- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT04219514
Indagare nuove previsioni di occorrenza di ipoglicemia nei modelli del mondo reale (iNPHORM)
Panoramica dello studio
Stato
Descrizione dettagliata
Lo scopo generale dell'indagine proposta è sviluppare e convalidare tre modelli di previsione del rischio nel mondo reale per: 1) ipoglicemia grave, 2) ipoglicemia diurna non grave e 3) ipoglicemia notturna non grave, applicabili alla popolazione generale con diabete (Tipo 1 e Tipo 2). Questi modelli di previsione, che produrranno punteggi di rischio, saranno generati utilizzando dati prospettici a lungo termine sulla frequenza e sui fattori di rischio multidimensionali dell'ipoglicemia nel mondo reale. I dati auto-riferiti sull'ipoglicemia - un risultato pragmatico e significativo per il paziente nella gestione clinica del diabete - saranno raccolti in un contesto non clinico in quanto sono cruciali per determinare il vero carico distributivo degli eventi e le strade di impatto per la prevenzione, soprattutto in considerazione del sfide epidemiologiche note delle strategie di raccolta dati esistenti (ad es. tramite RCT o progetti basati su registri). L'uso di dati del mondo reale migliorerà anche la generalizzabilità e quindi il valore clinico dei modelli di previsione del rischio di ipoglicemia.
Lo studio utilizzerà un disegno di coorte osservazionale ambidirezionale (retrospettivo di un anno e prospettico di un anno) tale che le esposizioni multiple (cioè i fattori di rischio) saranno raccolte e valutate in relazione al verificarsi di un risultato (eventi di ipoglicemia). I partecipanti saranno arruolati in una coorte prospettica di osservazione denominata "Diabetes iNPHORM Community". I dati saranno raccolti tramite questionari online somministrati al basale (per raccogliere dati retrospettivi) e ogni mese del periodo prospettico di un anno. Verrà condotto un test pilota prima dell'iscrizione dei partecipanti alla Diabetes iNPHORM Community. Lo scopo di questo test pilota è testare l'usabilità della piattaforma di domande online, il flusso e il formato dei questionari e la leggibilità delle domande.
I partecipanti saranno reclutati nel test pilota e nella coorte di osservazione dello studio da un panel online preesistente rappresentativo del grande pubblico che è stato sviluppato e gestito da Ipsos Interactive Services (IIS), leader globale nella conduzione di sondaggi. Tutti gli individui nel panel online preesistente hanno fornito informazioni sul profilo e hanno acconsentito a essere contattati da IIS e dai suoi partner sussidiari per completare i sondaggi. Per questo studio, le persone avvicinate per partecipare ai test pilota non saranno successivamente invitate a partecipare alla coorte osservativa.
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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New York
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New York, New York, Stati Uniti, 10010
- Ipsos
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Diagnosi autodichiarata di T1DM o T2DM
- Uso di insulina e/o secretagoghi per almeno un anno al momento dell'arruolamento
- Vivere negli Stati Uniti d'America da almeno un anno al momento dell'iscrizione
Criteri di esclusione:
- Incapace di leggere e capire l'inglese
- Attualmente incinta o incinta nell'anno precedente
- Attualmente partecipa a una sperimentazione clinica interventistica o a uno studio di ricerca
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Proporzioni e densità di incidenza di ipoglicemia grave, ipoglicemia diurna non grave e ipoglicemia notturna non grave
Lasso di tempo: Fino a 12 mesi prospetticamente
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Autoriportato tramite questionari
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Fino a 12 mesi prospetticamente
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Punteggi di rischio per ipoglicemia grave, ipoglicemia diurna non grave, ipoglicemia notturna non grave
Lasso di tempo: Fino a 12 mesi prospetticamente
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Indagare su nuove previsioni di occorrenza di ipoglicemia utilizzando modelli del mondo reale (iNPHORM) Punteggio di rischio di ipoglicemia: I punteggi di rischio utilizzando le probabilità (0-100%) dei nostri modelli di previsione multivariata convalidati saranno calcolati per riflettere il grado di rischio dovuto alle variabili candidate (i punteggi di rischio da basso ad alto indicheranno rispettivamente rischi da basso ad alto di occorrenza di ipoglicemia). Qualsiasi intervallo selezionato di probabilità previste utilizzato come limiti per la stratificazione del rischio sarà giustificato. Verranno riportati i dettagli relativi al calcolo dei rischi specifici del soggetto, comprese le intercettazioni e i beta dai modelli di regressione logistica e dai nomogrammi. |
Fino a 12 mesi prospetticamente
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Stime causali esplorative di diversi regimi di trattamento e tassi di ipoglicemia
Lasso di tempo: Fino a 12 mesi prospetticamente
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Derivato dai dati acquisiti tramite questionari
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Fino a 12 mesi prospetticamente
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Collaboratori
Investigatori
- Investigatore principale: Stewart Harris, MD MPH, Western University
- Investigatore principale: Alexandria Ratzki-Leewing, PhD(c) MSc, Western University
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Ratzki-Leewing A, Black JE, Ryan BL, Harris SB. Real-world risk factors of confirmed or probable COVID-19 in Americans with diabetes: A prospective, community-based study (iNPHORM). Endocrinol Diabetes Metab. 2022 Jul;5(4):e342. doi: 10.1002/edm2.342. Epub 2022 May 29.
- Ratzki-Leewing A, Ryan BL, Zou G, Webster-Bogaert S, Black JE, Stirling K, Timcevska K, Khan N, Buchenberger JD, Harris SB. Predicting Real-world Hypoglycemia Risk in American Adults With Type 1 or 2 Diabetes Mellitus Prescribed Insulin and/or Secretagogues: Protocol for a Prospective, 12-Wave Internet-Based Panel Survey With Email Support (the iNPHORM [Investigating Novel Predictions of Hypoglycemia Occurrence Using Real-world Models] Study). JMIR Res Protoc. 2022 Feb 11;11(2):e33726. doi: 10.2196/33726.
- Ratzki-Leewing AA, Ryan BL, Buchenberger JD, Dickens JW, Black JE, Harris SB. COVID-19 hinterland: surveilling the self-reported impacts of the pandemic on diabetes management in the USA (cross-sectional results of the iNPHORM study). BMJ Open. 2021 Sep 2;11(9):e049782. doi: 10.1136/bmjopen-2021-049782.
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Ultimo verificato
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Parole chiave
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Altri numeri di identificazione dello studio
- 112986
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