La valutazione dell'intelligenza artificiale nella gestione dello stile di vita dei pazienti diabetici in comunità
Applicazione e valutazione dell'efficacia dell'intelligenza artificiale nella gestione dello stile di vita dei pazienti diabetici di comunità
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Iscrizione
Fase
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Contatto studio
Contatto studio
- Nome: Jinbo Hu, PhD
- Numero di telefono: +86 023-89011552
- Email: hujinbo_568@163.com
Backup dei contatti dello studio
- Nome: Bing Kang, PhD
- Numero di telefono: +86 023-89011552
- Email: kangbing@hospital.cqmu.edu.cn
Luoghi di studio
-
-
Chongqing
-
Chongqing, Chongqing, Cina, 400016
- Jinbo Hu
-
Contatto:
- Jinbo Hu, PhD
- Numero di telefono: 02389011552
- Email: hujinbo_568@163.com
-
Investigatore principale:
- Jinbo Hu, PhD
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Ben informato sulle procedure di questo studio e si ottiene il consenso informato
- 18-80 anni, il genere non è limitato
- Diabete diagnosticato (secondo i criteri diagnostici dell'OMS 1999)
- Bene, conformità
Criteri di esclusione:
- Incinta o in allattamento
- Scarso controllo della glicemia (HbA1c>11%)
- Una storia di tumore maligno
- Funzionalità epatica o renale anormale [definita come alanina aminotransferasi (ALT)>2,5 volte superiore al range normale o eGFR<30 ml/min per 1,73 m2]
- Scarso controllo della pressione arteriosa [pressione arteriosa sistolica (PAS)>180 mmHg o pressione arteriosa diastolica (PAD)>110 mmHg
- Con cardiopatia grave, funzione cardiaca peggiore del grado II, anemia (Hb <9,0 g/d1)
- L'esame di routine del sangue indica che la conta dei globuli bianchi (WBC) <3*109/L
- Indice di massa corporea (BMI) <18,5 o ≥35 kg/m2
- Abuso di droghe o alcol
- Disturbo mentale che accompagna chi non sa collaborare
- Funzione anormale di digestione e assorbimento
- Altre malattie endocrine
- Altre malattie croniche necessitavano di un trattamento con glucocorticoidi a lungo termine
- Con grave infezione, disfunzione immunitaria
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Altro
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Separare
Numero di armi
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / ArmGruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
|---|---|
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Sperimentale: Gruppo di intervento
fornire suggerimenti di intervento personalizzati sullo stile di vita attraverso l’intelligenza artificiale
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Il gruppo sperimentale ha completato le informazioni di base, la struttura della dieta, l'uso di integratori alimentari, le abitudini di vita e l'esercizio fisico secondo la scala AI (la scala AI può essere inserita tramite la ricerca del mini programma we-chat) e ha fornito un piano di intervento personalizzato sullo stile di vita secondo la scala AI. risultato del sondaggio.
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|
Nessun intervento: Gruppo di controllo
dare suggerimenti sullo stile di vita di routine
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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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Variazione dell'HbA1c
Lasso di tempo: un anno
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Variazione dell'HbA1c dal basale all'endpoint (follow-up a 1 anno)
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un anno
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Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Variazione della pressione arteriosa sistolica
Lasso di tempo: un anno
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Variazione della pressione arteriosa sistolica dal basale all'endpoint
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un anno
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Cambiamento della pressione sanguigna diastolica
Lasso di tempo: un anno
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Riduzione della pressione arteriosa diastolica dal basale all'endpoint
|
un anno
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Cambiamento di LDL-c
Lasso di tempo: un anno
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Modifica del valore di LDL-c dal basale all'endpoint
|
un anno
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Investigatori
Investigatori
- Cattedra di studio: Jinbo Hu, PhD, First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Arambepola C, Ricci-Cabello I, Manikavasagam P, Roberts N, French DP, Farmer A. The Impact of Automated Brief Messages Promoting Lifestyle Changes Delivered Via Mobile Devices to People with Type 2 Diabetes: A Systematic Literature Review and Meta-Analysis of Controlled Trials. J Med Internet Res. 2016 Apr 19;18(4):e86. doi: 10.2196/jmir.5425.
- Nundy S, Dick JJ, Chou CH, Nocon RS, Chin MH, Peek ME. Mobile phone diabetes project led to improved glycemic control and net savings for Chicago plan participants. Health Aff (Millwood). 2014 Feb;33(2):265-72. doi: 10.1377/hlthaff.2013.0589.
- Viguiliouk E, Kendall CW, Kahleova H, Rahelic D, Salas-Salvado J, Choo VL, Mejia SB, Stewart SE, Leiter LA, Jenkins DJ, Sievenpiper JL. Effect of vegetarian dietary patterns on cardiometabolic risk factors in diabetes: A systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials. Clin Nutr. 2019 Jun;38(3):1133-1145. doi: 10.1016/j.clnu.2018.05.032. Epub 2018 Jun 13.
- Dobson R, Whittaker R, Jiang Y, Maddison R, Shepherd M, McNamara C, Cutfield R, Khanolkar M, Murphy R. Effectiveness of text message based, diabetes self management support programme (SMS4BG): two arm, parallel randomised controlled trial. BMJ. 2018 May 17;361:k1959. doi: 10.1136/bmj.k1959.
- Wu Y, Min H, Li M, Shi Y, Ma A, Han Y, Gan Y, Guo X, Sun X. Effect of Artificial Intelligence-based Health Education Accurately Linking System (AI-HEALS) for Type 2 diabetes self-management: protocol for a mixed-methods study. BMC Public Health. 2023 Jul 11;23(1):1325. doi: 10.1186/s12889-023-16066-z.
- Toi PL, Anothaisintawee T, Chaikledkaew U, Briones JR, Reutrakul S, Thakkinstian A. Preventive Role of Diet Interventions and Dietary Factors in Type 2 Diabetes Mellitus: An Umbrella Review. Nutrients. 2020 Sep 6;12(9):2722. doi: 10.3390/nu12092722.
- Sarkar U, Karter AJ, Liu JY, Adler NE, Nguyen R, Lopez A, Schillinger D. The literacy divide: health literacy and the use of an internet-based patient portal in an integrated health system-results from the diabetes study of northern California (DISTANCE). J Health Commun. 2010;15 Suppl 2(Suppl 2):183-96. doi: 10.1080/10810730.2010.499988.
- Chiavaroli L, Lee D, Ahmed A, Cheung A, Khan TA, Blanco S, Mejia, Mirrahimi A, Jenkins DJA, Livesey G, Wolever TMS, Rahelic D, Kahleova H, Salas-Salvado J, Kendall CWC, Sievenpiper JL. Effect of low glycaemic index or load dietary patterns on glycaemic control and cardiometabolic risk factors in diabetes: systematic review and meta-analysis of randomised controlled trials. BMJ. 2021 Aug 4;374:n1651. doi: 10.1136/bmj.n1651. Erratum In: BMJ. 2021 Aug 26;374:n2114.
- Wagner EH, Sandhu N, Newton KM, McCulloch DK, Ramsey SD, Grothaus LC. Effect of improved glycemic control on health care costs and utilization. JAMA. 2001 Jan 10;285(2):182-9. doi: 10.1001/jama.285.2.182.
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Inizio studio (Stimato)
Inizio studio
Completamento primario (Stimato)
Completamento primario
Completamento dello studio (Stimato)
Completamento dello studio
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Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Primo Inserito
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Ultimo verificato
Ultimo verificato
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- BDT-CDR
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