Utilisation du BGEM comme modèle de prévision de la glycémie dans la population de DT2 en Indonésie
Aperçu de l'étude
Statut
Statut
Les conditions
Les conditions
Intervention / Traitement
Intervention / Traitement
Description détaillée
Contexte Alimenté par notre algorithme basé sur l'IA, l'évaluation et la surveillance de la glycémie d'Actxa (BGEM®) est une technologie basée sur le cloud qui permet aux appareils portables équipés de capteurs de photopléthysmographie (PPG) de surveiller et d'évaluer régulièrement le risque de diabète des individus de manière non invasive. .
À l'aide des signaux provenant de capteurs PPG grand public sur des appareils portables, des bagues intelligentes ou des appareils auditifs, le modèle BGEM® AI calcule les biomarqueurs numériques pertinents corrélés à l'évolution de la glycémie pour prédire un résultat de glycémie afin de surveiller et d'évaluer les risques diabétiques. Notre étude précédente a montré le potentiel de l'utilisation des capteurs PPG pour détecter des taux de glycémie élevés parmi une population non diabétique1.
Objectif Ukrida en collaboration avec Actxa & Lif pour améliorer la précision de prédiction du modèle actuel afin de prédire les niveaux de glycémie des individus presque aussi précisément qu'un glucomètre. Pour y parvenir, Actxa vise à collecter des données auprès d'environ 500 personnes atteintes de diabète dans cet exercice et de 400 personnes en bonne santé ou non diagnostiquées (prédiabète/diabète), dans le cadre de la collaboration d'Actxa avec l'hôpital UKRIDA.
Grâce aux données collectées, notre algorithme a le potentiel d’améliorer considérablement la gestion de la glycémie des personnes diabétiques et non diabétiques, améliorant ainsi leur qualité de vie globale.
Type d'étude
Type d'étude
Inscription (Réel)
Inscription
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
-
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Jakarta Raya
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Jakarta, Jakarta Raya, Indonésie, 11510
- Ukrida Hospital
-
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
Accepte les volontaires sains
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critères d'intégration :
- âge entre 18 et 59 ans
- diabétique ou non diabétique
- suffisamment en bonne santé pour mener une activité quotidienne normale
Critères d'exclusion :
o Porte un stimulateur cardiaque
- Est actuellement enceinte
- A une infection
- A de la fièvre
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Nombre de groupes / cohortes
Cohortes et interventions
Groupe / CohorteGroupe / Cohorte |
Intervention / TraitementIntervention / Traitement |
|---|---|
|
Groupe diabétique
Sujets âgés de 18 à 59 ans ayant reçu un diagnostic de diabète sucré de type 2 ou de pré-DM ou présentant des résultats d'Hba1c ou de glycémie anormaux
|
BGEM est un modèle piloté par l'IA pour prédire la glycémie à l'aide d'un capteur ppg
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|
Groupe non diabétique
Sujets âgés de 18 à 59 ans n'ayant jamais reçu de diagnostic de diabète sucré ou de pré-DM
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BGEM est un modèle piloté par l'IA pour prédire la glycémie à l'aide d'un capteur ppg
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
|
Valeur de prédiction de BGEM
Délai: Juillet-décembre 2024
|
Le résultat du modèle prédictif sera comparé à l'analyse de la glycémie
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Juillet-décembre 2024
|
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Valeur de prédiction de BGEM
Délai: Juillet-décembre 2024
|
Le résultat du modèle prédictif sera comparé à Hba1c
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Juillet-décembre 2024
|
Mesures de résultats secondaires
Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Variables influençant le BGEM
Délai: Juillet-décembre 2024
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Analyse pour déterminer les variables des sujets qui influencent BGEM
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Juillet-décembre 2024
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Parrainer
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Début de l'étude
Achèvement primaire (Réel)
Achèvement primaire
Achèvement de l'étude (Réel)
Achèvement de l'étude
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Première publication
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour publiée
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
Autres numéros d'identification d'étude
- KridaWacanaCU
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
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