- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT04413578
CGM - Reinventare le cure primarie
Valutazione della fattibilità del monitoraggio continuo del glucosio nelle cliniche di cure primarie Reimagine
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Questo è uno studio controllato randomizzato parallelo. I pazienti idonei che acconsentono saranno randomizzati in uno dei due gruppi: (1) il gruppo di intervento a cui verrà somministrato un Dexcom G6 per CGM o (2) il gruppo di controllo che seguirà il loro attuale protocollo standard di puntura del dito tramite un Contour fornito Successivo UN glucometro. Il gruppo CGM deve scaricare le app mobili Dexcom G6 e Clarity per l'acquisizione dei dati, mentre il gruppo standard di cura utilizzerà l'app mobile Contour Next per le rispettive letture.
Dexcom G6 acquisisce dati glicemici dinamici in tempo reale ogni cinque minuti. I dispositivi utilizzati in questo studio sono approvati dalla FDA e disponibili in commercio.
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Fase
- Fase 4
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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-
Utah
-
Holladay, Utah, Stati Uniti, 84121
- Holladay Internal Medicine
-
Murray, Utah, Stati Uniti, 84107
- Intermountain Cottonwood Family Practice
-
Murray, Utah, Stati Uniti, 84107
- Intermountain Senior Clinic
-
Salt Lake City, Utah, Stati Uniti, 84103
- Avenues Internal Medicine
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Diabete mellito di tipo 1 o di tipo 2 con HbA1c ≥6,5%
- Pazienti che stanno attualmente gestendo i loro livelli di glucosio per il diabete con un glucometro (o ne verrà prescritto uno dal loro medico)
- Pazienti che vengono curati nelle quattro cliniche Reimagine Primary Care (Cottonwood Family Medicine, Cottonwood Senior, Avenues Internal Medicine e Holladay Internal Medicine). • Pazienti di età compresa tra 18 e 80 anni
Criteri di esclusione:
- Pazienti che non gestiscono i loro livelli di glucosio per il diabete (e non consigliati dal loro medico di utilizzare un monitor del glucosio)
- Pazienti che non vengono curati nelle quattro cliniche Reimagine Primary Care
- Pazienti di età inferiore a 18 anni e di età pari o superiore a 81 anni
- Pazienti con diagnosi di demenza
- Se il paziente sta attualmente utilizzando un monitor continuo del glucosio
- Pazienti con precedente ricovero per ipoglicemia negli ultimi 18 mesi
- Nessun accesso a un telefono cellulare per scaricare le applicazioni Dexcom o Contour Next
- Pazienti in gravidanza o che stanno pianificando una gravidanza nel corso della loro partecipazione semestrale
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Trattamento
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
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Sperimentale: Dexcom G6 (gruppo di intervento)
• Gruppo di intervento: CGM utilizzando un Dexcom G6 per misurare i livelli di emoglobina glicosilata ogni cinque minuti.
Ai pazienti verrà chiesto di scaricare le applicazioni Dexcom G6 e Clarity (per avere accesso ai propri dati in tempo reale) e verrà fornito un collegamento per completare un sondaggio di uscita in REDCap verso la fine della loro partecipazione allo studio.
I dati verranno inviati tramite Bluetooth e quindi esportati dal team di ricerca di Intermountain in una dashboard di Tableau (o simile) per l'analisi/confronto dei dati
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Monitoraggio continuo del glucosio che, dopo l'applicazione, invia ogni 5 minuti letture continue del glucosio allo smartphone del paziente.
Ciò consente ai pazienti di ricevere più letture in un periodo di 24 ore rispetto ai bastoncini del glucometro standard di cura.
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Comparatore placebo: Glucometro Contour NextOne (Standard of Care).
• Gruppo di controllo: un protocollo standard di puntura del dito che richiederà ai pazienti di continuare con il regime quotidiano di puntura del dito stabilito dal proprio medico.
A questo gruppo verrà assegnato un misuratore Contour Next One per garantire che ogni paziente riceva lo stesso livello di precisione dallo stesso dispositivo.
Una revisione di Ekhlaspour et al di 17 glucometri ha dimostrato un'ampia variabilità, con solo due dispositivi che hanno raggiunto lo standard ISO 2013 (il più accurato è il Contour Next).
Ai pazienti nel gruppo di controllo verrà chiesto di scaricare l'applicazione Contour Next che invierà i dati tramite Bluetooth come sopra.
I dati verranno aggregati e le informazioni sanitarie protette rimosse prima dell'analisi (da parte di Intermountain Healthcare e Savvysherpa).
Alla fine dello studio, ai pazienti verrà chiesto di completare un breve sondaggio in REDCap sulla loro disponibilità a partecipare a studi futuri.
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Un glucometro standard di cura con funzionalità Bluetooth.
Il paziente inserisce una striscia reattiva nel dispositivo, prende un bastoncino e raccoglie un piccolo campione di sangue sulla punta della striscia per avviare il dispositivo per rilevare una lettura del glucosio.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Variazione HbA1c
Lasso di tempo: 6 mesi
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Coefficiente di variazione dei livelli di HbA1c prima, durante e alla fine del completamento dello studio.
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6 mesi
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Intervallo HbA1c
Lasso di tempo: 6 mesi
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Variazione dell'intervallo dei livelli di HbA1c prima, durante e alla fine del completamento dello studio.
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6 mesi
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Standard attuali del diabete
Lasso di tempo: 6 mesi
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Prestazioni attuali di HEDIS sul diabete e misure di salute comportamentale.
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6 mesi
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Cambiamenti comportamentali
Lasso di tempo: 6 mesi
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I soggetti completeranno un sondaggio auto-segnalato relativo ai cambiamenti comportamentali alla fine dello studio per valutare i cambiamenti comportamentali auto-potenziati dopo aver utilizzato i dispositivi (ad es.
sentirsi più autorizzati ad autogestire l'assistenza, impegnati a modificare i comportamenti sanitari e la percezione della tecnologia da parte dei pazienti).
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6 mesi
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Eventi ipoglicemici
Lasso di tempo: 6 mesi
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Frequenza degli eventi ipoglicemici durante lo studio.
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6 mesi
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Utilizzo sanitario
Lasso di tempo: 6 mesi
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Utilizzo dell'assistenza sanitaria per numero di visite ospedaliere/ambulatoriali.
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6 mesi
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Variabilità glicemica
Lasso di tempo: 6 mesi
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Variabilità glicemica per ampiezza media dell'escursione glicemica (MAGE)
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6 mesi
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Visite in Pronto Soccorso
Lasso di tempo: 6 mesi
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Tasso di visite in Pronto Soccorso per 1000, complessivo e per i pazienti con diabete, e tasso di ricovero per 1000 correlato.
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6 mesi
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Costo Sanitario
Lasso di tempo: 6 mesi
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Costo per paziente dell'assistenza sanitaria per visite in Pronto Soccorso, prelievi, prestazioni di ricovero/ambulatorio, farmaci ecc.
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6 mesi
|
Collaboratori e investigatori
Sponsor
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Lee PA, Greenfield G, Pappas Y. The impact of telehealth remote patient monitoring on glycemic control in type 2 diabetes: a systematic review and meta-analysis of systematic reviews of randomised controlled trials. BMC Health Serv Res. 2018 Jun 26;18(1):495. doi: 10.1186/s12913-018-3274-8.
- Medical Advisory Secretariat. Home telemonitoring for type 2 diabetes: an evidence-based analysis. Ont Health Technol Assess Ser. 2009;9(24):1-38. Epub 2009 Oct 1.
- Ekhlaspour L, Mondesir D, Lautsch N, Balliro C, Hillard M, Magyar K, Radocchia LG, Esmaeili A, Sinha M, Russell SJ. Comparative Accuracy of 17 Point-of-Care Glucose Meters. J Diabetes Sci Technol. 2017 May;11(3):558-566. doi: 10.1177/1932296816672237. Epub 2016 Oct 3.
- Verkuilen J. Explanatory Item Response Models: A Generalized Linear and Nonlinear Approach by P. de Boeck and M. Wilson and Generalized Latent Variable Modeling: Multilevel, Longitudinal and Structural Equation Models by A. Skrondal and S. Rabe-Hesketh. Psychometrika. 2006 Jun;71(2):415-418. doi: 10.1007/s11336-005-1333-7. No abstract available.
- Fong Y, Rue H, Wakefield J. Bayesian inference for generalized linear mixed models. Biostatistics. 2010 Jul;11(3):397-412. doi: 10.1093/biostatistics/kxp053. Epub 2009 Dec 4.
- Musio M, Sauleau EA, Augustin NH. Resources allocation in healthcare for cancer: a case study using generalised additive mixed models. Geospat Health. 2012 Nov;7(1):83-9. doi: 10.4081/gh.2012.107.
Collegamenti utili
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Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Effettivo)
Completamento dello studio (Effettivo)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
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Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- 1050955
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Prove cliniche su Dexcom G6
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Dahlia M ZuidemaDexCom, Inc.ReclutamentoDiabete mellito, tipo 2 | Trapianto renale; Complicazioni | Diabete insulino-dipendenteStati Uniti
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University of East AngliaCompletatoDiabete | IpoglicemiaRegno Unito
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Imperial College LondonCompletatoDiabete di tipo 1Regno Unito
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Medical University of GdanskNon ancora reclutamentoIperglicemia | Infezioni | Ipoglicemia | Infezione del sito chirurgico | PeritonitePolonia
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Ohio State UniversityReclutamento
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Ohio State UniversityReclutamentoDiabete, gestazionaleStati Uniti
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Seoul National University HospitalReclutamento
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Nordsjaellands HospitalCompletatoDiabete | Covid-19 | InfezioneDanimarca
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Columbia UniversityDexCom, Inc.Non ancora reclutamentoChetoacidosi diabeticaStati Uniti
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Oregon Health and Science UniversityDexCom, Inc.CompletatoEsercizio | Diabete mellito di tipo 1 | CGM | MDIStati Uniti