ChiCTR2500106207
尚未开始
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2025-07-21
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腹型肥胖(即中心型肥胖)
构建机器学习模型预测新食品组分对个体代谢影响新机制研究
构建机器学习模型预测新食品组分对个体代谢影响新机制研究
在北京协和医院及多中心临床机构中,开展随机、对照的试食干预试验。以代谢综合征患者为研究对象,选取经模型预测具有高响应潜力的食品组分,评估其对血糖、血脂、体成分、炎症因子等多维代谢终点的改善效果,并分析人群内个体差异及预测准确性。
随机平行对照
其它
由独立统计师通过SAS/R软件生成随机序列,采用中央随机系统或密封信封隐藏分配方案,确保分组公平性。
开放标签
北京协和医院中央高水平医院临床科研专项
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63
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2025-07-01
2027-07-01
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1.符合代谢综合征诊断标准(具备以下5项组成成分中的3项及以上者: (1)腹型肥胖(即中心型肥胖):腰围男性≥90cm,女性≥85cm; (2)FPG≥6.1mmol/L和(或)2h PG≥7.8mmol/L,和(或)已确诊糖尿病并治疗者; (3)血压≥130/85mmHg,和(或)已确诊高血压并治疗者; (4)空腹TG≥1.7mmol/L; (5)空腹HDL-C<1.04mmol/L); 2.年龄18-65岁; 3.在自愿的基础上签署相关知情同意书。;
请登录查看1.对研究食品成分过敏者; 2.合并消化或其他系统严重疾病者,如致消化吸收不良的胃肠道疾病、严重肝肾功能衰竭、血液系统或自身免疫性疾病等; 3.活动期恶性肿瘤或治疗中的恶性肿瘤患者; 4.正在参加其他临床试验的受试者; 5.孕期或者哺乳期妇女; 6.其他经研究者认定不适宜参加本试验的人群,存在降低入组可能性或使入组复杂化情况的患者。;
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市场竞争格局分析(靶点、药品类型、ATC大类)
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