Questa pagina è stata tradotta automaticamente e l'accuratezza della traduzione non è garantita. Si prega di fare riferimento al Versione inglese per un testo di partenza.

Definizione della funzione e convalida clinica dell'app Digital Health: utilizzo della gestione del peso come esempio

27 gennaio 2026 aggiornato da: Chih-Hsing Wu, National Cheng-Kung University Hospital

Questo progetto prevede di affrontare il problema dell’epidemia di obesità che ha causato uno stile di vita non sano in miliardi di persone obese e in sovrappeso in tutto il mondo. Proponiamo soluzioni sanitarie digitali per fornire assistenza sanitaria su richiesta, per una salute personalizzata, uno stile di vita sano e la gestione del peso. Questo studio propone l'utilizzo della terapia cognitivo comportamentale (CBT) per ridurre il desiderio di cibo dell'individuo, che viene somministrata attraverso il monitoraggio dell'intelligenza artificiale (Assistive Intelligence).

Come per ogni nuovo farmaco, anche gli effetti incerti a lungo termine e i costi elevati di questi nuovi farmaci sono fattori critici considerati dai medici e dai responsabili politici di tutto il mondo. I ricercatori hanno anche riferito che l’85% delle persone ha riacquistato peso dopo la premedicazione dopo 5 anni. Si ritiene che uno dei problemi principali non sia una strategia/intervento di monitoraggio autocontrollato facilmente disponibile per uno stile di vita non sano. Pertanto, proponiamo la ricerca e lo sviluppo di un'APP (applicazione) per la salute digitale autogestita per 12 mesi in due fasi, con tre mesi per progettare l'APP e nove mesi per confermare la validazione clinica. Durante la prima fase, proponiamo la progettazione di un'app "AI Mindful Eating", per migliorare lo stile di vita sano dell'individuo con conseguente perdita di peso. Basandosi sull'"asse intestino-cervello", si prevede che ciò venga ottenuto utilizzando la CBT e l'intelligenza artificiale viene utilizzata per riconoscere la nutrizione e l'umore all'interno delle immagini mobili. Ciò facilita uno stile di vita soddisfacente e una perdita di peso a lungo termine. Infine, il nostro studio si propone di completare la definizione della funzione e la validazione clinica per la nostra APP AI Humanity. Mediante un programma di check-up programmato monitorando e analizzando i dati relativi al peso corporeo, al grasso corporeo, ai cambiamenti antropometrici e metabolici tra i gruppi di casi e di controllo. Intendiamo divulgare l'effetto dell'APP AI Assistant nella gestione del peso e nella prevenzione delle malattie metaboliche.

Panoramica dello studio

Tipo di studio

Interventistico

Iscrizione (Stimato)

100

Fase

  • Non applicabile

Contatti e Sedi

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

Luoghi di studio

      • Tainan, Taiwan
        • National Cheng Kung University Hospital

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

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • Verranno considerati soggetti obesi (BMI>= >= 27 kg/m2) con età pari a 18 anni e inferiore a 65 anni (M/F= 1:1)

Criteri di esclusione:

  • Qualsiasi storia di cancro
  • Stato mentale instabile
  • Soggetto non collaborativo
  • Comorbilità cliniche complesse, come insufficienza cardiaca, malattia renale allo stadio terminale, ecc.
  • Grave disabilità fisica

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

  • Scopo principale: Trattamento
  • Assegnazione: Randomizzato
  • Modello interventistico: Assegnazione parallela
  • Mascheramento: Quadruplicare

Armi e interventi

Gruppo di partecipanti / Arm
Intervento / Trattamento
Sperimentale: Caso
è intervenuto con gruppi App/CBT/MB-EAT mediante un disegno di studio di controllo randomizzato per 9 mesi e periodicamente intervistato nonché 0, 3 e 6 mesi dopo l'intervento
Follow-up regolare ambulatoriale
I ricercatori propongono la progettazione di un'app "AI Mindful Eating", per migliorare lo stile di vita sano dell'individuo con conseguente perdita di peso. Basandosi sull’“asse intestino-cervello”, si prevede che ciò venga raggiunto utilizzando la CBT, al posto dei farmaci, per alleviare la dipendenza dal cibo e un’adeguata assunzione di nutrimento durante condizioni e tempi metabolici adeguati, che sono coordinati tramite l’intelligenza artificiale.
Comparatore placebo: Controllo
è intervenuto senza gruppi App/CBT/MB-EAT mediante un disegno di studio di controllo randomizzato per 9 mesi e periodicamente intervistato nonché 0, 3 e 6 mesi dopo l'intervento
Follow-up regolare ambulatoriale

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
variazione di peso
Lasso di tempo: 0, 3 e 6 mesi dopo l'intervento
Composizione corporea misurata mediante BIA o DXA
0, 3 e 6 mesi dopo l'intervento

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Parametri della sindrome metabolica
Lasso di tempo: 0, 3 e 6 mesi dopo l'intervento
La circonferenza della vita è stata misurata a metà dell'addome durante la fase di fine espirazione
0, 3 e 6 mesi dopo l'intervento

Collaboratori e investigatori

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

Investigatori

  • Direttore dello studio: Chih-Hsing Wu, MD, Department of Family Medicine, National Cheng Kung Univ Hosp

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 (Effettivo)

20 novembre 2024

Completamento primario (Stimato)

31 dicembre 2026

Completamento dello studio (Stimato)

31 dicembre 2026

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

18 aprile 2024

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

18 aprile 2024

Primo Inserito (Effettivo)

24 aprile 2024

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

29 gennaio 2026

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

27 gennaio 2026

Ultimo verificato

1 maggio 2025

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

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

NO

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

Sottoscrivi