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Adaptive, Real-time, Intelligent System to Enhance Self-care of Chronic Disease (ARISES)

3 août 2020 mis à jour par: Imperial College London
The Adaptive, Real-time, Intelligent System to Enhance Self-care of chronic diseases (ARISES) project will use type 1 diabetes (T1DM) as an exemplary case study to demonstrate safety, technical proof of concept and efficacy of a novel mobile platform. Combining wearable sensors and smartphone technology, a range of biological, environmental and behavioural data will be analysed to provide real-time therapeutic and lifestyle decision support. Using Case-Based-Reasoning (CBR), the system will be adaptive and personalised with the ability to learn from previously encountered scenarios. Ultimately, ARISES aims to empower self-management of chronic illness and limit the complications associated suboptimal treatment.

Aperçu de l'étude

Statut

Complété

Les conditions

Intervention / Traitement

Description détaillée

ARISES will target self-management to optimise glucose control through insulin dose recommendation (therapeutic advice), exercise and stress support, hypoglycaemia prevention through timely snack recommendation and behavioural change through educational support (lifestyle advice).

Semi-structured focus meetings comprised of patients with T1DM, clinicians, engineers and experts in human-computer interaction will provide a forum to establish the essential usability requirements to incorporate into the ARISES mobile interface. The design will focus on ensuring access to decision support is intuitive and efficient while maintaining sight of real-time glycaemia outcomes. The design and implementation of the user-interface will be assessed in a series of usability validation studies.

Clinical studies will be conducted in two phases. The first phase will be an observational study using wearable technologies to collect data and evaluate blood glucose correlations against physiological and environmental case parameters. Useful associations will assist the development of the CBR/machine learning algorithm and identify wearable devices for the final ARISES platform.

Type d'étude

Interventionnel

Inscription (Réel)

12

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

      • London, Royaume-Uni
        • Imperial College Clinical Research Facility

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 et plus (Adulte, Adulte plus âgé)

Accepte les volontaires sains

Non

Sexes éligibles pour l'étude

Tout

La description

Inclusion Criteria:

  • Adults ≥18years of age
  • Diagnosis of T1DM for > 1 year
  • Structured education completed in last 3 years and capable of CHO counting
  • CBG measured at least twice daily for CGM calibration
  • Capacity to follow the protocol and sign the informed consent
  • Access to a personal computer/laptop

Exclusion Criteria:

  • Severe episode of hypoglycaemia (requiring 3rd party assistance) in last 6 months
  • Diabetic ketoacidosis in the last 6 months prior to enrolment
  • Impaired awareness of hypoglycaemia (based on Gold score)
  • Pregnant or planning pregnancy over time of study procedures
  • Breastfeeding
  • Enrolled in other clinical trials
  • Active malignancy or being investigated for malignancy
  • Suspected or diagnosed endocrinopathy like adrenal insufficiency, unstable thyroidopathy, endocrine tumour
  • Gastroparesis
  • Autonomic neuropathy
  • Macrovascular complications (acute coronary syndrome, transient ischaemic attack, cerebrovascular event within the last 12 months prior to enrolment in the study)
  • Visual impairment including unstable proliferative retinopathy
  • Reduced manual dexterity
  • Inpatient psychiatric treatment
  • Abnormal renal function test results (calculated GFR <40 mL/min/1.73m2)
  • Liver cirrhosis
  • Not tributary to optimization to insulin therapy
  • Abuse of alcohol or recreational drugs
  • Oral steroids
  • Regular use of the paracetamol, beta-blockers or any other medication that the investigator believes is a contraindication to the participant's participation.

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: Faisabilité de l'appareil
  • Répartition: N / A
  • Modèle interventionnel: Affectation à un seul groupe
  • Masquage: Aucun (étiquette ouverte)

Armes et Interventions

Groupe de participants / Bras
Intervention / Traitement
Expérimental: ARISES
Observational study using wearable technologies to collect data and evaluate blood glucose correlations against physiological and environmental case parameters. Useful associations will assist the development of the CBR/machine learning algorithm and identify wearable devices for the final ARISES platform.
The Adaptive, Real-time, Intelligent System to Enhance Self-care of chronic diseases (ARISES) project will use type 1 diabetes (T1DM) as an exemplary case study to demonstrate safety, technical proof of concept and efficacy of a novel mobile platform. Combining wearable sensors and smartphone technology, a range of biological, environmental and behavioural data will be analysed to provide real-time therapeutic and lifestyle decision support. Using Case-Based-Reasoning (CBR), the system will be adaptive and personalised with the ability to learn from previously encountered scenarios. Ultimately, ARISES aims to empower self-management of chronic illness and limit the complications associated suboptimal treatment.

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Time in Range (%)
Délai: 6 weeks
% time in target range (3.9 - 10 mmol/L) without insulin dose increase
6 weeks

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

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)

26 février 2019

Achèvement primaire (Réel)

1 juillet 2019

Achèvement de l'étude (Réel)

1 juillet 2019

Dates d'inscription aux études

Première soumission

13 août 2018

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

22 août 2018

Première publication (Réel)

23 août 2018

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

6 août 2020

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

3 août 2020

Dernière vérification

1 août 2020

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

NON

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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