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Utilisation du BGEM comme modèle de prévision de la glycémie dans la population de DT2 en Indonésie

11 octobre 2024 mis à jour par: Krida Wacana Christian University
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 afin de prédire un résultat de glycémie pour surveiller et évaluer les risques diabétiques. Ukrida en collaboration avec Actxa & Lif vise à 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 les données d'environ 500 personnes diabétiques lors de cet exercice et de 400 personnes en bonne santé ou non diagnostiquées (prédiabète/diabète).

Aperçu de l'étude

Statut

Complété

Les conditions

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

Observationnel

Inscription (Réel)

885

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

  • Indonésie
    • Jakarta Raya
      • Jakarta, Jakarta Raya, Indonésie, 11510
        • Ukrida Hospital

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

  • Adulte

Accepte les volontaires sains

Non

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

500 personnes de sujets diabétiques et 400 personnes de sujets non diabétiques

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

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

Cohortes et interventions

Groupe / Cohorte
Intervention / 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
Dispositif: BGEM
BGEM est un modèle piloté par l'IA pour prédire la glycémie à l'aide d'un capteur ppg
Groupe non diabétique
Sujets âgés de 18 à 59 ans n'ayant jamais reçu de diagnostic de diabète sucré ou de pré-DM
Dispositif: BGEM
BGEM est un modèle piloté par l'IA pour prédire la glycémie à l'aide d'un capteur ppg

Que mesure l'étude ?

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
Juillet-décembre 2024
Valeur de prédiction de BGEM
Délai: Juillet-décembre 2024
Le résultat du modèle prédictif sera comparé à Hba1c
Juillet-décembre 2024

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Variables influençant le BGEM
Délai: Juillet-décembre 2024
Analyse pour déterminer les variables des sujets qui influencent BGEM
Juillet-décembre 2024

Collaborateurs et enquêteurs

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

Parrainer

Krida Wacana Christian University

Collaborateurs

Actxa
Lif

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)

30 juillet 2024

Achèvement primaire (Réel)

5 octobre 2024

Achèvement de l'étude (Réel)

5 octobre 2024

Dates d'inscription aux études

Première soumission

11 octobre 2024

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

11 octobre 2024

Première publication (Réel)

15 octobre 2024

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

15 octobre 2024

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

11 octobre 2024

Dernière vérification

1 octobre 2024

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Termes MeSH pertinents supplémentaires

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) ?

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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