Caractérisation du sous-groupe de diabète de type 1 : une analyse par intelligence artificielle des caractéristiques cliniques et glucométriques (T1DC)
6 mars 2026 mis à jour par: Fundació Institut de Recerca de l'Hospital de la Santa Creu i Sant Pau
Caractérisation des Sous-groupes de Personnes Atteintes de Diabète de Type 1 : analyse des caractéristiques cliniques et glycémiques Utilisant Une approche d'Intelligence Artificielle
L'objectif de cette étude observationnelle est de caractériser différents sous-groupes parmi les patients atteints de diabète de type 1. La principale question de recherche est :
Existe-t-il des sous-types distincts parmi les personnes atteintes de diabète de type 1 ?
Les participants seront invités à prendre part à l'étude en autorisant l'accès à leurs données de santé. Ils ne seront pas tenus de subir d'examens, de tests, de visites ou d'interventions supplémentaires.
Aperçu de l'étude
Statut
Recrutement
Les conditions
Description détaillée
Description de l'étude
Objectif principal L'objectif principal de cette étude est de caractériser des sous-groupes d'individus atteints de diabète de type 1 (DT1) en fonction de caractéristiques cliniques et glucométriques à l'aide d'une approche d'intelligence artificielle (IA).
Objectifs secondaires Évaluer la stabilité des clusters au fil du temps (1, 2 et 3 ans) ; évaluer l'utilité des clusters pour prédire les complications ; analyser la contribution de différentes variables cliniques à la caractérisation des clusters et son évolution au fil du temps ; et modéliser des critères de jugement tels que les complications liées au diabète.
Conception de l'étude Il s'agit d'une étude observationnelle ambispective.
Maladie étudiée Diabète sucré de type 1.
Méthodologie Cette étude observationnelle ambispective utilisera les informations extraites des dossiers médicaux électroniques des participants et les données glucométriques obtenues à partir des plates-formes de surveillance correspondantes. Les données seront analysées à l'aide de techniques d'intelligence artificielle pour identifier des modèles et des sous-groupes potentiels au sein de la population atteinte de diabète de type 1.
Population étudiée et taille de l'échantillon La population étudiée comprend les individus atteints de diabète de type 1 (DT1) qui sont suivis au département d'endocrinologie et de nutrition de l'Hospital de la Santa Creu i Sant Pau. Comme il s'agit d'une étude exploratoire, aucun calcul formel de la taille de l'échantillon n'est requis. Environ 800 patients devraient être inclus.
Type d'étude
Observationnel
Inscription (Estimé)
800
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.
Coordonnées de l'étude
- Nom: Eva Safont, MD
- Numéro de téléphone: 5661 +34686203964
- E-mail: esafont@santpau.cat
Sauvegarde des contacts de l'étude
- Nom: Rosa M Corcoy, MD, PhD
- Numéro de téléphone: 5661 +34686203964
- E-mail: rcorcoy@santpau.cat
Lieux d'étude
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Barcelona
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Barcelona, Barcelona, Espagne, 08025
- Recrutement
- Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, Barcelona, Barcelona 08041
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Contact:
- Rosa Corcoy, MD PhD
- Numéro de téléphone: +34 935565661
- E-mail: rcorcoy@santpau.cat
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Contact:
- Eva Safont, MD
- Numéro de téléphone: +34 935565661
- E-mail: esafont@santpau.cat
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Chercheur principal:
- Rosa Corcoy, MD PhD
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Sous-enquêteur:
- Eva Safont, MD
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Sous-enquêteur:
- Ana Chico, MD PhD
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Sous-enquêteur:
- Alex Mesa, MD PhD
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Sous-enquêteur:
- Helena Sardà, MD
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Sous-enquêteur:
- Lilian C Mendoza, MD PhD
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Sous-enquêteur:
- Natalia Mangas, RN
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Sous-enquêteur:
- Dídac Mauricio, MD PhD
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Sous-enquêteur:
- Santiago Martinez, MD
-
Sous-enquêteur:
- Jose M Cubero, MD PhD
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Sous-enquêteur:
- Romina Miranda, PhD
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Sous-enquêteur:
- Bogdan Vlacho, PhD
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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
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Non
Méthode d'échantillonnage
Échantillon non probabiliste
Population étudiée
La population de l'étude est constituée d'individus atteints de diabète de type 1 (DT1) pris en charge au service d'endocrinologie et de nutrition de l'hôpital de la Santa Creu i Sant Pau.
La description
Critères d'inclusion :
- Personnes atteintes de diabète de type 1 (DT1) âgées de 18 ans ou plus.
- Personnes atteintes de DT1 devant avoir un suivi régulier au service d'endocrinologie et de nutrition de l'hôpital de la Santa Creu i Sant Pau.
- Utilisateurs de systèmes de surveillance continue du glucose (MCG) pendant au moins les 6 derniers mois de 2024.
- Volonté et capacité à fournir un consentement éclairé écrit pour participer à l'étude (par le patient ou son représentant).
Critères d'exclusion :
- Présence de comorbidités graves ou d'affections médicales qui, selon l'appréciation de l'investigateur, pourraient interférer avec la participation à l'étude ou l'interprétation des résultats. Cette circonstance devrait être exceptionnelle, car l'étude vise à être aussi inclusive que possible.
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 |
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Personnes atteintes de diabète sucré de type 1
Individus atteints de diabète sucré de type 1 (DT1) pris en charge au service d'endocrinologie et de nutrition de l'hôpital de la Santa Creu i Sant Pau.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Groupes de diabète de type 1
Délai: Sous-groupes définis sur la base des données de l'année 2024.
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Groupes différenciés de personnes atteintes de diabète de type 1 définis par l'analyse des variables cliniques, analytiques et glucométriques.
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Sous-groupes définis sur la base des données de l'année 2024.
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Stabilité des clusters dans le temps
Délai: 2024 - 2027
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Stabilité des clusters dans le temps déterminée en utilisant l'indice de Jaccard comme critère de fiabilité : persistance des clusters sur 1, 2 et 3 ans.
L'indice de Jaccard (JI) mesure le degré de similarité entre deux ensembles, quel que soit le type d'éléments.
Il prend des valeurs entre 0 et 1, la dernière correspondant à une égalité complète entre les deux ensembles
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2024 - 2027
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Complications aiguës et chroniques du diabète
Délai: 2024-2027
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Présence de complications aiguës (telles que l'hypoglycémie sévère) et de complications chroniques (telles que la rétinopathie, la néphropathie et la neuropathie) dans les différents clusters.
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2024-2027
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Contrôle glycémique : glycémie moyenne
Délai: 2024-2027
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Glycémie moyenne rapportée en mg/dL
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2024-2027
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Contrôle glycémique : GMI (indicateur de gestion de la glycémie)
Délai: 2024-2027
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GMI (indicateur de gestion du glucose) rapporté en pourcentage (%)
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2024-2027
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Contrôle glycémique : CV (coefficient de variation)
Délai: 2024-2027
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CV (coefficient de variation) rapporté en pourcentage (%)
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2024-2027
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Contrôle glycémique : temps dans la cible
Délai: 2024-2027
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Temps dans la plage exprimé en pourcentage :
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2024-2027
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HbA1c
Délai: 2024-2027
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HbA1c en laboratoire ou au point de soins
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2024-2027
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Profil lipidique
Délai: 2024-2027
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Cholestérol total, triglycérides, LDL et HDL mesurés en laboratoire
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2024-2027
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Créatinine
Délai: 2024-2027
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Mesure de laboratoire de la créatinine.
Unités mg/dL
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2024-2027
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Taux de filtration glomérulaire estimé
Délai: 2024-2027
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débit de filtration glomérulaire estimé en laboratoire.
Unités mL/min/1,73
m²
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2024-2027
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Albuminurie
Délai: 2024-2027
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Albuminurie, mesure en laboratoire.
Unités mg/g
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2024-2027
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Traitement antihypertenseur
Délai: 2024-2027
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Utilisation du traitement antihypertenseur et sa relation avec les clusters.
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2024-2027
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Traitement hypolipémiant : utilisation
Délai: 2024-2027
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Utilisation de médicaments hypolipémiants (oui/non)
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2024-2027
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Traitement hypolipémiant parmi les clusters
Délai: 2024-2027
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Association entre l'utilisation d'un traitement hypolipémiant et les clusters.
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2024-2027
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Traitement par insuline : type
Délai: 2024-2027
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Type d'insulinothérapie : injections quotidiennes multiples, systèmes de perfusion sous-cutanée continue d'insuline, systèmes hybrides en boucle fermée
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2024-2027
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Traitement à l'insuline : association avec les clusters
Délai: 2024-2027
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Association avec le type d'insulinothérapie et les clusters
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2024-2027
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Variables anthropométriques : poids
Délai: 2024-2027
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Poids en kilogrammes et sa relation avec les clusters.
Le poids et la taille seront combinés pour rapporter l'IMC en kg/m².
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2024-2027
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Variables anthropométriques : taille
Délai: 2024-2027
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Taille en centimètres et sa relation avec les clusters.
Le poids et la taille seront combinés pour indiquer l'IMC en kg/m².
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2024-2027
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Variables anthropométriques : tour de taille
Délai: 2024-2027
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Tour de taille en centimètres et sa relation avec les clusters.
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2024-2027
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Usage de substances : tabac
Délai: 2024-2027
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Consommation de tabac et sa relation avec les clusters.
L'utilisation du tabac sera rapportée : usage actif du tabac, usage passé du tabac, jamais fumeur, inconnu.
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2024-2027
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Consommation de substances : alcool
Délai: 2024-2027
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Consommation d'alcool et sa relation avec les clusters.
La consommation d'alcool sera rapportée comme suit : Consommation à faible risque, Consommation à risque (>10 grammes d'alcool chez les femmes, >20g d'alcool chez les hommes), trouble lié à l'alcool actif connu, trouble lié à l'alcool passé, Inconnu.
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2024-2027
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Âge au diagnostic
Délai: 2024-2027
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Âge du patient au moment du diagnostic de diabète et sa relation avec les clusters.
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2024-2027
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Durée de la maladie
Délai: 2024-2027
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Durée du diabète et sa relation avec les clusters.
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2024-2027
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Grossesse
Délai: 2024-2027
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Grossesse active et sa relation avec les clusters.
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2024-2027
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Statut de parité chez les femmes
Délai: 2024-2027
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Statut de parité chez les femmes et sa relation avec les clusters.
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2024-2027
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Phase du cycle menstruel
Délai: 2024-2027
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Phase du cycle menstruel et sa relation avec les clusters.
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2024-2027
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Stade de reproduction chez les femmes
Délai: 2024-2027
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Stade de reproduction chez les femmes et sa relation avec les clusters.
Le stade de reproduction sera rapporté comme : Reproductif, Périménopausique, Postménopausique, Inconnu
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2024-2027
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Variables rapportées par le patient
Délai: 2024-2027
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La qualité de vie liée à la santé rapportée par les patients sera évaluée à l'aide d'un questionnaire validé pour les patients atteints de diabète de type 1.
La version espagnole du questionnaire sur la qualité de vie liée au diabète (EsDQOL) sera utilisée.
Le score obtenu à partir du questionnaire varie de 0 à 100, où 0 représente la qualité de vie la plus basse possible et 100 la plus élevée possible.
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2024-2027
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Variables rapportées par les patients et leur association avec les clusters
Délai: 2024-2027
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Corrélation entre la qualité de vie liée à la santé rapportée par les patients et l'association avec les clusters.
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2024-2027
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Variables sociodémographiques
Délai: 2024-2027
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Date de naissance
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2024-2027
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Variables sociodémographiques
Délai: 2024-2027
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Sexe assigné à la naissance
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2024-2027
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Variables sociodémographiques
Délai: 2024-2027
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Race/origine ethnique déclarée comme : Blanc, Méditerranéen ou Hispanique, Africain ou Caribéen, Sud-Asiatique (Indien, Pakistanais, Bangladais, ou autre Asiatique), Est ou Sud-Est Asiatique (Chinois, Japonais, ou Sud-Est Asiatique), Arabe ou Nord-Africain (y compris Égyptien), Inconnu
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2024-2027
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Rosa M Corcoy, Fundació Institut de Recerca de l'Hospital de la Santa Creu i Sant Pau
Publications et liens utiles
La personne responsable de la saisie des informations sur l'étude fournit volontairement ces publications. Il peut s'agir de tout ce qui concerne l'étude.
Publications générales
- Diabetes Control and Complications Trial Research Group; Nathan DM, Genuth S, Lachin J, Cleary P, Crofford O, Davis M, Rand L, Siebert C. The effect of intensive treatment of diabetes on the development and progression of long-term complications in insulin-dependent diabetes mellitus. N Engl J Med. 1993 Sep 30;329(14):977-86. doi: 10.1056/NEJM199309303291401.
- Ahlqvist E, Storm P, Karajamaki A, Martinell M, Dorkhan M, Carlsson A, Vikman P, Prasad RB, Aly DM, Almgren P, Wessman Y, Shaat N, Spegel P, Mulder H, Lindholm E, Melander O, Hansson O, Malmqvist U, Lernmark A, Lahti K, Forsen T, Tuomi T, Rosengren AH, Groop L. Novel subgroups of adult-onset diabetes and their association with outcomes: a data-driven cluster analysis of six variables. Lancet Diabetes Endocrinol. 2018 May;6(5):361-369. doi: 10.1016/S2213-8587(18)30051-2. Epub 2018 Mar 5.
- Goldstein A, Shahar Y, Weisman Raymond M, Peleg H, Ben-Chetrit E, Ben-Yehuda A, Shalom E, Goldstein C, Shiloh SS, Almoznino G. Multi-Dimensional Validation of the Integration of Syntactic and Semantic Distance Measures for Clustering Fibromyalgia Patients in the Rheumatic Monitor Big Data Study. Bioengineering (Basel). 2024 Jan 19;11(1):97. doi: 10.3390/bioengineering11010097.
- Celeux G, Govaert G. Gaussian parsimonious clustering models. Pattern Recognit. 1995 May;28(5):781-93.
- Sammouda R, El-Zaart A. An Optimized Approach for Prostate Image Segmentation Using K-Means Clustering Algorithm with Elbow Method. Comput Intell Neurosci. 2021 Nov 15;2021:4553832. doi: 10.1155/2021/4553832. eCollection 2021.
- Vigers T, Chan CL, Snell-Bergeon J, Bjornstad P, Zeitler PS, Forlenza G, Pyle L. cgmanalysis: An R package for descriptive analysis of continuous glucose monitor data. PLoS One. 2019 Oct 11;14(10):e0216851. doi: 10.1371/journal.pone.0216851. eCollection 2019.
- Kovatchev B, Lobo B. Clinically Similar Clusters of Daily Continuous Glucose Monitoring Profiles: Tracking the Progression of Glycemic Control Over Time. Diabetes Technol Ther. 2023 Aug;25(8):519-528. doi: 10.1089/dia.2023.0117.
- Tobias DK, Merino J, Ahmad A, Aiken C, Benham JL, Bodhini D, Clark AL, Colclough K, Corcoy R, Cromer SJ, Duan D, Felton JL, Francis EC, Gillard P, Gingras V, Gaillard R, Haider E, Hughes A, Ikle JM, Jacobsen LM, Kahkoska AR, Kettunen JLT, Kreienkamp RJ, Lim LL, Mannisto JME, Massey R, Mclennan NM, Miller RG, Morieri ML, Most J, Naylor RN, Ozkan B, Patel KA, Pilla SJ, Prystupa K, Raghavan S, Rooney MR, Schon M, Semnani-Azad Z, Sevilla-Gonzalez M, Svalastoga P, Takele WW, Tam CH, Thuesen ACB, Tosur M, Wallace AS, Wang CC, Wong JJ, Yamamoto JM, Young K, Amouyal C, Andersen MK, Bonham MP, Chen M, Cheng F, Chikowore T, Chivers SC, Clemmensen C, Dabelea D, Dawed AY, Deutsch AJ, Dickens LT, DiMeglio LA, Dudenhoffer-Pfeifer M, Evans-Molina C, Fernandez-Balsells MM, Fitipaldi H, Fitzpatrick SL, Gitelman SE, Goodarzi MO, Grieger JA, Guasch-Ferre M, Habibi N, Hansen T, Huang C, Harris-Kawano A, Ismail HM, Hoag B, Johnson RK, Jones AG, Koivula RW, Leong A, Leung GKW, Libman IM, Liu K, Long SA, Lowe WL Jr, Morton RW, Motala AA, Onengut-Gumuscu S, Pankow JS, Pathirana M, Pazmino S, Perez D, Petrie JR, Powe CE, Quinteros A, Jain R, Ray D, Ried-Larsen M, Saeed Z, Santhakumar V, Kanbour S, Sarkar S, Monaco GSF, Scholtens DM, Selvin E, Sheu WH, Speake C, Stanislawski MA, Steenackers N, Steck AK, Stefan N, Stoy J, Taylor R, Tye SC, Ukke GG, Urazbayeva M, Van der Schueren B, Vatier C, Wentworth JM, Hannah W, White SL, Yu G, Zhang Y, Zhou SJ, Beltrand J, Polak M, Aukrust I, de Franco E, Flanagan SE, Maloney KA, McGovern A, Molnes J, Nakabuye M, Njolstad PR, Pomares-Millan H, Provenzano M, Saint-Martin C, Zhang C, Zhu Y, Auh S, de Souza R, Fawcett AJ, Gruber C, Mekonnen EG, Mixter E, Sherifali D, Eckel RH, Nolan JJ, Philipson LH, Brown RJ, Billings LK, Boyle K, Costacou T, Dennis JM, Florez JC, Gloyn AL, Gomez MF, Gottlieb PA, Greeley SAW, Griffin K, Hattersley AT, Hirsch IB, Hivert MF, Hood KK, Josefson JL, Kwak SH, Laffel LM, Lim SS, Loos RJF, Ma RCW, Mathieu C, Mathioudakis N, Meigs JB, Misra S, Mohan V, Murphy R, Oram R, Owen KR, Ozanne SE, Pearson ER, Perng W, Pollin TI, Pop-Busui R, Pratley RE, Redman LM, Redondo MJ, Reynolds RM, Semple RK, Sherr JL, Sims EK, Sweeting A, Tuomi T, Udler MS, Vesco KK, Vilsboll T, Wagner R, Rich SS, Franks PW. Second international consensus report on gaps and opportunities for the clinical translation of precision diabetes medicine. Nat Med. 2023 Oct;29(10):2438-2457. doi: 10.1038/s41591-023-02502-5. Epub 2023 Oct 5.
- Somolinos-Simon FJ, Garcia-Saez G, Tapia-Galisteo J, Corcoy R, Elena Hernando M. Cluster analysis of adult individuals with type 1 diabetes: Treatment pathways and complications over a five-year follow-up period. Diabetes Res Clin Pract. 2024 Sep;215:111803. doi: 10.1016/j.diabres.2024.111803. Epub 2024 Jul 30.
- Kahkoska AR, Nguyen CT, Jiang X, Adair LA, Agarwal S, Aiello AE, Burger KS, Buse JB, Dabelea D, Dolan LM, Imperatore G, Lawrence JM, Marcovina S, Pihoker C, Reboussin BA, Sauder KA, Kosorok MR, Mayer-Davis EJ. Characterizing the weight-glycemia phenotypes of type 1 diabetes in youth and young adulthood. BMJ Open Diabetes Res Care. 2020 Jan;8(1):e000886. doi: 10.1136/bmjdrc-2019-000886.
- Misra S, Wagner R, Ozkan B, Schon M, Sevilla-Gonzalez M, Prystupa K, Wang CC, Kreienkamp RJ, Cromer SJ, Rooney MR, Duan D, Thuesen ACB, Wallace AS, Leong A, Deutsch AJ, Andersen MK, Billings LK, Eckel RH, Sheu WH, Hansen T, Stefan N, Goodarzi MO, Ray D, Selvin E, Florez JC; ADA/EASD PMDI; Meigs JB, Udler MS. Precision subclassification of type 2 diabetes: a systematic review. Commun Med (Lond). 2023 Oct 5;3(1):138. doi: 10.1038/s43856-023-00360-3.
- Jacobsen LM, Sherr JL, Considine E, Chen A, Peeling SM, Hulsmans M, Charleer S, Urazbayeva M, Tosur M, Alamarie S, Redondo MJ, Hood KK, Gottlieb PA, Gillard P, Wong JJ, Hirsch IB, Pratley RE, Laffel LM, Mathieu C; ADA/EASD PMDI. Utility and precision evidence of technology in the treatment of type 1 diabetes: a systematic review. Commun Med (Lond). 2023 Oct 5;3(1):132. doi: 10.1038/s43856-023-00358-x.
- Battaglia M, Ahmed S, Anderson MS, Atkinson MA, Becker D, Bingley PJ, Bosi E, Brusko TM, DiMeglio LA, Evans-Molina C, Gitelman SE, Greenbaum CJ, Gottlieb PA, Herold KC, Hessner MJ, Knip M, Jacobsen L, Krischer JP, Long SA, Lundgren M, McKinney EF, Morgan NG, Oram RA, Pastinen T, Peters MC, Petrelli A, Qian X, Redondo MJ, Roep BO, Schatz D, Skibinski D, Peakman M. Introducing the Endotype Concept to Address the Challenge of Disease Heterogeneity in Type 1 Diabetes. Diabetes Care. 2020 Jan;43(1):5-12. doi: 10.2337/dc19-0880. Epub 2019 Nov 21.
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)
4 novembre 2025
Achèvement primaire (Estimé)
1 juin 2028
Achèvement de l'étude (Estimé)
1 décembre 2028
Dates d'inscription aux études
Première soumission
14 novembre 2025
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
6 mars 2026
Première publication (Réel)
10 mars 2026
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
10 mars 2026
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
6 mars 2026
Dernière vérification
1 novembre 2025
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- IIBSP-GIA-2024-115
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
INDÉCIS
Description du régime IPD
Nous pouvons publier des données de patients anonymisées sur le site web de l'Universitat Autònoma de Barcelone, en veillant à ce qu'aucune information permettant une ré-identification ne soit incluse, telle que le nom, le numéro d'identité, le numéro de téléphone, l'adresse postale ou électronique, le numéro de sécurité sociale, la date de naissance exacte, le lieu de naissance exact ou la profession.
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
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