GLEAM: Neinvazivní měření glukózy pomocí impedanční tomografie (GLEAM)
GLEAM: Neinvazivní měření glukózy pomocí impedanční tomografie – pilotní projekt
Přehled studie
Postavení
Postavení
Podmínky
Podmínky
Intervence / Léčba
Intervence / Léčba
Detailní popis
Typ studie
Typ studie
Zápis (Aktuální)
Zápis
Fáze
Fáze
- Nelze použít
Kontakty a umístění
Studijní kontakt
Studijní kontakt
- Jméno: Vera Lehmann, MD PhD
- Telefonní číslo: +41 31 632 40 70
- E-mail: vera.lehmann@insel.ch
Studijní místa
-
-
-
Bern, Švýcarsko
- Department of Diabetes, Endocrinology, Nutritional Medicine and Metabolism
-
-
Kritéria účasti
Kritéria způsobilosti
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
- Dospělý
Přijímá zdravé dobrovolníky
Popis
Kritéria pro zařazení:
- Písemný, informovaný souhlas
- Diabetes mellitus 1. typu podle definice WHO po dobu nejméně 6 měsíců
- Ve věku 18 - 60 let
- HbA1c ≤ 9,0 %
- Léčba inzulínem s dobrou znalostí inzulínové self-managementu
- Použití kontinuálního (CGM) nebo bleskového monitorovacího systému glukózy (FGM)
- Rodný jazyk němčina nebo švýcarská němčina
Kritéria vyloučení:
- Neschopnost dát informovaný souhlas
- Kontraindikace inzulínu aspart (NovoRapid®)
- Známé alergie na lepidla zařízení EIT (např. gelové elektrody)
- Těhotenství, kojení nebo nedostatek bezpečné antikoncepce
- Aktivní onemocnění srdce, plic, jater, gastrointestinálního traktu, ledvin nebo psychiatrické onemocnění
- Pacienti s implantovatelnými elektronickými zařízeními (např. kardiostimulátorem nebo implantabilním kardioverter defibrilátorem (ICD)) nebo hrudními kovovými implantáty
- Epilepsie nebo záchvaty v anamnéze
- Aktivní zneužívání drog nebo alkoholu
- Chronické neurologické nebo ušní-nosní a krční (ENT) onemocnění ovlivňující hlas nebo anamnézu poruchy hlasu
- Deformace hrudníku nebo zad
- Index tělesné hmotnosti (BMI) >35,0 kg/m2
- Otevřené rány, popáleniny nebo vyrážky na horní části hrudníku
- Aktivní kouření
- Léky, o kterých je známo, že interferují s hlasem nebo vyvolávají netečnost (např. opioidy, benzodiazepiny atd.)
Studijní plán
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
- Primární účel: Jiný
- Přidělení: N/A
- Intervenční model: Přiřazení jedné skupiny
- Maskování: Žádné (otevřený štítek)
Počet zbraní
Zbraně a zásahy
Skupina účastníků / ArmSkupina účastníků / Arm |
Intervence / LéčbaIntervence / Léčba |
|---|---|
|
Jiný: Kontrolovaná euglykémie, hypoglykémie a hyperglykémie
|
Měření EIT se shromažďují v různých glykemických stavech (euglykémie, hypoglykémie a hyperglykémie).
Glukóza v žilní krvi se měří pomocí analyzátoru glukózy zlatého standardu.
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Změna signálu elektrické impedanční tomografie (EIT) hrudní oblasti napříč glykemickou trajektorií.
Časové okno: 5 hodin
|
Signály EIT budou shromažďovány na více frekvencích mezi 50 kHz a 1 MHz z hrudní oblasti při euglykémii, hypoglykémii a hyperglykémii pomocí vícekanálového měřicího zařízení EIT.
|
5 hodin
|
Sekundární výstupní opatření
Sekundární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Změna příznaků hypoglykémie napříč glykemickou trajektorií.
Časové okno: 5 hodin
|
Příznaky hypoglykémie budou shromažďovány u euglykémie, hypoglykémie a hyperglykémie pomocí standardizovaného dotazníku (Edinburghská škála hypoglykémie, vyšší skóre znamená více příznaků, minimální skóre 7 bodů, maximální skóre 77 bodů).
|
5 hodin
|
|
Hlasové parametry svědčící pro dysglykémii
Časové okno: 5 hodin
|
Hlasová data budou sbírána pomocí mikrofonu při euglykémii, hypoglykémii a hyperglykémii.
Po vzorkování bude k identifikaci hlasových parametrů indikujících dysglykémii použita metoda interpretovatelného strojového učení (ML).
|
5 hodin
|
|
Změna kognitivního výkonu napříč glykemickou trajektorií.
Časové okno: 5 hodin
|
Kognitivní výkon bude hodnocen pomocí Trail Making B Test (více času potřebného k dokončení testů znamená horší kognitivní výkon).
|
5 hodin
|
|
Změna kognitivního výkonu napříč glykemickou trajektorií.
Časové okno: 5 hodin
|
Kognitivní výkonnost bude hodnocena pomocí testu substituce číslicových symbolů (vyšší skóre znamená lepší kognitivní výkon).
|
5 hodin
|
|
Výkonnost modelu strojového učení pro detekci dysglykémie z výše uvedených signálů (EIT, symptomy, hlas, fyziologické signály) kvantifikovaná jako plocha pod křivkou provozních charakteristik přijímače (AUROC).
Časové okno: 5 hodin
|
Signály pro modelování strojového učení budou shromažďovány při euglykémii, hypoglykémii a hyperglykémii.
|
5 hodin
|
|
Výkon modelu strojového učení pro detekci dysglykémie z výše uvedených signálů (EIT, symptomy, hlas, fyziologické signály) kvantifikované jako citlivost.
Časové okno: 5 hodin
|
Signály pro modelování strojového učení budou shromažďovány při euglykémii, hypoglykémii a hyperglykémii.
|
5 hodin
|
|
Výkonnost modelu strojového učení pro detekci dysglykémie z výše uvedených signálů (EIT, symptomy, hlas, fyziologické signály) kvantifikované jako specificita.
Časové okno: 5 hodin
|
Signály pro modelování strojového učení budou shromažďovány při euglykémii, hypoglykémii a hyperglykémii.
|
5 hodin
|
|
Výkonnost modelu strojového učení pro predikci hodnot glukózy z výše uvedených signálů (EIT, symptomy, hlas, fyziologické signály) kvantifikovaná jako střední kvadratická chyba (RMSE).
Časové okno: 5 hodin
|
Signály pro modelování strojového učení budou shromažďovány při euglykémii, hypoglykémii a hyperglykémii.
|
5 hodin
|
|
Výkonnost modelu strojového učení pro predikci hodnot glukózy z výše uvedených signálů (EIT, symptomy, hlas, fyziologické signály) kvantifikovaná jako střední absolutní relativní rozdíl (MARD).
Časové okno: 5 hodin
|
Signály pro modelování strojového učení budou shromažďovány při euglykémii, hypoglykémii a hyperglykémii.
|
5 hodin
|
|
Výkon modelu strojového učení pro predikci hodnot glukózy z výše uvedených signálů (EIT, symptomy, hlas, fyziologické signály) pomocí Bland-Altmanových grafů.
Časové okno: 5 hodin
|
Signály pro modelování strojového učení budou shromažďovány při euglykémii, hypoglykémii a hyperglykémii.
|
5 hodin
|
|
Výkon modelu strojového učení pro predikci hodnot glukózy z výše uvedených signálů (EIT, symptomy, hlas, fyziologické signály) pomocí Clarke Error Grid.
Časové okno: 5 hodin
|
Signály pro modelování strojového učení budou shromažďovány při euglykémii, hypoglykémii a hyperglykémii.
|
5 hodin
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Sponzor
Sponzor
Spolupracovníci
Spolupracovníci
Vyšetřovatelé
Vyšetřovatelé
- Vrchní vyšetřovatel: Christoph Stettler, Prof. MD, Department of Diabetes, Endocrinology, Nutritional Medicine and Metabolism; Bern, Switzerland
Termíny studijních záznamů
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Aktuální)
Začátek studia
Primární dokončení (Aktuální)
Primární dokončení
Dokončení studie (Aktuální)
Dokončení studie
Termíny zápisu do studia
První předloženo
První předloženo
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První zveřejněno (Aktuální)
První zveřejněno
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)
Poslední zveřejněná aktualizace
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Naposledy ověřeno
Naposledy ověřeno
Více informací
Termíny související s touto studií
Další identifikační čísla studie
Další identifikační čísla studie
- GLEAM
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty
Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA
Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA
Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .