- ICH GCP
- Registre américain des essais cliniques
- Essai clinique NCT03643146
Fournir des solutions personnalisées d'amélioration de la santé et du style de vie individuel (Prophiles) dans les maladies cardiovasculaires
7 décembre 2021 mis à jour par: NYU Langone Health
Fournir des solutions personnalisées d'amélioration de la santé et du mode de vie individuel (Prophiles) dans les maladies cardiovasculaires (MCV)
L'objectif du projet proposé est d'évaluer la facilité d'utilisation, l'acceptabilité et l'adhésion d'un mode de vie et d'un outil d'auto-suivi comportemental et ePersuasive visant à améliorer : 1) l'adhésion au régime/nutrition (<1500 mg de sodium/jour et moins de 10 % d'apport quotidien en sucre libre), activité physique (AP) (150 minutes d'AP modérée/semaine) et directives de sommeil (7-8 heures de sommeil/jour) - et 2) réduction de 3 % de la pression systolique et de la glycémie à partir de suivi initial à la fin de l'étude après 2 mois (objectif exploratoire) dans un échantillon de 20 patients souffrant d'hypertension ou de diabète.
L'étude utilisera une conception Step-Wedge où les 20 patients seront divisés en 4 quartiers (5 patients dans chaque quartier).
Aperçu de l'étude
Statut
Complété
Les conditions
Intervention / Traitement
Type d'étude
Interventionnel
Inscription (Réel)
23
Phase
- N'est pas applicable
Contacts et emplacements
Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.
Lieux d'étude
-
-
New York
-
New York, New York, États-Unis, 10016
- New York University School of Medicine
-
-
Critères de participation
Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
18 ans à 100 ans (Adulte, Adulte plus âgé)
Accepte les volontaires sains
Oui
Sexes éligibles pour l'étude
Tout
La description
Critère d'intégration:
- Patient NYU et/ou Bellevue
- Diagnostiqué HTN et pré-diabète/diabète
- Doit être anglophone
- Posséder un téléphone intelligent et être prêt à l'utiliser pour télécharger l'application intégrée à TrialX qui sera gratuite pour les participants
- Doit être ambulatoire
Critère d'exclusion:
- sont incapables ou refusent de fournir un consentement éclairé ;
- sont incapables de participer de manière significative à une intervention qui implique une auto-surveillance à l'aide d'un logiciel disponible en anglais (par exemple, en raison d'une déficience visuelle non corrigée, analphabètes, non anglophones, démence);
- êtes enceinte, essayez actuellement de tomber enceinte ou qui tombe enceinte pendant l'étude
- sont institutionnalisés (par exemple, dans une maison de retraite ou un établissement de soins personnels, ou ceux qui sont incarcérés et ont un contrôle limité sur l'autogestion)
- avez subi ou envisagez de subir une chirurgie bariatrique au cours de l'étude
- avez des antécédents de maladie cardiaque, de maladie rénale ou de rétinopathie (pour exclure ceux qui ont un DT2 de longue date non diagnostiqué)
Plan d'étude
Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Objectif principal: Recherche sur les services de santé
- Répartition: Randomisé
- Modèle interventionnel: Affectation factorielle
- Masquage: Aucun (étiquette ouverte)
Armes et Interventions
Groupe de participants / Bras |
Intervention / Traitement |
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Expérimental: Cale 1- Étape 1
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recevra des soins médicaux standard où l'assistant de recherche donnera des brochures, avec une taille unique pour toutes les recommandations pour l'alimentation/la nutrition, l'activité physique et le sommeil, à 10 sujets atteints d'HTN et de DT2 comorbides.
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Expérimental: Coin 1-Étape 2
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Utilisera la détection omniprésente passive via FitBit pour 1) apprendre les profils comportementaux des sujets qui ont un pré-HTN/HTN et/ou un pré-diabète/diabète 2) fournir des recommandations personnalisées via une application de messagerie mobile qui augmentera la probabilité de s'engager dans un régime alimentaire sain /nutrition, activité physique et habitudes de sommeil
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Expérimental: Coin 1-Étape 3
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Utilisera la détection omniprésente passive via FitBit pour 1) apprendre les profils comportementaux des sujets qui ont un pré-HTN/HTN et/ou un pré-diabète/diabète 2) fournir des recommandations personnalisées via une application de messagerie mobile qui augmentera la probabilité de s'engager dans un régime alimentaire sain /nutrition, activité physique et habitudes de sommeil
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Expérimental: Coin 1-Étape 4
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Utilisera la détection omniprésente passive via FitBit pour 1) apprendre les profils comportementaux des sujets qui ont un pré-HTN/HTN et/ou un pré-diabète/diabète 2) fournir des recommandations personnalisées via une application de messagerie mobile qui augmentera la probabilité de s'engager dans un régime alimentaire sain /nutrition, activité physique et habitudes de sommeil
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Expérimental: Coin 1-Étape 5
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Utilisera la détection omniprésente passive via FitBit pour 1) apprendre les profils comportementaux des sujets qui ont un pré-HTN/HTN et/ou un pré-diabète/diabète 2) fournir des recommandations personnalisées via une application de messagerie mobile qui augmentera la probabilité de s'engager dans un régime alimentaire sain /nutrition, activité physique et habitudes de sommeil
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Expérimental: Coin 2 - Étape 1
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recevra des soins médicaux standard où l'assistant de recherche donnera des brochures, avec une taille unique pour toutes les recommandations pour l'alimentation/la nutrition, l'activité physique et le sommeil, à 10 sujets atteints d'HTN et de DT2 comorbides.
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Expérimental: Cale 2-Étape 2
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recevra des soins médicaux standard où l'assistant de recherche donnera des brochures, avec une taille unique pour toutes les recommandations pour l'alimentation/la nutrition, l'activité physique et le sommeil, à 10 sujets atteints d'HTN et de DT2 comorbides.
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Expérimental: Coin 2-Étape 3
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Utilisera la détection omniprésente passive via FitBit pour 1) apprendre les profils comportementaux des sujets qui ont un pré-HTN/HTN et/ou un pré-diabète/diabète 2) fournir des recommandations personnalisées via une application de messagerie mobile qui augmentera la probabilité de s'engager dans un régime alimentaire sain /nutrition, activité physique et habitudes de sommeil
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Expérimental: Coin 2-Étape 4
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Utilisera la détection omniprésente passive via FitBit pour 1) apprendre les profils comportementaux des sujets qui ont un pré-HTN/HTN et/ou un pré-diabète/diabète 2) fournir des recommandations personnalisées via une application de messagerie mobile qui augmentera la probabilité de s'engager dans un régime alimentaire sain /nutrition, activité physique et habitudes de sommeil
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Expérimental: Coin 2-Étape 5
|
Utilisera la détection omniprésente passive via FitBit pour 1) apprendre les profils comportementaux des sujets qui ont un pré-HTN/HTN et/ou un pré-diabète/diabète 2) fournir des recommandations personnalisées via une application de messagerie mobile qui augmentera la probabilité de s'engager dans un régime alimentaire sain /nutrition, activité physique et habitudes de sommeil
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Expérimental: Coin 3-Étape 1
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recevra des soins médicaux standard où l'assistant de recherche donnera des brochures, avec une taille unique pour toutes les recommandations pour l'alimentation/la nutrition, l'activité physique et le sommeil, à 10 sujets atteints d'HTN et de DT2 comorbides.
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Expérimental: Cale 3- Étape 2
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recevra des soins médicaux standard où l'assistant de recherche donnera des brochures, avec une taille unique pour toutes les recommandations pour l'alimentation/la nutrition, l'activité physique et le sommeil, à 10 sujets atteints d'HTN et de DT2 comorbides.
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Expérimental: Cale 3 - Étape 3
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recevra des soins médicaux standard où l'assistant de recherche donnera des brochures, avec une taille unique pour toutes les recommandations pour l'alimentation/la nutrition, l'activité physique et le sommeil, à 10 sujets atteints d'HTN et de DT2 comorbides.
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Expérimental: Coin 3 - Étape 4
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Utilisera la détection omniprésente passive via FitBit pour 1) apprendre les profils comportementaux des sujets qui ont un pré-HTN/HTN et/ou un pré-diabète/diabète 2) fournir des recommandations personnalisées via une application de messagerie mobile qui augmentera la probabilité de s'engager dans un régime alimentaire sain /nutrition, activité physique et habitudes de sommeil
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Expérimental: Coin 3 - Étape 5
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Utilisera la détection omniprésente passive via FitBit pour 1) apprendre les profils comportementaux des sujets qui ont un pré-HTN/HTN et/ou un pré-diabète/diabète 2) fournir des recommandations personnalisées via une application de messagerie mobile qui augmentera la probabilité de s'engager dans un régime alimentaire sain /nutrition, activité physique et habitudes de sommeil
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Expérimental: Coin 4-Étape 1
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recevra des soins médicaux standard où l'assistant de recherche donnera des brochures, avec une taille unique pour toutes les recommandations pour l'alimentation/la nutrition, l'activité physique et le sommeil, à 10 sujets atteints d'HTN et de DT2 comorbides.
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Expérimental: Cale 4- Étape 2
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recevra des soins médicaux standard où l'assistant de recherche donnera des brochures, avec une taille unique pour toutes les recommandations pour l'alimentation/la nutrition, l'activité physique et le sommeil, à 10 sujets atteints d'HTN et de DT2 comorbides.
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Expérimental: Coin 4-Étape 3
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recevra des soins médicaux standard où l'assistant de recherche donnera des brochures, avec une taille unique pour toutes les recommandations pour l'alimentation/la nutrition, l'activité physique et le sommeil, à 10 sujets atteints d'HTN et de DT2 comorbides.
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Expérimental: Coin 4-Étape 4
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Utilisera la détection omniprésente passive via FitBit pour 1) apprendre les profils comportementaux des sujets qui ont un pré-HTN/HTN et/ou un pré-diabète/diabète 2) fournir des recommandations personnalisées via une application de messagerie mobile qui augmentera la probabilité de s'engager dans un régime alimentaire sain /nutrition, activité physique et habitudes de sommeil
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Expérimental: Coin 4-Étape 5
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Utilisera la détection omniprésente passive via FitBit pour 1) apprendre les profils comportementaux des sujets qui ont un pré-HTN/HTN et/ou un pré-diabète/diabète 2) fournir des recommandations personnalisées via une application de messagerie mobile qui augmentera la probabilité de s'engager dans un régime alimentaire sain /nutrition, activité physique et habitudes de sommeil
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
|
Acceptation des utilisateurs mesurée par l'adhésion au régime alimentaire et à la nutrition à l'aide de l'enquête sur la saine alimentation
Délai: 12 mois
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12 mois
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Mesure de l'activité physique par le questionnaire international sur l'activité physique (IPAQ)
Délai: 12 mois
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Utilisé pour évaluer l'activité physique et calculer l'équivalent métabolique
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12 mois
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Parrainer
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Azizi Seixas, MD, NYU Langone Health
Dates d'enregistrement des études
Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
20 octobre 2020
Achèvement primaire (Réel)
31 mars 2021
Achèvement de l'étude (Réel)
1 octobre 2021
Dates d'inscription aux études
Première soumission
21 août 2018
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
21 août 2018
Première publication (Réel)
22 août 2018
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
10 décembre 2021
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
7 décembre 2021
Dernière vérification
1 décembre 2021
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- 17-01791
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
OUI
Description du régime IPD
Données individuelles des participants qui sous-tendent les résultats rapportés dans cet article, après anonymisation (texte, tableaux, figures et annexes).
Délai de partage IPD
Les propositions peuvent être soumises jusqu'à 36 mois après la publication de l'article.
Après 36 mois, les données seront disponibles dans l'entrepôt de données de notre université, mais sans soutien de l'investigateur autre que les métadonnées déposées.
Des informations concernant la soumission de demandes et l'accès aux données peuvent être trouvées sur (Lien à fournir).
Critères d'accès au partage IPD
Les enquêteurs dont l'utilisation proposée des données a été approuvée par un comité d'examen indépendant ("intermédiaire averti") identifié à cette fin.
Type d'informations de prise en charge du partage d'IPD
- CIF
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Non
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
Non
Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .
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