Sistema di titolazione insulinica assistito da intelligenza artificiale (iNCDSS)
Uno studio per valutare l'effetto e la sicurezza del sistema di titolazione insulinica assistita da intelligenza artificiale sul controllo del glucosio nei pazienti con diabete mellito di tipo 2: uno studio controllato randomizzato a centro singolo, in aperto, parallelo, randomizzato
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Iscrizione
Fase
Fase
- Fase 4
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Shanghai, Cina, 200032
- 180 Fenglin Road
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Uomini o donne di età compresa tra 18 e 75 anni;
- Soggetti a cui era stato diagnosticato il diabete di tipo 2;
- Soggetti in trattamento con insulina da almeno 3 mesi;
- HbA1c: 7,0%-11,0%.
Criteri di esclusione:
- Soggetti con complicanze acute del diabete come chetoacidosi o stato iperosmolare iperglicemico;
- Soggetti che modificano i regimi insulinici durante il ricovero;
- IMC ≥ 45 kg/m2;
- Donne in gravidanza o allattamento;
- Soggetti con gravi malattie cardiache, epatiche, renali o generali;
- Soggetti con disturbi psichiatrici o funzione cognitiva compromessa;
- Soggetti con edema grave, infezioni o disturbi della circolazione periferica;
- Pazienti trattati con intervento chirurgico durante il ricovero;
- Soggetti che, a giudizio dell'investigatore, difficilmente rispetteranno il protocollo.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Trattamento
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Doppio
Numero di armi
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / ArmGruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
|---|---|
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Sperimentale: Gruppo AI
Gruppo del sistema di titolazione dell'insulina assistito dall'intelligenza artificiale
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I pazienti ricevono il regime insulinico stabilito dal sistema di titolazione dell'insulina assistito da AI
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Comparatore attivo: Gruppo di controllo
I medici hanno deciso il gruppo di titolazione dell'insulina
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I pazienti ricevono il regime insulinico raccomandato dai medici
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Proporzione di tempo nell'intervallo target
Lasso di tempo: Durante l'intervento di 7 giorni
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Il livello glicemico ben controllato è definito come il tempo delle misurazioni glicemiche del sensore nell'intervallo target (3,9-10 mmol/L)
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Durante l'intervento di 7 giorni
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Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Proporzione di tempo in cui il livello di glucosio nel sangue è superiore a 10 mmol/L
Lasso di tempo: Durante l'intervento di 7 giorni
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Lo scarso controllo del livello di glucosio nel sangue è definito come maggiore di 10 mmol/L
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Durante l'intervento di 7 giorni
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Proporzione di tempo in cui il livello di glucosio nel sangue è inferiore a 3,9 mmol/L
Lasso di tempo: Durante l'intervento di 7 giorni
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L'ipoglicemia è definita come livello di glucosio nel sangue inferiore a 3,9mmol/L
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Durante l'intervento di 7 giorni
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Dose totale di insulina
Lasso di tempo: Ogni giorno durante l'intervento di 7 giorni
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La dose totale di insulina è definita come dose giornaliera di insulina
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Ogni giorno durante l'intervento di 7 giorni
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
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- Wang T, Xu Y, Xu M, Wang W, Bi Y, Lu J, Dai M, Zhang D, Ding L, Xu B, Sun J, Zhao W, Jiang Y, Wang L, Li Y, Zhang M, Lai S, Wang L, Ning G. Awareness, treatment and control of cardiometabolic disorders in Chinese adults with diabetes: a national representative population study. Cardiovasc Diabetol. 2015 Feb 26;14:28. doi: 10.1186/s12933-015-0191-6.
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- Davies M, Storms F, Shutler S, Bianchi-Biscay M, Gomis R; ATLANTUS Study Group. Improvement of glycemic control in subjects with poorly controlled type 2 diabetes: comparison of two treatment algorithms using insulin glargine. Diabetes Care. 2005 Jun;28(6):1282-8. doi: 10.2337/diacare.28.6.1282.
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- Rigla M, Garcia-Saez G, Pons B, Hernando ME. Artificial Intelligence Methodologies and Their Application to Diabetes. J Diabetes Sci Technol. 2018 Mar;12(2):303-310. doi: 10.1177/1932296817710475. Epub 2017 May 25.
- Ashrafzadeh S, Hamdy O. Patient-Driven Diabetes Care of the Future in the Technology Era. Cell Metab. 2019 Mar 5;29(3):564-575. doi: 10.1016/j.cmet.2018.09.005. Epub 2018 Sep 27.
- Thabit H, Hartnell S, Allen JM, Lake A, Wilinska ME, Ruan Y, Evans ML, Coll AP, Hovorka R. Closed-loop insulin delivery in inpatients with type 2 diabetes: a randomised, parallel-group trial. Lancet Diabetes Endocrinol. 2017 Feb;5(2):117-124. doi: 10.1016/S2213-8587(16)30280-7. Epub 2016 Nov 9.
- Bally L, Thabit H, Hartnell S, Andereggen E, Ruan Y, Wilinska ME, Evans ML, Wertli MM, Coll AP, Stettler C, Hovorka R. Closed-Loop Insulin Delivery for Glycemic Control in Noncritical Care. N Engl J Med. 2018 Aug 9;379(6):547-556. doi: 10.1056/NEJMoa1805233. Epub 2018 Jun 25.
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- ZSE-201902
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