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Mappatura del diabete in Quebec: convalida degli algoritmi medico-amministrativi per il diabete di tipo 1, diabete di tipo 2 e LADA (VDA)

30 dicembre 2024 aggiornato da: Corsenac Philippe, Universite du Quebec en Outaouais

L'obiettivo di questo studio osservazionale è convalidare algoritmi medico-amministrativi che classificano i fenotipi del diabete (tipo 1, tipo 2 e diabete autoimmune latente negli adulti - LADA) in una coorte basata sulla popolazione del Quebec, comprendente bambini, adolescenti e giovani adulti fino a 40 anni con diabete diagnosticato. Le principali domande a cui si propone di rispondere sono:

Questi algoritmi riescono a distinguere accuratamente tra Tipo 1, Tipo 2 e LADA in diversi gruppi di età? Qual è la prevalenza e l'incidenza di ciascun fenotipo del diabete in Quebec? I dati medici e amministrativi dei partecipanti verranno analizzati, compresi i dati sull'uso dei farmaci e sulle visite sanitarie, per convalidare l'accuratezza degli algoritmi. Lo studio comporterà il confronto di queste classificazioni basate su algoritmi con diagnosi cliniche o dati auto-riferiti per garantire l’affidabilità.

Panoramica dello studio

Stato

Non ancora reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

L’obiettivo di questo studio osservazionale è convalidare l’efficacia degli algoritmi medico-amministrativi sviluppati per classificare i fenotipi del diabete, in particolare il diabete di tipo 1, di tipo 2 e il diabete autoimmune latente negli adulti (LADA), in una coorte basata sulla popolazione del Quebec. Lo studio si concentra su bambini, adolescenti e giovani adulti fino a 40 anni a cui è stato diagnosticato il diabete.

Le principali domande a cui si propone di rispondere sono:

Questi algoritmi sono in grado di distinguere accuratamente tra Tipo 1, Tipo 2 e LADA in vari gruppi di età? Quali sono i tassi di prevalenza e incidenza di questi fenotipi del diabete nella popolazione del Quebec? I dati dei partecipanti, a cui è già stato diagnosticato uno dei tre tipi di diabete e che ricevono cure mediche standard, verranno raccolti dalle cartelle cliniche e amministrative esistenti. Questi dati includono informazioni sull'uso di farmaci, visite sanitarie e risultati sanitari auto-riferiti.

Lo studio comporterà un'analisi retrospettiva in cui le classificazioni effettuate dagli algoritmi verranno confrontate con diagnosi cliniche e dati auto-riferiti per determinare l'accuratezza e l'affidabilità degli algoritmi. Questo processo di validazione è fondamentale per migliorare la gestione del diabete e le strategie di sanità pubblica garantendo che questi algoritmi possano essere utilizzati in modo affidabile in studi epidemiologici più ampi.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

17271

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

Luoghi di studio

  • Canada
    • Quebec
      • Montréal, Quebec, Canada, J8X 3X7
        • Philippe Corsenac
        • Contatto:
        • Contatto:
          • philippe c corsenac, Ph.D

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

  • Bambino
  • Adulto

Accetta volontari sani

No

Metodo di campionamento

Campione di probabilità

Popolazione di studio

La popolazione dello studio è composta da individui con diagnosi di diabete di tipo 1, di tipo 2 o LADA, nonché di altri fenotipi correlati al diabete, nella provincia del Quebec. La popolazione comprende bambini, adolescenti e giovani adulti fino a 40 anni di età al momento della diagnosi. La coorte è tratta da un set di dati completo di documenti medici, auto-segnalati e medico-amministrativi che vanno dal 1997 al 2024. Questa popolazione diversificata consente una solida validazione degli algoritmi di classificazione del diabete in diversi gruppi di età e fenotipi, fornendo preziose informazioni sull’epidemiologia del diabete in Quebec.

Descrizione

Criteri di inclusione:

  • Individui con diagnosi di diabete autoimmune di tipo 1, tipo 2 o latente negli adulti (LADA) sulla base di dati clinici o auto-riferiti.
  • Partecipanti diagnosticati tra il 1997 e il 2024.
  • Residenti in Quebec con cartelle cliniche medico-amministrative disponibili dal 1997 al 2024.

Criteri di esclusione:

  • Non residenti in Quebec durante il periodo di studio.

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
diabete di tipo 1
Questo gruppo comprende partecipanti con diagnosi di diabete di tipo 1 secondo i dati auto-riferiti. L'obiettivo primario del confronto di questo gruppo con le cartelle medico-amministrative è quello di convalidare la capacità dell'algoritmo di classificare accuratamente gli individui con diabete di tipo 1, garantendo che siano correttamente identificati come tali senza essere erroneamente classificati in altre categorie.
Altro: nessun intervento
nessun intervento. questo è uno studio osservazionale.
diabete di tipo 2
Questo gruppo include partecipanti con diagnosi di diabete di tipo 2 sulla base di dati clinici. Il processo di validazione si concentra sulla valutazione dell'accuratezza dell'algoritmo nell'identificazione degli individui con diabete di tipo 2, garantendo la corretta classificazione e riducendo al minimo il rischio di classificazione errata come altri fenotipi di diabete o non diabetici.
Altro: nessun intervento
nessun intervento. questo è uno studio osservazionale.
Diabete autoimmune latente negli adulti
Questo gruppo è composto da partecipanti con diagnosi di diabete autoimmune latente negli adulti (LADA) secondo i dati auto-riferiti. Il processo di validazione per questo gruppo si concentra sulla valutazione della capacità dell'algoritmo di identificare accuratamente gli individui affetti da LADA, il che è spesso impegnativo a causa delle sue caratteristiche che si sovrappongono sia al diabete di tipo 1 che a quello di tipo 2. La classificazione accurata del LADA è fondamentale per migliorare le strategie di trattamento e comprenderne l’epidemiologia.
Altro: nessun intervento
nessun intervento. questo è uno studio osservazionale.
Non diabetico
Questo gruppo comprende partecipanti che, secondo i dati auto-riportati dai singoli individui, non presentano alcun fenotipo di diabete. Il confronto dei dati di questo gruppo con le cartelle cliniche medico-amministrative è fondamentale per identificare i falsi positivi e garantire che gli algoritmi escludano accuratamente gli individui non diabetici dall'essere erroneamente classificati come diabetici.
altri fenotipi
Questo gruppo comprende partecipanti con diagnosi di fenotipi correlati al diabete diversi da Tipo 1, Tipo 2 o LADA, nonché quelli con forme più rare della malattia (sulla base di dati clinici). La validazione mira a determinare l'efficacia dell'algoritmo nell'identificare e classificare correttamente questi fenotipi meno comuni, il che è fondamentale per garantire una classificazione completa e accurata del diabete.
Altro: nessun intervento
nessun intervento. questo è uno studio osservazionale.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Misure di accuratezza diagnostica (percentuali)
Lasso di tempo: Dati retrospettivi dal 1997 al 2024

La misura dell'esito primario è l'accuratezza degli algoritmi medico-amministrativi nel classificare correttamente i partecipanti in uno dei seguenti fenotipi di diabete: Tipo 1, Tipo 2, LADA o altri fenotipi, rispetto alle diagnosi cliniche o auto-riferite.

1.1. Misure di accuratezza diagnostica (percentuali)

  • Sensibilità (Se)
  • Specificità (Mag)
  • Valore predittivo positivo (PPV)
  • Valore predittivo negativo (NPV) Tutti riportati come proporzioni o percentuali.

Tali indicatori non saranno aggregati in un unico valore, ma saranno presentati separatamente per rispettare le loro distinte unità di misura.
Dati retrospettivi dal 1997 al 2024
Conteggi della classificazione (numero di casi)
Lasso di tempo: Dati retrospettivi dal 1997 al 2024

La misura dell'esito primario è l'accuratezza degli algoritmi medico-amministrativi nel classificare correttamente i partecipanti in uno dei seguenti fenotipi di diabete: Tipo 1, Tipo 2, LADA o altri fenotipi, rispetto alle diagnosi cliniche o auto-riferite.

1.2. Conteggi della classificazione (numero di casi)

  • Veri positivi (TP)
  • Veri negativi (TN)
  • Falsi positivi (FP)
  • Falsi negativi (FN) Tutti riportati come conteggio dei partecipanti.

Tali indicatori non saranno aggregati in un unico valore, ma saranno presentati separatamente per rispettare le loro distinte unità di misura.
Dati retrospettivi dal 1997 al 2024
Rapporti di verosimiglianza (senza unità)
Lasso di tempo: Dati retrospettivi dal 1997 al 2024

La misura dell'esito primario è l'accuratezza degli algoritmi medico-amministrativi nel classificare correttamente i partecipanti in uno dei seguenti fenotipi di diabete: Tipo 1, Tipo 2, LADA o altri fenotipi, rispetto alle diagnosi cliniche o auto-riferite.

1.3. Rapporti di verosimiglianza (senza unità)

  • Rapporto di verosimiglianza positivo (LR+)
  • Rapporto di verosimiglianza negativo (LR-) Riportato come rapporti senza unità.

Tali indicatori non saranno aggregati in un unico valore, ma saranno presentati separatamente per rispettare le loro distinte unità di misura.
Dati retrospettivi dal 1997 al 2024

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Prevalenza di ciascun fenotipo del diabete (proporzione/percentuale)
Lasso di tempo: Dati retrospettivi dal 1997 al 2024

Prevalenze di ciascun fenotipo di diabete (tipo 1, tipo 2, LADA e altri fenotipi) all'interno della popolazione in studio: determina la proporzione di individui che hanno ciascun fenotipo di diabete specifico (tipo 1, tipo 2, LADA o altri fenotipi) in un dato periodo. punto nel tempo (riportato come percentuale o proporzione).

Unità di misura: proporzione o percentuale della popolazione in studio.

Questi calcoli forniranno informazioni sulla distribuzione e sull’emergere di diversi fenotipi di diabete nella popolazione del Quebec dal 1997 al 2024, consentendo una migliore comprensione dei modelli di malattia e informando le strategie di sanità pubblica e l’allocazione delle risorse.

Tali indicatori non saranno aggregati in un unico valore, ma saranno presentati separatamente per rispettare le loro distinte unità di misura.
Dati retrospettivi dal 1997 al 2024
Incidenza di ciascun fenotipo del diabete
Lasso di tempo: Dati retrospettivi dal 1997 al 2024

Incidenza di ciascun fenotipo di diabete (tipo 1, tipo 2, LADA e altri fenotipi) all'interno della popolazione in studio: Incidenza (I): calcola la velocità con cui si verificano nuovi casi di ciascun fenotipo di diabete nella popolazione in studio nel periodo definito (riportato come tasso o proporzione).

Unità di misura: tasso di nuovi casi (ad esempio, per 1.000 anni-persona) o proporzione (casi/popolazione totale).

Questi calcoli forniranno informazioni sulla distribuzione e sull’emergere di diversi fenotipi di diabete nella popolazione del Quebec dal 1997 al 2024, consentendo una migliore comprensione dei modelli di malattia e informando le strategie di sanità pubblica e l’allocazione delle risorse.

Tali indicatori non saranno aggregati in un unico valore, ma saranno presentati separatamente per rispettare le loro distinte unità di misura.
Dati retrospettivi dal 1997 al 2024

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

Universite du Quebec en Outaouais

Collaboratori

University Hospital, Angers
McGill University
Centre de Recherche du Centre Hospitalier de l'Université de Montréal

Investigatori

  • Investigatore principale: philippe C corsenac, Ph.D, UQO

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 gennaio 2025

Completamento primario (Stimato)

30 giugno 2025

Completamento dello studio (Stimato)

30 giugno 2025

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

23 agosto 2024

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

23 agosto 2024

Primo Inserito (Effettivo)

27 agosto 2024

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

25 marzo 2025

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

30 dicembre 2024

Ultimo verificato

1 dicembre 2024

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • F1-14464

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

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

NO

Descrizione del piano IPD

non pianificato

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

prodotto fabbricato ed esportato dagli 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 .

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