Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Prediktivní A1c na základě dat CGM pomocí dat CGM (A1c)

26. září 2021 aktualizováno: Goran Petrovski, Sidra Medical and Research Center

Predikce A1c na základě dat CGM prostřednictvím aplikace přístupů strojového učení

Úvod. Hemoglobin A1C (HbA1c) odráží průměrnou hladinu glukózy v krvi za poslední dva až tři měsíce. Nedávné pokroky v technologii senzorů usnadňují každodenní monitorování glykémie pomocí zařízení CGM. Budoucí předpověď HbA1C založená na datech CGM má zásadní význam pro udržení dlouhodobého zdraví diabetiků. Vyšší než normální hodnota HbA1c výrazně zvyšuje pravděpodobnost kardiovaskulárních onemocnění souvisejících s cukrovkou.

Fotbalová branka. Cílem této studie je předem předpovědět HbA1c využitím dat CGM pomocí technik strojového učení. Výsledky tohoto výzkumu pomohou zlepšit zdravotní stav pacientů s diabetem.

Metody. Toto je retrospektivní analýza. Vyšetřovatelé deidentifikují a analyzují 120 pacientů s T1D, kteří poslední tři měsíce používali CGM senzor. Budou analyzována data CGM za posledních 15 dní a různé vlastnosti variability glukózy, jako je čas v rozmezí (TIR), variační koeficient (CV), průměrná amplituda glykemické odchylky (MAGE), průměr denních rozdílů (MODD), kontinuální celková čistá bude extrahována glykemická akce (CONGA). Model strojového učení vypočítá (předpoví) HbA1c za 2–3 měsíce předem na základě těchto 15 dnů dat CGM. Pro vyhodnocení výkonnosti navrženého predikčního modelu bude předpovězený HbA1c porovnán se skutečným HbA1c.

Přehled studie

Postavení

Dokončeno

Podmínky

Intervence / Léčba

Detailní popis

Toto je retrospektivní analýza. Vyšetřovatelé deidentifikují a analyzují 120 pacientů s T1D pomocí systému kontinuálního monitorování glukózy (CGM) za poslední tři měsíce. Budou analyzována data CGM za posledních 15 dní a různé vlastnosti variability glukózy, jako je čas v rozmezí (TIR), variační koeficient (CV), průměrná amplituda glykemické odchylky (MAGE), průměr denních rozdílů (MODD), kontinuální celková čistá bude extrahována glykemická akce (CONGA). Na základě těchto 15denních dat CGM bude vyvinut model strojového učení, který bude předpovídat HbA1c 2-3 měsíce předem. Model používá lineární regresi, penalizovanou regresi (ridge regrese, laso regrese a elastické čisté regrese) v kombinaci zesílení gradientu pro výpočet prediktivní A1c

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Aktuální)

60

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní místa

  • Katar
    • Qa
      • Doha, Qa, Katar, 26999
        • Sidra Medicine

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Věk způsobilý ke studiu

2 roky až 18 let (Dítě, Dospělý)

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ne

Pohlaví způsobilá ke studiu

Všechno

Metoda odběru vzorků

Vzorek nepravděpodobnosti

Studijní populace

Pacienti s diabetem 1. typu a sledováním Flash glukózy

Popis

Kritéria pro zařazení:

  • Diabetes typu 1
  • Flash systém monitorování glukózy

Kritéria vyloučení:

  • Méně než 70 % dat CGM za posledních 90 dní.

Studijní plán

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Rozdíl mezi prediktivní úrovní A1c z dat CGM a skutečnou úrovní A1c z EMR
Časové okno: 3 měsíce
Rozdíl (%) mezi předpokládaným A1c a laboratorním A1c z elektronického lékařského záznamu
3 měsíce

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

Sidra Medical and Research Center

Vyšetřovatelé

  • Vrchní vyšetřovatel: Marwa Qaraqe, PhD, Hamad Bin Khalifa University, Doha
  • Vrchní vyšetřovatel: Hasan Abbas, PhD, TAMUQ, Doha

Publikace a užitečné odkazy

Osoba odpovědná za zadávání informací o studiu tyto publikace poskytuje dobrovolně. Mohou se týkat čehokoli, co souvisí se studiem.

Obecné publikace

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (Aktuální)

1. června 2020

Primární dokončení (Aktuální)

31. srpna 2020

Dokončení studie (Aktuální)

30. prosince 2020

Termíny zápisu do studia

První předloženo

27. března 2019

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

28. března 2019

První zveřejněno (Aktuální)

1. dubna 2019

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

28. září 2021

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

26. září 2021

Naposledy ověřeno

1. září 2021

Více informací

Termíny související s touto studií

Další relevantní podmínky MeSH

Další identifikační čísla studie

  • 2019003271

Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)

Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?

NEROZHODNÝ

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ne

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 .

Klinické studie na Diabetes mellitus, typ 1

Klinické studie na Bleskové monitorování glukózy

Prohledejte podobné pokusy

Sponzoři a spolupracovníci

Zdravotní podmínky

Drogové intervence

CROs by country

CROs in Bulgaria

Podmínky

Vzácné nemoci

Drogové intervence

Doplňky stravy

Sponzor / Spolupracovníci

Místa

3
Předplatit