月)
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肯尼亚海岸省 6 个月和 12 个月大儿童的发育/行为
大体时间:生命的第 6 个月,生命的第 12 个月
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在第 12 个月通过问卷调查(第 6 个月)和问卷调查以及 Kilifi 发育量表进行评估。在第 3 天、第 6 个月和第 12 个月收集线性生长和体重。
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生命的第 6 个月,生命的第 12 个月
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合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员:Shaun K Morris, MD, MPH、The Hospital for Sick Children
- 首席研究员:Robert Armstrong, MD, PhD、Aga Khan University
出版物和有用的链接
一般刊物
- Liu L, Johnson HL, Cousens S, Perin J, Scott S, Lawn JE, Rudan I, Campbell H, Cibulskis R, Li M, Mathers C, Black RE; Child Health Epidemiology Reference Group of WHO and UNICEF. Global, regional, and national causes of child mortality: an updated systematic analysis for 2010 with time trends since 2000. Lancet. 2012 Jun 9;379(9832):2151-61. doi: 10.1016/S0140-6736(12)60560-1. Epub 2012 May 11. Erratum In: Lancet. 2012 Oct 13;380(9850):1308.
- Larsen PS, Kamper-Jorgensen M, Adamson A, Barros H, Bonde JP, Brescianini S, Brophy S, Casas M, Charles MA, Devereux G, Eggesbo M, Fantini MP, Frey U, Gehring U, Grazuleviciene R, Henriksen TB, Hertz-Picciotto I, Heude B, Hryhorczuk DO, Inskip H, Jaddoe VW, Lawlor DA, Ludvigsson J, Kelleher C, Kiess W, Koletzko B, Kuehni CE, Kull I, Kyhl HB, Magnus P, Momas I, Murray D, Pekkanen J, Polanska K, Porta D, Poulsen G, Richiardi L, Roeleveld N, Skovgaard AM, Sram RJ, Strandberg-Larsen K, Thijs C, Van Eijsden M, Wright J, Vrijheid M, Andersen AM. Pregnancy and birth cohort resources in europe: a large opportunity for aetiological child health research. Paediatr Perinat Epidemiol. 2013 Jul;27(4):393-414. doi: 10.1111/ppe.12060. Erratum In: Paediatr Perinat Epidemiol. 2013 Sep;27(5):505. Charles, Marie-Aline[added].
- Lynch J, Smith GD. A life course approach to chronic disease epidemiology. Annu Rev Public Health. 2005;26:1-35. doi: 10.1146/annurev.publhealth.26.021304.144505.
- Brion MJ, Zeegers M, Jaddoe V, Verhulst F, Tiemeier H, Lawlor DA, Smith GD. Intrauterine effects of maternal prepregnancy overweight on child cognition and behavior in 2 cohorts. Pediatrics. 2011 Jan;127(1):e202-11. doi: 10.1542/peds.2010-0651. Epub 2010 Dec 27.
- Paternoster L, Standl M, Chen CM, Ramasamy A, Bonnelykke K, Duijts L, Ferreira MA, Alves AC, Thyssen JP, Albrecht E, Baurecht H, Feenstra B, Sleiman PM, Hysi P, Warrington NM, Curjuric I, Myhre R, Curtin JA, Groen-Blokhuis MM, Kerkhof M, Saaf A, Franke A, Ellinghaus D, Folster-Holst R, Dermitzakis E, Montgomery SB, Prokisch H, Heim K, Hartikainen AL, Pouta A, Pekkanen J, Blakemore AI, Buxton JL, Kaakinen M, Duffy DL, Madden PA, Heath AC, Montgomery GW, Thompson PJ, Matheson MC, Le Souef P; Australian Asthma Genetics Consortium (AAGC); St Pourcain B, Smith GD, Henderson J, Kemp JP, Timpson NJ, Deloukas P, Ring SM, Wichmann HE, Muller-Nurasyid M, Novak N, Klopp N, Rodriguez E, McArdle W, Linneberg A, Menne T, Nohr EA, Hofman A, Uitterlinden AG, van Duijn CM, Rivadeneira F, de Jongste JC, van der Valk RJ, Wjst M, Jogi R, Geller F, Boyd HA, Murray JC, Kim C, Mentch F, March M, Mangino M, Spector TD, Bataille V, Pennell CE, Holt PG, Sly P, Tiesler CM, Thiering E, Illig T, Imboden M, Nystad W, Simpson A, Hottenga JJ, Postma D, Koppelman GH, Smit HA, Soderhall C, Chawes B, Kreiner-Moller E, Bisgaard H, Melen E, Boomsma DI, Custovic A, Jacobsson B, Probst-Hensch NM, Palmer LJ, Glass D, Hakonarson H, Melbye M, Jarvis DL, Jaddoe VW, Gieger C; Genetics of Overweight Young Adults (GOYA) Consortium; Strachan DP, Martin NG, Jarvelin MR, Heinrich J, Evans DM, Weidinger S; EArly Genetics & Lifecourse Epidemiology (EAGLE) Consortium. Meta-analysis of genome-wide association studies identifies three new risk loci for atopic dermatitis. Nat Genet. 2011 Dec 25;44(2):187-92. doi: 10.1038/ng.1017.
研究记录日期
研究主要日期
学习开始
初级完成 (实际的)
研究完成 (实际的)
研究注册日期
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