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Erklärbares Insulin-Entscheidungssystem zur Unterstützung von Ärzten bei der Diabetesbehandlung

23. Mai 2024 aktualisiert von: Shanghai Zhongshan Hospital
Die Forscher planen die Durchführung einer Beobachtungsstudie mit mehreren Fällen und mehreren Lesern mit dem primären Ziel, die Auswirkungen eines interpretierbaren, insulingestützten Entscheidungssystems auf die (1) Entscheidungsgenauigkeit und (2) Entscheidungssicherheit von Ärzten zu untersuchen.

Studienübersicht

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

48

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

    • Shanghai
      • Shanghai, Shanghai, China, 200032
        • Xiaoying Li

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

umfassen 40 Patientenfälle und 8 Ärzte (4 Senior- und 4 Junior-Ärzte)

Beschreibung

Fall:

Einschlusskriterien:

  • Patienten mit T2DM, die von 2022.12 bis 2023.3 in das Zhongshan Hospital der Fudan-Universität eingeliefert wurden.
  • Das Insulinregime ist eines der folgenden: a. Basisregime: einmal täglich subkutane Injektion von langwirksamem oder ultralangwirksamem Insulin; B. Vorgemischtes Regime: zwei- bis dreimal täglich subkutane Injektion von vorgemischtem Insulin; C. Basis-Mahlzeit: dreimal täglich vor den Mahlzeiten subkutane Injektion von kurz- oder schnell wirkendem Insulin sowie einmal täglich Injektion von lang- oder ultralangwirksamem Insulin.

Ausschlusskriterien:

- Fälle werden ausgeschlossen, wenn nicht genügend Informationen für eine gültige Beurteilung vorliegen (fehlende Daten zu Insulin oder Blutzucker >40 %).

Arzt

Einschlusskriterien:

approbierter Arzt.

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
Oberarztgruppe
Geben Sie die Insulindosis und den Konfidenzwert ohne KI-Unterstützung an
Stellen Sie die Insulindosis und den Konfidenzwert mit KI-Dosierungsunterstützung bereit
Stellen Sie die Insulindosis und den Konfidenzwert mit erklärbarer KI-Unterstützung bereit
Stellen Sie die Insulindosis und den Konfidenzwert mit fehlerhaft erklärbarer KI-Unterstützung bereit
Junior-Ärztegruppe
Geben Sie die Insulindosis und den Konfidenzwert ohne KI-Unterstützung an
Stellen Sie die Insulindosis und den Konfidenzwert mit KI-Dosierungsunterstützung bereit
Stellen Sie die Insulindosis und den Konfidenzwert mit erklärbarer KI-Unterstützung bereit
Stellen Sie die Insulindosis und den Konfidenzwert mit fehlerhaft erklärbarer KI-Unterstützung bereit

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Entscheidungsgenauigkeit der Ärzte
Zeitfenster: bis zu 2 Monate

Die Forscher verwendeten MAE und klinische Übereinstimmung, um die Genauigkeit der vom Arzt empfohlenen Insulindosen quantitativ zu bewerten.

  1. Der mittlere absolute Fehler (MAE) stellt den Fehler zwischen dem vom Arzt empfohlenen Wert und dem vom Experten empfohlenen Wert (Goldstandard) dar.
  2. Klinische Übereinstimmung: Die klinische Übereinstimmung wird als Anteil der klinisch konsistenten Insulindosen (vom Arzt vorgenommene Anpassungen in die gleiche Richtung wie das Protokoll des Experten und innerhalb von 20 % der Dosisdifferenz) zur Gesamtinsulindosis berechnet.
bis zu 2 Monate
Entscheidungssicherheit der Ärzte
Zeitfenster: bis zu 2 Monate
Das Vertrauen der Ärzte in die Entscheidungsfindung wurde anhand einer 10-Punkte-Likert-Skala von 1 (überhaupt nicht sicher) bis 10 (völlig sicher) bewertet.
bis zu 2 Monate

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Ermittler

  • Studienstuhl: Xiaoying Li, Professor, Fudan University

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

10. Dezember 2022

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

20. März 2023

Studienabschluss (Tatsächlich)

10. Juni 2023

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

9. Mai 2024

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

23. Mai 2024

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

30. Mai 2024

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

30. Mai 2024

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

23. Mai 2024

Zuletzt verifiziert

1. Mai 2024

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • 20240218043800077

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

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