Denne side blev automatisk oversat, og nøjagtigheden af ​​oversættelsen er ikke garanteret. Der henvises til engelsk version for en kildetekst.

Kortlægning af diabetes i Quebec: Validering af Medico-administrative algoritmer for type 1-diabetes, type 2-diabetes og LADA (VDA)

30. december 2024 opdateret af: Corsenac Philippe, Universite du Quebec en Outaouais

Målet med denne observationsundersøgelse er at validere medico-administrative algoritmer, der klassificerer diabetes fænotyper (type 1, type 2 og latent autoimmun diabetes hos voksne - LADA) i en befolkningsbaseret kohorte i Quebec, herunder børn, unge og unge voksne op til 40 år med diagnosticeret diabetes. De vigtigste spørgsmål, den sigter mod at besvare er:

Kan disse algoritmer præcist skelne mellem Type 1, Type 2 og LADA på tværs af forskellige aldersgrupper? Hvad er prævalensen og forekomsten af ​​hver diabetesfænotype i Quebec? Deltagerne vil få analyseret deres medicinske og administrative data, herunder data om medicinforbrug og sundhedsbesøg, for at validere nøjagtigheden af ​​algoritmerne. Undersøgelsen vil involvere at sammenligne disse algoritmebaserede klassifikationer med kliniske diagnoser eller selvrapporterede data for at sikre pålidelighed.

Studieoversigt

Status

Ikke rekrutterer endnu

Betingelser

Intervention / Behandling

Detaljeret beskrivelse

Målet med denne observationsundersøgelse er at validere effektiviteten af ​​medico-administrative algoritmer udviklet til at klassificere diabetes fænotyper, specifikt Type 1, Type 2 og Latent Autoimmune Diabetes in Adults (LADA), i en befolkningsbaseret kohorte i Quebec. Undersøgelsen fokuserer på børn, unge og unge voksne op til 40 år, som er blevet diagnosticeret med diabetes.

De vigtigste spørgsmål, den sigter mod at besvare er:

Kan disse algoritmer nøjagtigt skelne mellem Type 1, Type 2 og LADA på tværs af forskellige aldersgrupper? Hvad er prævalensen og forekomsten af ​​disse diabetesfænotyper i Quebec-befolkningen? Deltagere, som allerede er diagnosticeret med en af ​​de tre diabetestyper og modtager standard medicinsk behandling, vil få deres data indsamlet fra eksisterende medicinske og administrative optegnelser. Disse data omfatter oplysninger om medicinforbrug, sundhedsbesøg og selvrapporterede helbredsudfald.

Undersøgelsen vil involvere en retrospektiv analyse, hvor klassifikationerne foretaget af algoritmerne vil blive sammenlignet med kliniske diagnoser og selvrapporterede data for at bestemme nøjagtigheden og pålideligheden af ​​algoritmerne. Denne valideringsproces er afgørende for at forbedre diabeteshåndtering og folkesundhedsstrategier ved at sikre, at disse algoritmer pålideligt kan bruges i bredere epidemiologiske undersøgelser.

Undersøgelsestype

Observationel

Tilmelding (Anslået)

17271

Kontakter og lokationer

Dette afsnit indeholder kontaktoplysninger for dem, der udfører undersøgelsen, og oplysninger om, hvor denne undersøgelse udføres.

Studiekontakt

Undersøgelse Kontakt Backup

Studiesteder

  • Canada
    • Quebec
      • Montréal, Quebec, Canada, J8X 3X7
        • Philippe Corsenac
        • Kontakt:
        • Kontakt:
          • philippe c corsenac, Ph.D

Deltagelseskriterier

Forskere leder efter personer, der passer til en bestemt beskrivelse, kaldet berettigelseskriterier. Nogle eksempler på disse kriterier er en persons generelle helbredstilstand eller tidligere behandlinger.

Berettigelseskriterier

Aldre berettiget til at studere

  • Barn
  • Voksen

Tager imod sunde frivillige

Ingen

Prøveudtagningsmetode

Sandsynlighedsprøve

Studiebefolkning

Undersøgelsespopulationen består af individer diagnosticeret med type 1-, type 2- eller LADA-diabetes samt andre diabetes-relaterede fænotyper i provinsen Quebec. Populationen omfatter børn, unge og unge voksne op til 40 år på diagnosetidspunktet. Kohorten er trukket fra et omfattende datasæt af medicinske, selvrapporterede og medico-administrative optegnelser, der spænder fra 1997 til 2024. Denne mangfoldige population muliggør en robust validering af diabetesklassificeringsalgoritmerne på tværs af forskellige aldersgrupper og fænotyper, hvilket giver værdifuld indsigt i diabetesepidemiologien i Quebec.

Beskrivelse

Inklusionskriterier:

  • Personer diagnosticeret med type 1, type 2 eller latent autoimmun diabetes hos voksne (LADA) baseret på kliniske eller selvrapporterede data.
  • Deltagere diagnosticeret mellem 1997 og 2024.
  • Beboere i Quebec med tilgængelige medico-administrative optegnelser fra 1997 til 2024.

Ekskluderingskriterier:

  • Ikke-residenter i Quebec i løbet af undersøgelsesperioden.

Studieplan

Dette afsnit indeholder detaljer om studieplanen, herunder hvordan undersøgelsen er designet, og hvad undersøgelsen måler.

Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?

Design detaljer

Kohorter og interventioner

Gruppe / kohorte
Intervention / Behandling
type 1 diabetes
Denne gruppe omfatter deltagere diagnosticeret med type 1 diabetes ifølge selvrapporterede data. Det primære mål med at sammenligne denne gruppe med medico-administrative optegnelser er at validere algoritmens evne til præcist at klassificere individer med type 1-diabetes og sikre, at de er korrekt identificeret som sådan uden at blive fejlklassificeret i andre kategorier.
Andet: intet indgreb
intet indgreb. dette er observationsstudie.
type 2 diabetes
Denne gruppe omfatter deltagere diagnosticeret med type 2-diabetes baseret på kliniske data. Valideringsprocessen fokuserer på at vurdere algoritmens nøjagtighed til at identificere personer med type 2-diabetes, sikre korrekt klassificering og minimere risikoen for fejlklassificering som andre diabetesfænotyper eller ikke-diabetikere.
Andet: intet indgreb
intet indgreb. dette er observationsstudie.
Latent autoimmun diabetes hos voksne
Denne gruppe består af deltagere diagnosticeret med latent autoimmun diabetes hos voksne (LADA) ifølge selvrapporterede data. Valideringsprocessen for denne gruppe fokuserer på at vurdere algoritmens evne til nøjagtigt at identificere personer med LADA, hvilket ofte er udfordrende på grund af dets karakteristika, der overlapper med både type 1 og type 2 diabetes. Nøjagtig klassificering af LADA er afgørende for at forbedre behandlingsstrategier og forstå dens epidemiologi.
Andet: intet indgreb
intet indgreb. dette er observationsstudie.
Ikke-diabetiker
Denne gruppe omfatter deltagere, som ifølge selvrapporterede data fra enkeltpersoner ikke har nogen fænotyper af diabetes. Sammenligningen af ​​denne gruppes data med medico-administrative optegnelser er afgørende for at identificere falske positiver og sikre, at algoritmerne nøjagtigt udelukker ikke-diabetikere fra at blive fejlklassificeret som havende diabetes.
andre fænotyper
Denne gruppe indeholder deltagere, der er diagnosticeret med andre diabetesrelaterede fænotyper end Type 1, Type 2 eller LADA, såvel som dem med sjældnere former for sygdommen (baseret på kliniske data). Valideringen har til formål at bestemme algoritmens effektivitet til korrekt at identificere og klassificere disse mindre almindelige fænotyper, hvilket er afgørende for at sikre en omfattende og præcis diabetesklassificering.
Andet: intet indgreb
intet indgreb. dette er observationsstudie.

Hvad måler undersøgelsen?

Primære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Mål for diagnostisk nøjagtighed (procenter)
Tidsramme: Retrospektive data fra 1997 til 2024

Det primære resultatmål er nøjagtigheden af ​​de medico-administrative algoritmer i korrekt klassificering af deltagere i en af ​​følgende diabetesfænotyper: Type 1, Type 2, LADA eller andre fænotyper sammenlignet med kliniske eller selvrapporterede diagnoser.

1.1. Mål for diagnostisk nøjagtighed (procenter)

  • Følsomhed (Se)
  • Specificitet (Sp)
  • Positiv forudsigelig værdi (PPV)
  • Negativ prædiktiv værdi (NPV) Alle rapporteret som proportioner eller procenter.

Disse indikatorer vil ikke blive aggregeret til en enkelt værdi, men vil blive præsenteret separat for at respektere deres særskilte måleenheder.
Retrospektive data fra 1997 til 2024
Klassificeringstæller (antal sager)
Tidsramme: Retrospektive data fra 1997 til 2024

Det primære resultatmål er nøjagtigheden af ​​de medico-administrative algoritmer i korrekt klassificering af deltagere i en af ​​følgende diabetesfænotyper: Type 1, Type 2, LADA eller andre fænotyper sammenlignet med kliniske eller selvrapporterede diagnoser.

1.2. Klassificeringstæller (antal sager)

  • Sande positive (TP)
  • True Negatives (TN)
  • Falske positive (FP)
  • Falske negativer (FN) Alle rapporteret som antal deltagere.

Disse indikatorer vil ikke blive aggregeret til en enkelt værdi, men vil blive præsenteret separat for at respektere deres særskilte måleenheder.
Retrospektive data fra 1997 til 2024
Sandsynlighedsforhold (Unitless)
Tidsramme: Retrospektive data fra 1997 til 2024

Det primære resultatmål er nøjagtigheden af ​​de medico-administrative algoritmer i korrekt klassificering af deltagere i en af ​​følgende diabetesfænotyper: Type 1, Type 2, LADA eller andre fænotyper sammenlignet med kliniske eller selvrapporterede diagnoser.

1.3. Sandsynlighedsforhold (Unitless)

  • Positivt sandsynlighedsforhold (LR+)
  • Negative Likelihood Ratio (LR-) Rapporteres som unitless ratios.

Disse indikatorer vil ikke blive aggregeret til en enkelt værdi, men vil blive præsenteret separat for at respektere deres særskilte måleenheder.
Retrospektive data fra 1997 til 2024

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Prævalens af hver diabetesfænotype (andel/procentdel)
Tidsramme: Retrospektive data fra 1997 til 2024

Prævalenser af hver diabetesfænotype (type 1, type 2, LADA og andre fænotyper) i undersøgelsespopulationen: Bestemmer andelen af ​​individer, der har hver specifik diabetesfænotype (type 1, type 2, LADA eller andre fænotyper) ved en given tidspunkt (Rapporteret som en procentdel eller andel).

Måleenhed: Andel eller procentdel af undersøgelsespopulationen.

Disse beregninger vil give indsigt i fordelingen og fremkomsten af ​​forskellige diabetesfænotyper i Quebec-befolkningen fra 1997 til 2024, hvilket giver mulighed for en bedre forståelse af sygdomsmønstre og informerer om folkesundhedsstrategier og ressourceallokering.

Disse indikatorer vil ikke blive aggregeret til en enkelt værdi, men vil blive præsenteret separat for at respektere deres særskilte måleenheder.
Retrospektive data fra 1997 til 2024
Forekomst af hver diabetesfænotype
Tidsramme: Retrospektive data fra 1997 til 2024

Forekomster af hver diabetesfænotype (type 1, type 2, LADA og andre fænotyper) i undersøgelsespopulationen: Incidens (I): Beregner den hastighed, hvormed nye tilfælde af hver diabetesfænotype forekommer i undersøgelsespopulationen over den definerede periode (rapporteret som en sats eller andel).

Måleenhed: Rate af nye tilfælde (f.eks. pr. 1.000 personår) eller andel (tilfælde/samlet befolkning).

Disse beregninger vil give indsigt i fordelingen og fremkomsten af ​​forskellige diabetesfænotyper i Quebec-befolkningen fra 1997 til 2024, hvilket giver mulighed for en bedre forståelse af sygdomsmønstre og informerer om folkesundhedsstrategier og ressourceallokering.

Disse indikatorer vil ikke blive aggregeret til en enkelt værdi, men vil blive præsenteret separat for at respektere deres særskilte måleenheder.
Retrospektive data fra 1997 til 2024

Samarbejdspartnere og efterforskere

Det er her, du vil finde personer og organisationer, der er involveret i denne undersøgelse.

Sponsor

Universite du Quebec en Outaouais

Samarbejdspartnere

University Hospital, Angers
McGill University
Centre de Recherche du Centre Hospitalier de l'Université de Montréal

Efterforskere

  • Ledende efterforsker: philippe C corsenac, Ph.D, UQO

Datoer for undersøgelser

Disse datoer sporer fremskridtene for indsendelser af undersøgelsesrekord og resumeresultater til ClinicalTrials.gov. Studieregistreringer og rapporterede resultater gennemgås af National Library of Medicine (NLM) for at sikre, at de opfylder specifikke kvalitetskontrolstandarder, før de offentliggøres på den offentlige hjemmeside.

Studer store datoer

Studiestart (Anslået)

1. januar 2025

Primær færdiggørelse (Anslået)

30. juni 2025

Studieafslutning (Anslået)

30. juni 2025

Datoer for studieregistrering

Først indsendt

23. august 2024

Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier

23. august 2024

Først opslået (Faktiske)

27. august 2024

Opdateringer af undersøgelsesjournaler

Sidste opdatering sendt (Faktiske)

25. marts 2025

Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier

30. december 2024

Sidst verificeret

1. december 2024

Mere information

Begreber relateret til denne undersøgelse

Nøgleord

Yderligere relevante MeSH-vilkår

Andre undersøgelses-id-numre

  • F1-14464

Plan for individuelle deltagerdata (IPD)

Planlægger du at dele individuelle deltagerdata (IPD)?

INGEN

IPD-planbeskrivelse

ingen planlagt

Lægemiddel- og udstyrsoplysninger, undersøgelsesdokumenter

Studerer et amerikansk FDA-reguleret lægemiddelprodukt

Ingen

Studerer et amerikansk FDA-reguleret enhedsprodukt

Ingen

produkt fremstillet i og eksporteret fra U.S.A.

Ingen

Disse oplysninger blev hentet direkte fra webstedet clinicaltrials.gov uden ændringer. Hvis du har nogen anmodninger om at ændre, fjerne eller opdatere dine undersøgelsesoplysninger, bedes du kontakte register@clinicaltrials.gov. Så snart en ændring er implementeret på clinicaltrials.gov, vil denne også blive opdateret automatisk på vores hjemmeside .

Kliniske forsøg med Diabetes mellitus, type 1

Kliniske forsøg med intet indgreb

Søg i lignende forsøg

Sponsorer og samarbejdspartnere

Medicinske tilstande

Narkotikainterventioner

CROs by country

CROs in Sweden

Betingelser

Sjældne sygdomme

Narkotikainterventioner

Kosttilskud

Sponsor / samarbejdspartnere

Placeringer

Abonner