Odbor za praćenje sigurnosti

Intervencije u ovom ispitivanju su niskog rizika i predstavljaju dodatak standardnoj njezi koju će sudionici nastaviti primati tijekom razdoblja ispitivanja i nakon završetka ispitivanja; stoga se neće formirati odbor za praćenje podataka i sigurnosti (DSMB). Međutim, izvršit će se eksterni pregled sudionikove kliničke kemije i svih štetnih događaja ispitivanja na sredini ispitivanja kada svi sudionici završe svoje prvo razdoblje liječenja. Ovaj pregled će obaviti nefrolog izvan Manitobe. Ovim će se pregledom pratiti dokazi o štetnosti liječenja, tražeći trendove u kliničkoj kemiji i/ili povećanja neočekivanih događaja povezanih s liječenjem i poduzeti odgovarajuće mjere. Ove radnje mogu uključivati ​​predlaganje promjena protokola koje mogu uključivati ​​rano zaustavljanje ispitivanja zbog jasne štete od liječenja, ovisno o rezultatima pregleda.

Prema relevantnim studijama, cistanča je tradicionalna kineska biljka koja se stoljećima koristi za liječenje raznih bolesti. Znanstveno je dokazano da posjeduje protuupalna, anti-age i antioksidativna svojstva. Istraživanja su pokazala da je cistanča korisna za bolesnike koji boluju od bolesti bubrega. Poznato je da aktivni sastojci cistanche smanjuju upalu, poboljšavaju rad bubrega i obnavljaju oštećene bubrežne stanice. Stoga, integracija cistanche u plan liječenja bolesti bubrega može ponuditi velike prednosti pacijentima u upravljanju njihovim stanjem. Cistanche pomaže smanjiti proteinuriju, snižava BUN i razine kreatinina te smanjuje rizik od daljnjeg oštećenja bubrega. Osim toga, cistanche također pomaže u smanjenju razine kolesterola i triglicerida što može biti opasno za pacijente koji boluju od bolesti bubrega.

Kliknite na rou cong rong pogodnosti

【Za više informacija: david.deng@wecistanche.com / WhatApp:86 13632399501】

Statistička analiza

Bioinformatika i statističke analize podataka mikrobioma provodit će se uz pomoć Microbiome Insights i platforme Data Science pri CHI-ju; ažurirat će se na temelju preporuka i tehnološkog napretka od sada do obrade uzoraka. Općenito, zadane postavke FLASH asemblera [22] koristit će se za spajanje preklapajućih uparenih Illumina brzih datoteka. UPARSE algoritam [23] koristit će se za (a) filtriranje kvalitete očitavanja na temelju maksimalne očekivane vrijednosti pogreške=1.0, (b) identifikaciju jedinstvenih sekvenci, (c) sortiranje količine i uklanjanje pojedinačnih točaka, (d) grupiranje čitanja u operativne taksonomske jedinice (OTU) na temelju praga identiteta od 97 posto, (e) de novo i referentna provjera himera (prema GOLD bazi podataka [22]), i (f) konstrukcija OTU stol. Taksonomska klasifikacija će se zatim provesti korištenjem QIIME [26] implementacije UCLUST-a [24] i bit će usklađena s bazom podataka Greengenes pomoću algoritma PyNAST [25]. Filogenetska stabla izgrađena su s FastTree [27] za daljnju usporedbu između mikrobnih zajednica. Prije izvođenja nizvodnih analiza, rezultirajuća OTU tablica bit će filtrirana kako bi se uklonili svi uzorci s malom dubinom sekvenciranja. Indeksi bogatstva i raznolikosti zajednice zatim će se izračunati pomoću QIIME-a na određenoj ravnomjernoj dubini po uzorku. Filogenetske (ponderirane UniFrac udaljenosti) i metrike raznolikosti temeljene na obilju (Bray-Curtisova različitost) izračunat će se nakon normalizacije konačne OTU tablice korištenjem transformacije skaliranja kumulativne sume (CSS) [28]. Analiza glavnih koordinata (PCoA) primijenit će se na rezultirajuće matrice udaljenosti za generiranje dvodimenzionalnih dijagrama korištenjem zadanih postavki softvera PRIMER-6 (PRIMER-E Ltd, Plymouth). Provest će se nenadzirana analiza klasteriranja kako bi se uzorci grupiranja uzoraka povezali s udjelom osnovnih OTU-ova unutar svake niše (jezgreni OTU-ovi definirani su kao oni prisutni u najmanje 75 posto uzoraka u svakoj niši). Relativne količine odabranih OTU-ova bit će normalizirane za uzorke. Bray-Curtisove razlike izračunat će se pomoću R "vegan" paketa [29], a rezultirajuća matrica bit će podvrgnuta nenadziranom hijerarhijskom grupiranju pomoću R "dendextend" paketa [30] i bit će vizualizirana preko toplinska karta matrice obilja korištenjem paketa R "complex-heatmap" [31]. UNIVARIATE postupak SAS koristit će se za testiranje normalnosti reziduala za mjerenja raznolikosti. Nenormalno raspodijeljeni podaci bit će ili logaritamski ili Box-Cox transformirani, a zatim podvrgnuti testu analize varijance (ANOVA) korištenjem MIXED postupka SAS-a. Sve usporedbe parova među grupama testirat će se korištenjem Tukey studentskog prilagođavanja raspona. Permutacijska multivarijatna analiza varijance (PERMANOVA; implementirana u softveru Primer6) koristit će se za otkrivanje značajnih razlika između metrika raznolikosti mikrobnih zajednica. Relativna zastupljenost odabranih osnovnih OTU-ova testirat će se na statistički značajne povezanosti s dostupnim metapodacima korištenjem multivarijatne analize s linearnim modeliranjem (MaAsLin) [32] uzimajući u obzir sve potencijalne zbunjujuće čimbenike (kovarijate) koji bi mogli biti povezani s profilom mikrobioma (tj. spolom, dob, BMI) i sudionici (tretirani kao slučajni faktor). Značajne asocijacije će se smatrati ispod praga vrijednosti od 0,1. Kako bi se procijenili pomaci u funkcionalnosti mikrobioma, koristit će se analiza korelacijske mreže (CoNet, [33]) za istraživanje odnosa supojavljivanja mikroba/međusobnog isključivanja i identificirati središnje OTU-ove koji pokazuju najveći broj pozitivnih/negativnih korelacija s drugim OTU u uvjetima liječenja.

Učinci liječenja na linearne ishode na kraju svakog razdoblja analizirat će se postupkom SAS MIXED (SAS 9.4). Redoslijed i spol bit će uključeni u model kao fiksni faktori, a sudionici će biti uključeni kao faktori koji se ponavljaju. Normalnost distribucije podataka bit će napravljena pomoću Shapiro-Wilkovog testa, a nenormalne varijable će se transformirati prije analize. Demografski podaci bit će prikazani kao srednja vrijednost ± standardna devijacija. Rezultati će biti prikazani kao srednje vrijednosti najmanjeg kvadrata ± standardna pogreška srednje vrijednosti (SEM), osim ako nije drugačije navedeno. Statistička značajnost bit će postavljena na p < 0.05 za sve analize. Data Science Platform u CHI-ju će pružiti podršku za upravljanje podacima uz biostatističku podršku za projekt.

Randomizacija, zasljepljivanje i razbijanje koda

Pacijenti koji ispunjavaju uvjete (n=36) proći će kroz procjenu na početku i bit će nasumično raspoređeni u 2 grupe, od kojih će se svaka sastojati od 18 sudionika. Randomizaciju će provesti neovisni istraživač u platformi za biostatistiku u George and Fay Yee Centru za inovacije u zdravstvu (CHI) na Sveučilištu Manitoba. Randomizacija će se provesti pomoću koda napisanog u R statističkom programskom jeziku (verzija 3.5.3). Tretmani će se dodijeliti u omjeru 1:1. Bit će pripremljeno ukupno 48 kartica za slučajni odabir, jedan set od 24 za svaki spol. Raspored randomizacije bit će prebačen u set neprozirnih zapečaćenih omotnica. Nakon osnovnog posjeta sudionika, osoblje studije otvorit će zapečaćenu omotnicu koja će sadržavati sudionikovu dodjelu. Redoslijed intervencija bit će slijep i za istraživače i za sudionike. Tretmani će se davati u zatvorenim vrećicama; sadržaj vrećice će biti zaslijepljen od strane vanjske strane, dat će osoblju studije označen kao A ili B, i podijeliti sudionicima u skladu s njihovim razdobljem liječenja. Tretmani se neće razotkriti sve dok analize ne budu dovršene, osim ako to zahtijevaju nuspojave tijekom kliničkog ispitivanja. Neovisni nefrolog će također izvršiti srednji pregled kliničkih podataka sudionika koji će biti razotkriven (pogledajte odjeljak "Odgovornosti kvalificiranog istražitelja").

Izračun veličine uzorka

Konačna veličina uzorka od 30 sudionika u ovoj studiji moći će otkriti razliku između tretmana u ukupnom p-krezol sulfatu od 17,5 μmol/L, ili ~ 15 posto promjene, pri stupnju od 0,88 (alfa {{6} }.05, dvostrano), s obzirom na korelaciju unutar osobe od .79 [23] i procijenjenu standardnu ​​devijaciju od 45 μmol/L [9] za ukupni p-krezol sulfat. Pad od 30 posto ili više u uremijskim otopljenim tvarima smatrao bi se klinički značajnim, što bi zahtijevalo dodatna ispitivanja koja istražuju ovu prebiotičku intervenciju u KBB-u, i uvjereni smo da bismo mogli otkriti takvu promjenu ako se dogodi. Kako bismo objasnili gubitak snage zbog prekida, regrutirat ćemo 36 sudionika.

Uključivanje u analizu

Primarna analiza će se provesti korištenjem skupa analiza svih sudionika (namjera liječenja). Primarna analiza će se ponoviti u kompletu za analizu Completers. Demografski podaci i sva druga osnovna mjerenja bit će analizirana u skupu Svi sudionici kao iu skupu Završenih.

Komplet analize koji su završili: svi sudionici koji su završili ispitivanje.

Skup analize svih sudionika: svi randomizirani sudionici.

Prekid/povlačenje sudionika iz pokusnog liječenja 

Svaki sudionik ima pravo odustati od suđenja u bilo kojem trenutku. Sudionici mogu prekinuti sudjelovanje u ispitivanju u bilo kojem trenutku i od njih se traži da kontaktiraju člana istraživačkog tima kako bi ih obavijestili o svojoj odluci. Osim toga, istraživači mogu isključiti sudionika iz ispitivanja u bilo kojem trenutku ako smatraju da je to potrebno iz bilo kojeg razloga uključujući trudnoću, nepodobnost (bilo da je nastala tijekom ispitivanja ili retrospektivno zanemarena tijekom probira), značajno odstupanje od protokola, značajna ne- usklađenost s protokolom, napredovanje bolesti koje rezultira nemogućnošću daljnjeg pridržavanja protokola, povlačenje pristanka i gubitak praćenja.

Povlačenje neće rezultirati isključivanjem podataka za tog sudionika iz analize. Budući da će se primarna analiza temeljiti na namjeri liječenja, također će se provesti samo potpuna analiza.

Ako se sudionik povuče unutar prva 4 tjedna ispitivanja, bit će zamijenjen. Ako se zamjenski sudionik povuče, naknadne zamjene neće biti.

Razlog povlačenja bit će zabilježen u CRF-u ako je naveden.

naknada

Sudionici će dobiti naknadu od 200 USD za svako završeno razdoblje ili proporcionalnu vrijednost ako se povuku iz probe. Svaki bi sudionik dobio ukupno 400 USD ako završi cijelo probno razdoblje.

Imena i adrese sudionika koristit će se za pripremu, ispis, slanje poštom i vođenje financijske evidencije ili čekova za naknadu. Sudionik će dobiti unaprijed plaćenu poštarinu i omotnicu s obrascem koji zahtijeva njihov potpis po primitku čeka s nagradom. Od sudionika će se tražiti da vrate obrazac CDIC-u. Ova evidencija će se čuvati najviše 7 godina.

Rasprava

CKD se povezuje s promjenama u mikrobnoj ekologiji crijeva ili "disbiozom", što može doprinijeti progresiji bolesti. Pojedinci i životinje s CKD pokazuju duboke promjene u crijevnom okolišu uključujući promjene u mikrobnom sastavu, povećan fekalni pH i povećane razine metabolita crijevnih mikroba u krvi. Nedavne studije usredotočile su se na prehrambene pristupe za povoljnu promjenu sastava crijevnih mikrobnih zajednica kao metode liječenja KBB-a. Otporni škrob (RS), prebiotik koji potiče proliferaciju crijevnih bakterija kao što su bifidobakterije i laktobacili, povećava proizvodnju metabolita uključujući kratkolančane masne kiseline, koje daju nekoliko dobrobiti za zdravlje. Studije provedene na životinjskim modelima i pojedincima s CKD-om pokazuju da suplementacija RS smanjuje koncentracije otopljenih tvari koje se zadržavaju u uremici, uključujući indoksil sulfat i p-krezol sulfat. Pokazalo se da fermentirajući dijetetski škrob otporan na amilozu otporan na amilozu 2 (HAMRS2) mijenja crijevni milje u modelima CKD štakora što dovodi do izrazito poboljšane funkcije bubrega. Pokazalo se da RPS, koji je škrob otporan na R2-, povećava bakterije koje razgrađuju ugljikohidrate, kao što su bifidobakterije, i smanjuje bakterije s proteolitičkom aktivnošću, kao što je E. coli [14, 17, 18]. Također se pokazalo da RPS smanjuje koncentracije uremičkih toksina koji potiču iz crijevnog mikrobioma u svinja [19]. Dok su studije na životinjama i ljudima koje su uključivale rezistentni škrob pokazale sposobnost promjene crijevne mikrobiote i smanjenja broja uremičkih toksina, postoje ograničena istraživanja u bolesnika s KBB-om [14].

U jednoj studiji provedenoj na osobama s KBB-om koji su već bili na dijalizi, uočeno je smanjenje uremičkih toksina nakon konzumiranja kukuruznog škroba s visokim udjelom amiloze tijekom 6 tjedana [20]. Kukuruzni škrob s visokim udjelom amiloze čini ~ 60 posto rezistentnog škroba u odnosu na suhu težinu, dok je RPS koji će se koristiti u ovom prijedlogu ~ 70 posto rezistentnog škroba i ~ 10 posto ostalih dijetalnih vlakana [17]. Ovdje ćemo provesti 2--razdoblje randomiziranog dvostruko slijepog unakrsnog ispitivanja kako bismo istražili hoće li konzumacija RPS-a kao dodatne terapije uz trenutne standarde skrbi za KBB smanjiti uremičke toksine i simptome mijenjanjem crijevne mikrobiote u bolesnika s CKD.

Rezultati ove studije pridonijet će dokazima o učinkovitosti RPS-a u bolesnika s CKD-om i tvorit će osnovu većeg multicentričnog randomiziranog kontroliranog ispitivanja koje testira učinak RPS-a na odgađanje napredovanja CKD-a i početak dijalize.

Upravljanje podatcima

Izvor podataka

Izvorni dokumenti su mjesto gdje se podaci prvi put bilježe i iz kojih se dobivaju CRF podaci sudionika. CRF unosi smatrat će se izvornim podacima ako je CRF mjesto izvorne snimke (npr. ne postoji drugi pisani ili elektronički zapis podataka). Svi dokumenti bit će pohranjeni na sigurno u povjerljivim uvjetima. Na svim dokumentima koji se odnose na ispitivanje, osim potpisanih obrazaca za pristanak, glavnog popisa i obrazaca za naknadu, sudionik će se spominjati šifrom sudionika ispitivanja, a ne imenom.

Pristup podacima

Izravan pristup bit će dopušten ovlaštenim predstavnicima sponzora, ustanove domaćina i regulatornih tijela kako bi se omogućilo praćenje, revizije i inspekcije u vezi s ispitivanjem.

Evidentiranje podataka i vođenje evidencije

Svi podaci o ispitivanju bit će uneseni iz papirnatog CRF-a ili prikupljeni putem REDCap platforme Sveučilišta u Manitobi, a ostali izvorni dokumenti bit će uneseni u ovu REDCap bazu podataka. Sudionici će biti identificirani jedinstvenim brojem i/ili kodom specifičnim za ispitivanje u ovoj REDCap bazi podataka. Ime sudionika i bilo koji drugi identifikacijski podaci neće biti uključeni u REDCap bazu podataka, osim potpisanog obrasca za informirani pristanak, obrasca za naknadu i glavnog popisa studija. Sudionikova kućna i e-adresa te telefonski brojevi bit će prikupljeni i povezani s ID-om studije i imenom sudionika na fizičkom/elektroničkom glavnom popisu studije koji će se koristiti za koordinaciju probnih aktivnosti kao što su kućna dostava materijala za studij, čekovi za naknadu i komunikacija sa sudionicima tijekom suđenja. Ovaj glavni popis bit će pohranjen u zaključanom ormariću u CDIC-u ili na zajedničkom disku/računalu zaštićenom lozinkom u CDIC-u. Imena i adrese sudionika podijelit će se s dostavnim osobljem ili kuririma tijekom procesa dostave, kao i koristiti za slanje čekova s ​​naknadama za sudionike koji ne preuzimaju osobno.

Podaci o ispitivanju, bez identificiranja osobnih podataka sudionika, bit će pohranjeni u sigurnom istraživačkom okruženju na Sveučilištu Manitoba pomoću REDCap-a. REDCap lokalno implementira platforma Data Science u Centru za inovacije u zdravstvu George & Fay Yee na Sveučilištu Manitoba. Studijski virtualni posjeti provodit će se putem platforme Microsoft Teams Sveučilišta u Manitobi, koja je vanjski hostiran servis temeljen na oblaku. Elektronički podaci s identifikacijskim osobnim podacima sudionika, kao što su ime i kontakt podaci, bit će zaštićeni lozinkom i pohranjeni u Excel datoteci na računalu u CDIC-u. Elektronički zapisi potpisanih obrazaca pristanka bit će pohranjeni na REDCap-u, kao i pohranjeni na sigurnom računalu/dijeljenom disku zaštićenom lozinkom u CDIC-u ili u zaključanom ormariću. Papirnati potpisani obrasci pristanka bit će pohranjeni u zaključanom ormariću u CDIC-u. Ostali dnevnici studija bit će organizirani u čvrstom povezu i čuvani u CDIC-u. CDIC je osiguran 24 sata dnevno i ima ograničen pristup.

Svi zapisi o ispitivanju čuvat će se 25 godina. Papirnati CRF-ovi i izvorni podaci čuvat će se u zaključanom spremniku za pohranu, odvojeno od svih osobnih identifikacijskih podataka u CDIC-u. Papirnati spisi bit će zbrinuti metodom povjerljivog uništavanja dokumenata u CDIC-u.

Elektronički podaci bit će deidentificirani i zadržani 10 godina nakon završetka studije. Elektronički podaci također se mogu dijeliti u deidentificiranom obliku s akademskim časopisima u svrhu objavljivanja. Podaci mogu biti pohranjeni u akademskom časopisu ili drugim repozitorijima otvorenog pristupa prema politici otvorenog pristupa, u kojem slučaju ih mogu koristiti drugi istraživači za daljnju analizu podataka i istraživačke svrhe. Papirnati spisi bit će zbrinuti metodom povjerljivog uništavanja dokumenata.

Kriteriji za prekid suđenja

Ispitivanje će se nastaviti sve dok svi uključeni sudionici ne dođu do kraja praćenja i dok podaci ne budu prikupljeni, obrađeni i očišćeni. Nema planova za prijevremeni prekid.

Procedura za obračun nedostajućih, neiskorištenih i lažnih podataka

Broj i udio vrijednosti koje nedostaju bit će dokumentirani u izvješću o kliničkom ispitivanju. Vrijednosti koje nedostaju neće se imputirati osim ako nije drugačije navedeno. Analize će isključiti podatke sudionika kojima nedostaju vrijednosti za bilo koju varijablu potrebnu za analizu.

Kada se primijeti da su podaci neuobičajeni na način koji se ne može objasniti ili smatrati pogrešnim, analize se mogu ponoviti nakon isključivanja uključenog zapisa. Ove dodatne analize bit će predstavljene kao analize osjetljivosti.

Postupci za izvješćivanje o svim odstupanjima od izvornog statističkog plana

Sva odstupanja od protokola dokumentirana u bazi podataka o kliničkom ispitivanju bit će prikazana u tabeli (ako je prikladno) i navedena u izvješću o kliničkom ispitivanju.

Evidentiranje neželjenih događaja

S obzirom na prirodu intervencije, vrlo je malo vjerojatno da će bilo koji neželjeni događaj biti povezan s ispitivanjem. Međutim, svi štetni događaji koji se pojave tijekom ispitivanja, a koje promatraju istraživači ili ih prijavi sudionik, bit će zabilježeni u CRF-u, bez obzira na to jesu li pripisani intervenciji ispitivanja ili ne.

Zabilježit će se sljedeće informacije: opis, datum početka i datum završetka, ozbiljnost i procjena povezanosti s probnom intervencijom. Po potrebi treba dostaviti dodatne informacije. U slučaju prijave bilo kakvog štetnog događaja, pacijentima će biti ponuđen pregled tijekom sljedećeg dostupnog posjeta klinici ili unutar 1 tjedna, što god nastupi ranije, te će se nastaviti pratiti u klinici dok se štetni događaj ne riješi.

Ozbiljnost događaja procijenit će se na sljedećoj ljestvici: 1=blagi, 2=umjereni i 3=teški.

Štetni događaji koji se smatraju povezanima s probnom intervencijom prema procjeni kvalificiranog istraživača pratit će se do razrješenja ili se događaj smatra stabilnim. U slučaju da štetni događaji dovedu do povlačenja iz ispitivanja, pacijenti koji su povučeni zbog nuspojava na liječenje također će biti praćeni od strane klinike za CKD dok se štetni događaji ne povuku.

Sigurnosno izvješćivanje

Istraživački tim prijavit će nuspojave Ministarstvu Kanade i relevantnim voditeljima odjela/institucije i REB-u Sveučilišta u Manitobi korištenjem odgovarajućih obrazaca za prijavu.

Postupci osiguranja kvalitete

Ispitivanje će se provoditi prema trenutno odobrenom protokolu, GCP-u, relevantnim propisima i standardnim operativnim postupcima.

Redoviti nadzor može se provoditi prema GCP-u. Podaci se mogu procijeniti radi usklađenosti s protokolom i točnosti izvornih dokumenata. Slijedeći pisane standardne operativne procedure, monitori će potvrditi da se kliničko ispitivanje provodi i podaci generiraju, dokumentiraju i izvješćuju u skladu s protokolom, GCP-om i primjenjivim regulatornim zahtjevima.

Kratice

AE: Štetni događaj; AR: Nuspojava; PI: glavni istraživač; CRA: Klinički znanstveni suradnik; CRF: Obrazac za prikaz slučaja; GCP: Dobra klinička praksa; CT: Klinička ispitivanja; ICF: Obrazac za informirani pristanak; REB: Odbor za etiku istraživanja; SAE: Ozbiljan štetni događaj; SOP: Standardni operativni postupak

Priznanja

Željeli bismo odati priznanje i zahvaliti Michelle DiNella, Sarah Curtis i osoblju CDIC-a na podršci u postavljanju ovog ispitivanja.

Helsinška deklaracija

Istraživač/QI će osigurati da se ovo ispitivanje provodi u skladu s načelima Helsinške deklaracije. NB. Helsinška deklaracija iz 2008. daje pojedinosti o tome što mora biti uključeno u protokol: financiranje, sponzorstvo, veze i potencijalni sukobi interesa, poticaji za sudjelovanje, naknada za štetu i pristup lijekovima i njezi nakon suđenja.

Izvještavanje

Ispitivač/QI će jednom godišnje tijekom kliničkog ispitivanja podnijeti godišnje izvješće o napretku Etičkom odboru za zdravstvena istraživanja Sveučilišta Manitoba. Osim toga, obavijest o kraju ispitivanja bit će dostavljena Etičkom odboru za zdravstvena istraživanja Sveučilišta Manitoba i Health Canada.

Povjerljivost sudionika

Osoblje ispitivanja pobrinut će se za očuvanje anonimnosti sudionika. Sudionici će biti identificirani samo pomoću ID broja sudionika na svim dokumentima ispitivanja i svim elektroničkim bazama podataka osim obrasca za informirani pristanak, glavnog popisa i obrasca za naknadu. Svi dokumenti bit će pohranjeni na sigurno i dostupni samo sudskom osoblju i ovlaštenom osoblju. Ispitivanje će biti u skladu sa Zakonom o osobnim zdravstvenim podacima (PHIA) ili Zakonom o slobodi informacija i zaštiti privatnosti (FIPPA) Manitobe.

Status suđenja

Očekuje se da će ovo ispitivanje započeti novačenje u rujnu 2021. i nastaviti otprilike do ožujka 2022. Trenutačni broj protokola i datum je verzija 3, 13. lipnja 2021.

Sastav, uloge i odgovornosti koordinacijskog centra

PI (dr. Mackay) i suistraživači (dr. Tangri i Mollard) bit će odgovorni za nadzor. Doktorand i istraživački koordinator radit će zajedno na svakodnevnom vođenju ispitivanja uključujući regrutiranje, provjeru, zakazivanje, posjete sudionika, prikupljanje podataka i unos podataka. Doktorat znanosti student će odgovarati izravno PI (dr. Mackay), a koordinator istraživanja će biti u svakodnevnom kontaktu sa suistraživačem koji ih nadzire (dr. Mollard). Analitičar podataka bit će odgovoran za analizu podataka pod nadzorom Dr. Mackay i Tangri. O projektu će se raspravljati s cjelokupnim istraživačkim timom CDIC-a tijekom sastanka kliničke grupe svaka 2 tjedna i tijekom dvotjednih sastanaka s istraživačkim timom projekta kako bi se raspravilo o specifičnim detaljima projekta.

Prilozi autora

MS je pomogao u izradi nacrta rukopisa i prikupljanju povratnih informacija i izmjena drugih autora. KK je pomogao u recenziji rukopisa. HW je tražio etičko odobrenje i pridonio rukopisu. RM, NT i DM osmislili su protokol studije i kriterije odabira sudionika, tražili financiranje i etičko odobrenje, pomogli s revizijama rukopisa i pregledali rukopis. Svi su autori pridonijeli, čitali, kritički revidirali i odobrili konačni rukopis prije podnošenja.

Financiranje

Ovo ispitivanje financiraju Weston Family Microbiome Initiative i Inovacijski centar za kronične bolesti u bolnici Seven Oaks. Proizvodi za liječenje korišteni u ovom ispitivanju besplatno su osigurani od strane MSPrebiotic Inc. Financijeri neće biti uključeni u dizajn probe, izvođenje, analizu podataka ili objavljivanje. Sponzor ispitivanja je Sveučilište Manitoba, čija je kontakt osoba Dylan MacKay.

Dostupnost podataka i materijala

Publikacije proizašle iz ovog ispitivanja slijedit će preporuke ICMJE-a za autorstvo. Rezultati ovog ispitivanja bit će objavljeni u recenziranoj publikaciji i mogu se prezentirati na konferencijama. Sažeti rezultati ove studije bit će učitani u registar ispitivanja ClinicalTrials.gov. Deidentificirani podaci bit će dostupni drugim istraživačima za aktivnosti sinteze znanja na opravdan zahtjev.

Deklaracije

Etičko odobrenje i pristanak za sudjelovanje

Etički odbor za biomedicinska istraživanja kampusa Bannatyne (BREB) u Winnipegu, Manitoba, Kanada, odobrio je ovaj protokol studije (HS23161 (B2019:089). Sve izmjene i dopune protokola ove studije pregledava i odobrava U of M BREB, a izmjene u protokol je ažuriran na ClinicalTrials.gov. Ministarstvo zdravstva Kanade izdalo je obavijest o autorizaciji za ovo ispitivanje (datoteka br. 250522). Sudionici moraju osobno potpisati i datirati posljednju odobrenu verziju obrasca za informirani pristanak prije nego što se provedu bilo kakvi postupci specifični za ispitivanje Ovo ispitivanje je registrirano na ClinicalTrials.gov (NCT04961164).

Suglasnost za objavu 

Svi sudionici dat će suglasnost za objavljivanje ili predstavljanje informacija prikupljenih tijekom suđenja na način na koji se ne otkrivaju njihovi osobni podaci kao što su ime, adresa i telefonski broj.

Suprotstavljeni interesi

Svi ostali autori izjavljuju da nemaju suprotstavljenih interesa.

Podaci o autoru

1 Inovacijski centar za kronične bolesti, Opća bolnica Seven Oaks, Winnipeg, MB, Kanada. 2 Odjel za ljudske prehrambene znanosti, Sveučilište Manitoba, Winnipeg, MB, Kanada. 3 Odjel za zdravstvene znanosti zajednice, Sveučilište Manitoba, Winnipeg, MB, Kanada. 4 Max Rady College of Medicine, Sveučilište Manitoba, Winnipeg, MB, Kanada.

Reference

1. Arora P, Vasa P, Brenner D, Iglar K, McFarlane P, Morrison H, et al. Procjene prevalencije kronične bubrežne bolesti u Kanadi: rezultati nacionalnog reprezentativnog istraživanja. CMAJ. 2013;185(9):E417–23.

2. Ng JK, Li PK. Epidemija kronične bubrežne bolesti: kako se nositi s njom? Nefrologija (Carlton). 2018; 23 (Dodatak 4): 116–20. PMID: 30298662.

3. Fujii H, Kono K, Nishi S. Karakteristike koronarne arterijske bolesti kod kronične bubrežne bolesti. Clin Exp Nephrol. 2019;23(6):725–32.

4. Collister D, Ferguson T, Komenda P, Tangri N. Obrasci, čimbenici rizika i predviđanje progresije kronične bolesti bubrega: narativni pregled. Semin Nefrol. 2016;36(4):273–82. PMID: 27475658.

5. Beaudry A, Ferguson TW, Rigatto C, Tangri N, Dumanski S, Komenda P. Trošak dijalizne terapije po modalitetu u Manitobi. Clinical Journal of the American Society of Nephrology. 2018;13(8):1197–203. PMID: 30021819.

6. Aronov PA, Luo FJG, Plummer NS, Quan Z, Holmes S, Hostetter TH, et al. Doprinos uremičkim otopljenim tvarima u debelom crijevu. J Am Soc Nephrol. 2011;22(9):1769–76. PMID: 21784895.

7. Ramezani A, Massy ZA, Meijers B, Evenepoel P, Vanholder R, Raj DS. Uloga crijevnog mikrobioma u uremiji: potencijalni terapijski cilj. American Journal of Kidney Diseases. 2016;67(3):483–98. PMID: 26590448.

8. Simonsen E, Komenda P, Lerner B, Askin N, Bohm C, Shaw J, et al. Liječenje uremičnog pruritusa: sustavni pregled. Am J Kidney Dis. 2017.; 70(5):638–55. PMID: 28720208.

9. Meijers BK, et al. P-krezol i kardiovaskularni rizik kod blage do umjerene bolesti bubrega. Clin J Am Soc Nephrol. 2010;5(7):1182–9. PMID: 20430946.

10. Gao H, Liu S. Uloga uremičnog toksina indoksil sulfata u napredovanju kardiovaskularnih bolesti. Životne znanosti. 2017;185:23–9. PMID: 28754616.

11. Lisowska-Myjak B. Uremički toksini i njihovi učinci na više organskih sustava. Nephron Clin Pract. 2014;128(3-4):303–11. PMID: 25531673.

12. Schulman G, Berl T, Beck GJ, Remuzzi G, Ritz E, Arita K, et al. Randomizirana placebom kontrolirana EPPIC ispitivanja AST-120 u CKD. J Am Soc Nephrol. 2015.; 26(7):1732–46. PMID: 25349205.

13. Hung SC, Kuo KL, Wu CC, Tarng DC. Indoksil sulfat: novi čimbenik kardiovaskularnog rizika kod kronične bolesti bubrega. Časopis Američkog udruženja za srce. 2017;6(2):e005022. PMID: 28174171.

14. Snelson M, Kellow NJ, Coughlan MT. Modulacija crijevne mikrobiote rezistentnim škrobom kao liječenje kroničnih bolesti bubrega: dokazi o učinkovitosti i mehanički uvidi. Adv Nutr. 2019;10(2):303–20. PMID: 30668615.

15. Birkett A, Muir J, Phillips J, Jones G, O'Dea K. Otporni škrob smanjuje fekalne koncentracije amonijaka i fenola kod ljudi. Am J Clin Nutr. 1996.; 63(5):766–72. PMID: 8615362.

16. Smith EA, Macfarlane GT. Pobrojavanje ljudskih crijevnih bakterija koje proizvode fenolne i indolne spojeve: učinci pH, dostupnosti ugljikohidrata i vremena zadržavanja na disimilacijski metabolizam aromatskih aminokiselina. J Appl Bacteriol. 1996;81(3):288–302. PMID: 8810056.

17. Alfa MJ, Strang D, Tappia PS, Graham M, van Domselaar G, Forbes JD, et al. Randomizirano ispitivanje za utvrđivanje utjecaja sastava škroba otpornog na probavu na crijevni mikrobiom kod starijih i srednjih osoba. Clin Nutr. 2018;37(3):797–807.

18. Baxter NT, Schmidt AW, Venkataraman A, Kim KS, Waldron C, Schmidt TM, et al. Dinamika mikrobiote ljudskog crijeva i kratkolančanih masnih kiselina kao odgovor na prehrambene intervencije s tri fermentabilna vlakna. MBio. 2019. PMID: 30696735;10(1):e02566–18.

19. Losel D, Claus R. Učinci rezistentnog krumpirovog škroba u prehrani ovisni o dozi na stvaranje skatola u crijevima i nakupljanje masnog tkiva kod svinja. J Vet Med A Physiol Pathol Clin Med. 2005;52(5):209–12. PMID: 15943603.

20. Sirich TL, Plummer NS, Gardner CD, Hostetter TH, Meyer TW. Učinak povećanja dijetalnih vlakana na razine otopljenih tvari iz debelog crijeva u plazmi kod pacijenata na hemodijalizi. Clin J Am Soc Nephrol. 2014;9(9):1603–10. PMID: 25147155.

21. Pretorius CJ, McWhinney BC, Sipinkoski B, Johnson LA, Rossi M, Campbell KL, et al. Referentni rasponi i biološke varijacije slobodnog i ukupnog serumskog indoksil i p-krezil sulfata izmjerene brzom UPLC metodom detekcije fluorescencije. Clin Chim Acta. 2013;419:122-6. PMID: 23428591.

22. Magoc T, Salzberg SL. FLASH: brza prilagodba duljine kratkih čitanja za poboljšanje sklopova genoma. Bioinformatika. 2011;27(21):2957–63. PMID: 21903629.

23. Edgar RC. UPARSE: vrlo precizne OTU sekvence iz očitavanja mikrobnih amplikona. Nat metode. 2013;10(10):996–8. PMID: 23955772.

24. Edgar RC. Pretraživanje i grupiranje redova veličine brže od BLAST-a. Bioinformatika. 2010;26(19):2460–1. PMID: 20709691.

25. Caporaso JG, Bittinger K, Bushman FD, DeSantis TZ, Andersen GL, Knight R. PyNAST: fleksibilan alat za poravnavanje sekvenci prema poravnanju predloška. Bioinformatika. 2010;26(2):266–7. PMID: 19914921.

26. Caporaso JG, Kuczynski J, Stombaugh J, Bittinger K, Bushman FD, Costello EK, et al. QIIME omogućuje analizu podataka sekvenciranja zajednice visoke propusnosti. Nat metode. 2010;7(5):335–6. PMID: 20383131.

27. Price MN, Dehal PS, Arkin AP. FastTree 2 – približno stabla najveće vjerojatnosti za velika poravnanja. JAKO JEDAN. 2010;5(3):e9490. PMID: 20224823.

28. Paulson JN, Stine OC, Bravo HC, Pop M. Diferencijalna analiza obilja za istraživanja mikrobnih markera i gena. Metode prirode. 2013;10(12):1200. PMID: 24076764–2.

29. Jari Oksanen FGB, Friendly M, Kindt R, Legendre P, McGlinn D, Minchin PR, et al. Veganski paket, u Zajednici ekološki paket; 2019.

30. Galili T. dendextend: R paket za vizualizaciju, prilagodbu i usporedbu stabala hijerarhijskog klasteriranja. Bioinformatika. 2015;31(22):3718–20. PMID: 26209431.

31. Gu Z, Eils R, Schlesner M. Složene toplinske karte otkrivaju obrasce i korelacije u višedimenzionalnim genomskim podacima. Bioinformatika. 2016;32(18): 2847–9. PMID: 27207943.

32. Morgan XC, Tickle TL, Sokol H, Gevers D, Devaney KL, Ward DV, et al. Disfunkcija crijevnog mikrobioma u upalnoj bolesti crijeva i liječenje. Genome Biol. 2012;13(9):R79. PMID: 23013615.

33. Faust K, Sathirapongsasuti JF, Izard J, Segata N, Gevers D, Raes J, et al. Odnosi supojavljivanja mikroba u ljudskom mikrobiomu. PLoS Comput Biol. 2012;8(7):e1002606. PMID: 22807668

Napomena izdavačaSpringer Nature ostaje neutralan u pogledu tvrdnji o nadležnosti u objavljenim kartama i institucionalnim vezama.

【Za više informacija: david.deng@wecistanche.com / WhatApp:86 13632399501】