Hiilihydraattien laskeminen Simulaatiolla ihmisillä, joilla on tyypin 1 diabetes mellitus. Kliinisen tutkimuksen pöytäkirja

Tutkimusympäristö Hiilihydraattien laskemiseen koulutetut T1DM-potilaat, joiden seurantaa pidetään mahdollisena, rekrytoidaan yliopistollisista sairaaloista ja klinikoista, jotka ovat erikoistuneet DM-potilaiden hoitoon Medellínin kaupungissa Kolumbiassa.

Yhteisinterventiot Koska palvelukseen otetaan vain T1DM-potilaita, molempien ryhmien potilaiden odotetaan saavan insuliinihoitoa joko moniinjektiojärjestelmällä tai insuliinipumpulla. T1DM:n hoitoon ei ole muita hyväksyttyjä interventioita. Tutkijoita kehotetaan välttämään hyväksymättömien lääkkeiden käyttöä T1DM: ssä.

Protokollan keskeytys

Protokolla keskeytetään, jos jokin seuraavista ehdoista täyttyy:

Potilas ei halua jatkaa tutkimukseen osallistumista. Potilaan hoitava lääkäri päättää, että hänen ei tule jatkaa tutkimusta, koska tarvitaan lisähoitoja, jotka voivat vaikuttaa potilaan kykyyn olla vuorovaikutuksessa sovelluksen kanssa tai muuttaa merkittävästi glukoosikäyttäytymistä ja vaatia muita toimenpiteitä, kuten hoitoa suurilla glukokortikoidiannoksilla.

Potilas tarvitsee sairaalahoitoa yli 72 tuntia, ja sovelluksen käyttö tutkijan harkinnan mukaan voi häiritä hänen hoitoaan tai vaarantaa hänen terveyden.

Potilaalle kehittyy tila, joka estää jatkuvan glukoositason seurannan, kuten vaikeat allergiat liima-aineille, säännölliset radiologiset arvioinnit, jotka voivat olla vasta-aiheisia laitteiden istuttamiseen, tai mikä tahansa yleinen ihosairaus, joka tekee laitteen asettamisen mahdottomaksi millekään kehon alueelle.

Otoskoko Otoskoko on laskettu ensisijaisen tuloksen eli TIR:n odotetun eron perusteella.

28 potilasta, 14 ryhmää kohden, on analysoitava aikavälillä käyttämällä sekavaikutelmamallia, jossa oletetaan standardipoikkeamaksi 4 %, tilastolliseksi tehoksi 90 %, tyypin I virhesuhteeksi 0,05 % ja sisäiseksi. tutkittavien vaihtelu 5 % ja koehenkilöiden välinen vaihtelu 9 %. Otoskoko säädettiin 15 potilaaseen ryhmää kohden, jotta interventioryhmässä 10 %:n vetäytymisaste hyväksyttiin, olettaen, että yksikään kontrolliryhmän potilas ei päässyt interventioon. Tilastollisen tehon säilyttämiseksi otoskokoa säädettiin kertoimella, joka edustaa eläkkeelle jäämissuhdetta.

Rekrytointi Osallistujat rekrytoidaan yliopistollisista sairaaloista ja T1DM:n hoitoon erikoistuneista klinikoista, joihin potilaat ohjataan insuliinipumpulla tai CGM-tuella Medellínissä, Kolumbiassa. Osallistujat kutsuvat tutkimukseen kunkin paikan hoitavat lääkärit.

Satunnaisten sekvenssien luominen Osallistujat jaetaan satunnaisesti suhteessa 1:1 interventio- tai kontrolliryhmään tietokoneella luotujen satunnaislukujen avulla käyttäen permutoituja lohkoja, joissa on 4-6 erikokoista yksilöä. Lohkojen kokoa ei paljasteta sekvenssin piilottamisen varmistamiseksi. Sarja luodaan verkkosovelluksella.

Varausten salausmekanismi Varausten salailua ylläpidetään verkkopohjaisella keskussatunnaisjärjestelmällä. Tämä järjestelmä toimittaa jakokoodin koordinaattorille vasta viimeisen arviointikäynnin jälkeen, mikä estää tutkijaa tietämästä ryhmää, johon potilas sisällytetään.

Satunnaissekvenssin toteutus Tutkimuksen aikana satunnaistuksen toteuttaa Pablo Tobón Uriben sairaalan tutkimusyksikkö. Tutkimuskoordinaattori käyttää sekvenssiluetteloa ja määrittää luodun koodin kullekin potilaalle. Sovelluksen sisällä koodit ja kunkin koodin osoitus jollekin tutkimushaaralle tallennetaan valmiiksi. Näin varmistetaan tutkijoiden ja tietojen analysoinnista vastaavien riippumattomuus.

Sokkoutus Intervention luonteen vuoksi potilaita ja tutkijoita ei sokeuteta. Sen sijaan data-analyysistä vastaavat henkilöt sokeutuvat, kunnes data-analyysi on valmis. Tämä tehdään antamalla potilaille koodit, joiden kanssa tietojen käsittelystä vastaavat tunnistavat kunkin tietojoukon ja rakentavat tietokannat. Tehtäväryhmät nimetään ryhmäksi A ja ryhmäksi B, ja kunkin ryhmän puuttuminen on vain tutkimusyksikön koordinaattorin tiedossa. Ryhmien luokitus poistetaan tulkintaa varten, kun tutkimus on valmis ja analyysisuunnitelma on valmis.

Tiedonkeruumenetelmät

Tiedot kerätään kullekin potilaalle osoitetulla koodilla satunnaistussekvenssin luomisen aikana, ja tietokannat rakennetaan viikoittain seuraavilla tiedoilla:

Aika alueella ja alueen ulkopuolella: Aika alueella ja alueen ulkopuolella lasketaan tiedoista, jotka saadaan jatkuvasta glukoosimonitorista jokaisella tutkijan viikoittaisella käynnillä. Tämä henkilö on koulutettu tietojen hakemiseen CGM:stä.

Asteen 3 hypoglykeemiset jaksot: Jokaisella käynnillä yksi tutkijoista tiedustelee ja tallentaa potilaan esittämät asteen 3 hypoglykeemiset jaksot.

Glykeeminen vaihtelu: Glykeeminen vaihtelu lasketaan CGM:stä saatujen tietojen perusteella.

Fenomenologiseen malliin perustuvan mallin yhteneväisyysaste: Tieto fenomenologiseen malliin perustuvan mallin glukoositasojen yhteensopivuusasteen arvioimiseksi saadaan vertaamalla mallin antamaa simulaatiota ja CGM:llä saatua dataa. Mallin arvioimat glukoosiarvot tallennetaan palvelimelle tutkimuksen ajaksi ja syötetään myöhemmin tietokantaan analysoitavaksi.

Osallistujien suorittamat toimenpiteet: Potilaan syöttämä päätös raportoidaan samassa sovelluksessa, joka suorittaa hiilihydraattilaskennan ja tallennetaan palvelimelle myöhempää analysointia varten.

Sovelluksen käytettävyys: Osallistujat täyttävät käytettävyysasteikon viimeisellä vierailulla. Nämä tiedot tallennetaan palvelimelle ja analysoidaan myöhemmin.

Kuvassa 2 on potilaan vuokaavio.

Säilytys Lyhyen seuranta-ajan vuoksi tappioita ei odoteta. Seurannan varmistamiseksi tehdään kuitenkin kaikki kohtuulliset toimet. Seuraava käynti sovitaan jokaisella seurantakäynnillä, ja osallistujille korvataan kuljetuskulut tarvittaessa.

Osallistujat voivat poistua tutkimuksesta milloin tahansa ja mistä tahansa syystä. Lisäksi tutkijat voivat vetää osallistujia, jos he katsovat olevansa vaaraksi tutkimuksen jatkamiselle.

Osallistujat voidaan poistaa tutkimuksesta, jos toimivaltainen viranomainen niin päättää.

Tiedonhallinta Kaikki tiedot tallennetaan sähköisesti virtuaalipalvelimelle tallennetuille lomakkeille tutkimuksen aikana. Pääsy näihin lomakkeisiin on rajoitettu ja vain Pablo Tobón Uriben sairaalan tutkimusyksikön valtuutettu.

CGM:stä saadut tiedot tallennetaan alkuperäisessä muodossaan virtuaalipalvelimelle, kun potilas on poistettu, ja niitä voidaan käyttää tietojen laadun varmentamiseksi.

Pablo Tobón Uriben sairaalan tutkimusyksikkö säilyttää kaikki tiedot rajoituksetta, mutta kaikki tiedot, jotka voisivat tunnistaa potilaat, poistetaan.

Tilastolliset menetelmät Taulukossa 1 on esitetty muuttujien operatiivisen määrittelyn taulukossa (lisätaulukko 1) sisältyvien ryhmien alkumuuttujat ja ne esitetään jaettuna hoitojakoryhmien mukaan. Normaliteettianalyysi suoritetaan käyttämällä Q-Q (kvantiili-kvantiili) -graafia ja Shapiro-Wilk-testiä. Aineiston jakautumisen mukaan jatkuvat muuttujat esitetään keski- ja keskihajonnana tai mediaaneina ja kvartiilivälinä. Diskreetit muuttujat esitetään mediaaneina ja kvartiilivälinä ja kvalitatiiviset muuttujat absoluuttisina taajuuksina ja suhteina.

Analyysipopulaatio Täydellinen analyysisarja: Täysi analyysisarja koostuu kaikista satunnaistetuista henkilöistä, mukaan lukien seuranta- ja protokollapoikkeamat.

Protokollakohtainen analyysisarja: Protokollakohtainen analyysisarja koostuu henkilöistä, jotka käyttävät CHOC + Sim -sovellusta vähintään 80 % ajasta. Tätä simulaation käytön osuutta ehdotetaan aikaisempien tulosten perusteella, jotka osoittavat, että CGM-anturin kulumisaikaan liittyy suurempi glukoositasojen aleneminen.

Tavoitteiden analyysisuunnitelma Täydellistä analyysisarjaa käytetään ensisijaisen päätepisteen ja hoitotarkoituksen analyysissä. Tätä verrataan analyysitulokseen herkkyysanalyysinä, jossa otetaan huomioon vain protokollakohtaiset analyysit. Aikavälieron arvioimiseen käytetään sekamallianalyysiä. TIR sisältyy riippuvaisena muuttujana sekavaikutelmamallianalyysiin. Hoidon tyyppi ja satunnaistamisen jälkeen kulunut aika sisältyvät riippumattomina muuttujina. TIR ennen satunnaistamista, insuliinihoidon tyyppi ja satunnaistusta edeltävä HbA1c sisällytetään kovariaatteina.

Toissijaiset laskentatulokset analysoidaan protokollakohtaisessa sarjassa. Asteen 3 hypoglykemiakohtausten lukumäärää ja DKA:n tai HSS:n määrää verrataan molemmissa ryhmissä käyttämällä ilmaantuvuussuhteiden suhdetta, joka lasketaan käyttämällä Poisson-regressiota, jos varianssi on pienempi kuin keskiarvo, tai negatiivisella binomiaaliregressiolla muuten (60, 61). ).

Fenomenologiseen malliin perustuvan mallin ja CGM-mittausten välistä sopivuutta analysoidaan käyttämällä rajoja (LoA) koko tietojoukossa. LoA:n kliininen tulkinta ei kuitenkaan ole yksinkertaista ilman minimaalista kliinisesti merkittävää eroa. Vielä tärkeämpää on, että se ei ota huomioon kliinistä riskiä, ​​joka johtuu arvioinnin virheestä. Siksi kirjoittajat päättivät myös suorittaa virheruudukon analyysin.