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Algoritmo federale di apprendimento per un sistema intelligente di decisione dell'insulina per il controllo dinamico del glucosio nei pazienti diabetici di tipo 2

14 luglio 2024 aggiornato da: Shanghai Zhongshan Hospital

Un algoritmo di apprendimento federale multicentrico per costruire un sistema intelligente di decisione sull’insulina per il controllo dinamico del glucosio nei pazienti diabetici di tipo 2

Costruire un sistema decisionale intelligente sull'insulina per il controllo dinamico del glucosio nel diabete mellito di tipo 2 tramite un algoritmo di apprendimento federato multicentrico, confrontando le prestazioni del modello di apprendimento federato, del modello locale e del modello iniziale e valutandone la fattibilità e la sicurezza.

Panoramica dello studio

Stato

Non ancora reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

Costruire un sistema decisionale intelligente sull'insulina per il controllo dinamico del glucosio nel diabete mellito di tipo 2 tramite un algoritmo di apprendimento federato multicentrico, confrontando le prestazioni del modello di apprendimento federato, del modello locale e del modello iniziale e valutandone la fattibilità e la sicurezza.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

30100

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Contatto studio

Backup dei contatti dello studio

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

No

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

diabete di tipo 2 chi

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • pazienti ricoverati con diabete di tipo 2 in terapia insulinica

Criteri di esclusione:

  • uso di pompe per insulina o glucocorticoidi durante il ricovero
  • meno di due giorni di terapia insulinica

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
registrazione dei pazienti
utilizzando la cartella clinica del paziente per costruire modelli di intelligenza artificiale

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Lasso di tempo
l’accuratezza dei modelli di intelligenza artificiale
Lasso di tempo: fino a 2 anni
fino a 2 anni

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Investigatori

  • Direttore dello studio: Xiaoying Li, Professor, Fudan University

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Stimato)

1 settembre 2024

Completamento primario (Stimato)

1 giugno 2026

Completamento dello studio (Stimato)

30 giugno 2026

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

23 maggio 2024

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

29 maggio 2024

Primo Inserito (Effettivo)

30 maggio 2024

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

16 luglio 2024

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

14 luglio 2024

Ultimo verificato

1 maggio 2024

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Altri numeri di identificazione dello studio

  • 20240324025304420

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

INDECISO

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

Sì

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

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