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同行评议开放获取登革热

A multicenter prospective observational multi-omics study protocol to identify biomarkers for severe dengue: COMBAT study clinical protocol

BMC Infectious Diseases·

Piya Paul Mudgal, Silvia Patricia Zuniga Veliz, Magda Lourda, Trupti Satish Kadni, Muralidhar Varma, Anup Mazumder, Sandeep Budhiraja, Namita Jaggi, Chiranjay Mukhopadhyay, Sagar Sengupta, Arindam Maitra, Kristina Hug, Indranil Sinha, Anoop T. Ambikan, Iva Filipovic, Ujjwal Neogi, Matti Sällberg, Christian Giske, Soham Gupta, Gustaf Gustaf Ahlé, Jose Inzunza, Mukesh Varshney, Annika Charlotte Karlsson, Ali Mirazimi, Ákos Végvári, Sofja Poznakovs, Teresa Stellaccio, Surender Rawat, Birgitta Lindqvist, Panagiotis Andriopoulos, Dasja Pajkrt, Adithya Sridhar, Henk Marquering, Nina Johannesson, Amber Schotting, Renata Vieira de Sá, Balpreet Singh Ahluwalia, Vishesh Kumar Dubey, Rajkumar Savai, Soni Pullamsetti, Jonathan Andrew, Maurizio Aiello, Jacopo Furci, Elisabetta Palamà, Silvia Scaglione, Sarantis Chlamydas, Øystein Ivar Helle, Goran Josipovic, Irena Trbojevic-Akmacic, Edson Jose Adrian Bolanos Lima, Leticia Castillo Signor, Kamal Singh, Manjula Kalia, Arup Banerjee, Atul Thata, Nishi Raj Sharma, Varun Surolia, Priyanka Sharma

DOI
10.1186/s12879-026-14111-x
PMID
42538555
PMCID
OpenAlex
W7171988257
研究类型
Journal article
出版商
Springer Science and Business Media LLC
文章类型
journal-article
完整性状态
current

为何这项研究现在值得关注

如果能够成功识别相关生物标志物,研究结果可能有助于改进登革热管理中的患者分诊和早期干预策略,并支持发现新的治疗靶点。

01

结构化证据摘要

研究问题

COMBAT研究旨在通过考察登革热流行地区人群中的宿主免疫和代谢通路,识别可预测重症登革热进展的生物标志物,以应对不同登革热严重程度组之间临床和实验室特征重叠所造成的早期风险分层难题。

研究设计

这是一项前瞻性、多中心、观察性纵向研究方案,采用多组学分析,包括转录组学、蛋白质组学、糖组学和代谢组学,并设置发现队列和独立验证队列。研究将在危地马拉和印度的登革热流行地区开展。

人群与场景

研究将在危地马拉和印度招募患者,并依据WHO 2009年标准将其分为无警示征象登革热、有警示征象登革热和重症登革热三组,同时纳入按年龄和性别匹配的健康对照者。

主要发现

目前没有可报告的研究结果;这是一项研究方案,其预期目标是识别可预测登革热严重程度进展的生物标志物,并形成关于宿主与病毒相互作用的系统层面认识。

公共卫生意义

如果能够成功识别相关生物标志物,研究结果可能有助于改进登革热管理中的患者分诊和早期干预策略,并支持发现新的治疗靶点。

重要局限

本摘要仅基于所提供的单篇文章研究方案摘要及元数据,需查阅原始论文才能进行可用于决策的解读;该研究目前描述的是计划中的方法,而不是已完成研究及其结果。

GIDS 解读

该方案描述的是登革热生物标志物发现研究;它不构成已完成的监测数据,也不构成对当前实时信号的证据,而是旨在了解流行地区与重症进展相关宿主因素的准备性研究方法。

02

相关 GIDS 监测

文献背景不会验证、解释或改变监测信号;精确关系与背景关系会分开展示。

03

证据关系

本文与疾病、地区、主题及研究设计之间有 10 条可审计分类关系。

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