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Migliore percezione del rischio attraverso la similarità del paziente per controllare l’iperglicemia e sostenuta dal telemonitoraggio (BRILLIANT)

7 maggio 2026 aggiornato da: Tan Ngiap Chuan, SingHealth Polyclinics

Background: Il diabete aumenta significativamente la probabilità di complicanze, aumentando così il rischio di mortalità correlata al diabete, in particolare a causa di complicanze vascolari. È fondamentale affrontare questa tendenza crescente della mortalità, aumentando la consapevolezza delle complicanze del diabete per migliorare la percezione del rischio e, in definitiva, ridurre i tassi di mortalità. Gestire il diabete in modo efficace richiede interventi che affrontino sia la comunicazione del rischio che il monitoraggio, aiutando i pazienti a comprendere meglio e a prendere decisioni informate sulla propria salute.

Obiettivi: l'obiettivo principale è valutare e confrontare l'efficacia di una sessione combinata di comunicazione del rischio utilizzando un modulo AI (PERDICT.AI) e un monitoraggio domiciliare del diabete (PTEC-DM) rispetto a una sessione di comunicazione del rischio autonoma nel migliorare i risultati sanitari (percezione del rischio , aderenza ai farmaci, attività di auto-cura e controllo glicemico) tra i pazienti diabetici scarsamente controllati. Gli obiettivi secondari sono esplorare le opinioni e le esperienze dei partecipanti nella sessione di comunicazione del rischio utilizzando PERDICT.AI, PTEC-DM e le opinioni dei medici e delle cure abituali sull'utilità del nuovo approccio per migliorare la percezione del rischio.

Metodi: Verrà utilizzato un disegno di studio con metodo misto per condurre uno studio controllato randomizzato a più bracci in quattro cluster di policlinici SingHealth (Pasir Ris, Eunos, Sengkang, Tampines North). I pazienti partecipanti verranno assegnati in modo casuale in un rapporto 1:1:1 a uno dei tre bracci. Il braccio 1 riceverà una sessione di comunicazione del rischio utilizzando PERDICT.AI e il monitoraggio del diabete a domicilio utilizzando PTEC-DM insieme alle cure abituali. I partecipanti al braccio 2 saranno sottoposti a una sessione autonoma di comunicazione del rischio utilizzando PERDICT.AI con la solita cura mentre il braccio 3 fungerà da gruppo di controllo con la solita cura. Un totale di 360 partecipanti (120 in ciascun gruppo) saranno arruolati mediante semplice randomizzazione. Il paziente idoneo deve avere un'età compresa tra 36 e 65 anni con HbA1c >8,0% negli ultimi 6 mesi.

Significato dello studio: i risultati dello studio potrebbero aggiungere prove alle conoscenze scientifiche sull'utilizzo di questi approcci per migliorare la percezione del rischio e raccomandare lo sviluppo di interventi simili.

Panoramica dello studio

Descrizione dettagliata

Il diabete è emerso come un grave problema di salute pubblica a livello globale e Singapore non fa eccezione. Nel 2022, l’8,5% degli adulti a Singapore sarà affetto da diabete e si prevede che il numero raggiungerà 1 milione entro il 2050, rendendo imperativo affrontare le sfide associate. Le implicazioni economiche del diabete vanno oltre i costi sanitari, incidendo sulla produttività e sulla qualità della vita. Si prevede che il costo totale per la popolazione in età lavorativa affetta da diabete – compresi i costi diretti e indiretti – aumenterà da 787 milioni di dollari (5.646 dollari a persona) nel 2010 a 1.867 milioni di dollari nel 2050 (7.791 dollari a persona).

Inoltre, il diabete presenta un rischio sostanziale di complicanze che possono avere un impatto negativo su vari sistemi di organi. Complicanze come malattie cardiovascolari, neuropatia e retinopatia rappresentano gravi minacce per la salute delle persone con diabete mal gestito. Uno studio sull’andamento globale della mortalità dovuta al diabete ha rivelato un preoccupante aumento globale della mortalità correlata al diabete, in particolare a causa di complicanze vascolari, ponendo una sfida significativa alla gestione del diabete. Per affrontare le crescenti tendenze della mortalità, è fondamentale aumentare la consapevolezza delle complicanze del diabete per migliorare la percezione del rischio e, in ultima analisi, ridurre i tassi di mortalità.

Il rischio percepito di complicanze del diabete può avere un impatto sul comportamento del paziente, influenzando l’aderenza ai piani di trattamento e i cambiamenti dello stile di vita. Gli individui con una percezione del rischio più elevata potrebbero avere maggiori probabilità di impegnarsi in una gestione proattiva, portando a migliori risultati di salute e riducendo potenzialmente i tassi di mortalità associati alle complicanze del diabete. D’altra parte, gli individui con una percezione del rischio più scarsa possono trascurare le precauzioni necessarie, portando a una gestione non ottimale della malattia e a una maggiore probabilità di complicanze, con un potenziale impatto sui tassi di mortalità.

Una revisione sistematica sulla percezione del rischio delle complicanze del diabete evidenzia una preoccupante mancanza di consapevolezza riguardo al rischio di complicanze legate al diabete tra gli individui con diabete mellito di tipo 2 (T2DM). Allo stesso modo, studi di ricerca sulla consapevolezza del rischio delle complicanze del diabete, in particolare a Singapore, hanno rivelato lacune di conoscenza tra gli adulti. Nonostante l’impatto significativo sulla qualità della vita, il T2DM in stadio avanzato e le sue complicanze sono stati percepiti come a progressione lenta e non immediatamente pericolosi per la vita. Pertanto, per i pazienti diabetici scarsamente controllati, una comunicazione efficace sui rischi di complicanze è fondamentale.

Weaver e colleghi hanno definito la comunicazione del rischio come "lo scambio efficace e accurato di informazioni sui rischi e sui pericoli per la salute" in modo da "favorire la consapevolezza e la comprensione del rischio e promuovere comportamenti di protezione della salute". Il miglioramento della comunicazione del rischio non solo promuove un processo decisionale informato, ma promuove anche l’intervento precoce e le misure preventive. Inoltre, Hashim J et al hanno sottolineato l’importanza di considerare i fattori sociali e culturali nello sviluppo di interventi efficaci tra gli adulti con elevata percezione del rischio ma che non si impegnano in azioni preventive. Lo studio ha inoltre suggerito che diverse prospettive riguardanti i benefici e i punti deboli legati alle misure preventive possono avere un impatto sulla sostenibilità a lungo termine di questi comportamenti.

Sono stati sviluppati interventi di comunicazione del rischio per i pazienti affetti da T2DM per migliorare la loro percezione del rischio e le azioni sanitarie. Questi studi interventistici esplorano diversi metodi per comunicare i rischi di complicanze del diabete ai soggetti affetti da T2DM. Gli interventi includono una gamma di metodi innovativi di comunicazione del rischio come ausili visivi, solleciti generali, strumenti digitali per informazioni personalizzate sui rischi e supporto familiare attraverso WeChat. Sebbene tali interventi contribuiscano a fornire informazioni preziose, ci sono alcune limitazioni con questi strumenti, come l’impatto limitato a lungo termine e le sfide legate all’adozione della tecnologia. Affrontare questi inconvenienti con un approccio integrato potrebbe migliorare la robustezza e l’applicabilità dei risultati in diversi contesti sanitari.

Consulenza basata su PERDICT.AI

Un modello basato sulla somiglianza abilitato all’intelligenza artificiale, denominato PERDICT.AI (Personalised Diabetes Counseling Tool using Artificial Intelligence) è stato sviluppato da un team di medici di base e scienziati informatici a Singapore per aiutare i medici a comunicare i rischi ai pazienti con diabete mellito. Lo strumento classifica i livelli di HbA1c dei pazienti rispetto a pazienti simili (o pari) da un database non identificato, mostrando come le complicanze prevalenti del diabete siano basate sulla gravità dell'HbA1c. Questo viene definito "confronto tra pari" e lo strumento è stato sottoposto a revisioni in seguito al feedback dei medici di base per migliorarne l'utilità nella comunicazione del rischio.

Basato sull'Health Belief Model (HBM), un intervento di comunicazione del rischio è stato sviluppato per i medici di base (PCP) per consigliare i pazienti con T2DM sul loro controllo glicemico e sulle complicazioni che potrebbero insorgere e per raccomandare modi per migliorare il controllo glicemico e prevenire complicanze (o ulteriori complicazioni). Ciò sarà supportato dalle informazioni di PERDICT.AI.

La comunicazione del rischio utilizzando PERDICT.AI comunica dinamicamente il controllo glicemico di un individuo, offrendo una classifica comparativa tra pari per migliorare la motivazione e la consapevolezza. Inoltre, valuta il rischio di potenziali complicanze confrontando i dati di pari con casi esemplari per sottolineare le conseguenze di una gestione non ottimale. Inoltre, genererà raccomandazioni personalizzate tra cui aggiustamenti dei farmaci e piani sanitari personalizzati.

La gestione del diabete spesso richiede incoraggiamento e guida coerenti, che uno strumento statico di comunicazione del rischio potrebbe non fornire. Inoltre, la ricezione passiva di informazioni potrebbe non motivare i pazienti a partecipare attivamente alla gestione del diabete. Tale mancanza di coinvolgimento potrebbe portare a una ridotta aderenza alle strategie raccomandate, limitando l’impatto complessivo dello strumento. Ciò è evidente dallo studio @RISK, in cui il miglioramento della percezione del rischio osservato inizialmente a 2 settimane si è dissipato entro la 12a settimana, evidenziando una limitazione temporale nel sostenere esiti positivi. Sebbene i partecipanti al braccio di intervento abbiano riportato una maggiore soddisfazione riguardo alla comunicazione del rischio, ciò non si è tradotto in miglioramenti duraturi. Ciò sottolinea la necessità di un approccio integrato per sostenere risultati positivi oltre il breve termine.

Integrazione con sistema di telemonitoraggio

Mantenere una migliore percezione del rischio per un periodo prolungato può essere ottenuto attraverso il telemonitoraggio. Utilizzando la tecnologia di telemonitoraggio, gli operatori sanitari possono mantenere una connessione costante con i pazienti, offrendo informazioni in tempo reale sul loro stato di salute. Inoltre, il telemonitoraggio facilita la formazione e il supporto continui, contribuendo così alla sostenibilità a lungo termine di una migliore percezione del rischio e può migliorare significativamente la gestione del diabete e prevenire le complicanze.

Il programma Primary Tech-Enhanced Care (PTEC) si concentra sull’incoraggiare i pazienti a gestire le condizioni croniche a casa attraverso kit di facile utilizzo. Il programma Home Diabetes Monitoring (PTEC-DM) consente il monitoraggio domiciliare del glucosio e della pressione arteriosa una volta alla settimana utilizzando un dispositivo abilitato Bluetooth. Tali letture verranno trasmesse in modo sicuro al team di studio tramite l'app e gestite opportunamente tramite teleconsulto. Inoltre, i partecipanti riceveranno consigli sulla salute, incoraggiamenti e promemoria tramite messaggi in-app per supportare il loro benessere.

L’integrazione di PTEC-DM con la comunicazione del rischio utilizzando PERDICT.AI sfrutta i punti di forza dell’interazione umana e dell’adattabilità, contribuendo a un approccio di gestione del diabete più olistico e incentrato sul paziente. Tale approccio combinato riguarda sia il monitoraggio che l’orientamento, contribuendo a una migliore comprensione del paziente e a un processo decisionale informato. Pertanto questo studio è stato progettato con i seguenti obiettivi, adottando un disegno di studio randomizzato controllato multi-sito e multi-braccio.

Obiettivi

Obiettivo primario:

io. Valutare l'efficacia della comunicazione del rischio utilizzando uno strumento abilitato all'intelligenza artificiale (PERDICT.AI) nel migliorare il punteggio di percezione del rischio, la qualità della vita e i risultati sulla salute (aderenza ai farmaci, attività di autocura e controllo glicemico) tra i pazienti diabetici scarsamente controllati ii. Determinare l'efficacia di una combinazione di sessioni di comunicazione del rischio utilizzando PERDICT.AI e telemonitoraggio (PTEC-DM) nel migliorare la percezione del rischio, la qualità della vita e i risultati sulla salute

Obiettivi secondari:

iii. Confrontare l'impatto dei due approcci nel migliorare la percezione del rischio, la qualità della vita e gli esiti sanitari tra i pazienti diabetici scarsamente controllati iv. Valutare il rapporto costo-efficacia delle cure avanzate confrontando i costi incrementali e i risultati sanitari v. Esplorare le opinioni e le esperienze dei partecipanti nella sessione di comunicazione del rischio utilizzando PERDICT.AI, PTEC-DM e cure abituali vi. Esplorare le opinioni dei medici sull'utilità del nuovo approccio per migliorare la percezione del rischio

Ipotesi:

• Ci sarà un miglioramento nel punteggio di percezione del rischio dei pazienti e nei risultati di salute (controllo glicemico e attività di auto-cura) dopo l'intervento.

Materiali e metodi

Contesto dello studio Lo studio sarà condotto presso 4 policlinici di un cluster di cliniche di assistenza primaria che si prendono cura di oltre 200.000 residenti con diabete nella regione orientale di Singapore.

Disegno dello studio Studio esplicativo sequenziale con metodo misto

Quantitativo: studio randomizzato e controllato multi-braccio (RCT) in quattro policlinici che includono i policlinici SingHealth a Pasir Ris, Tampines North, Eunos e Sengkang.

Qualitativo: intervista approfondita tra i partecipanti allo studio e il medico, che sono parte integrante del team di studio che fornisce gli interventi.

Quantitativo: RCT multi-braccio Questo RCT coinvolge tre bracci, incorporando una combinazione di interventi e cure standard, come delineato di seguito.

Braccio 1: cure avanzate con comunicazione del rischio utilizzando uno strumento abilitato all'intelligenza artificiale (PERDICT.AI) + monitoraggio domiciliare utilizzando PTEC DM (braccio di intervento principale) Braccio 2: cure usuali + comunicazione del rischio utilizzando uno strumento abilitato all'intelligenza artificiale (PERDICT.AI) Braccio 3: Cure abituali Tutti i gruppi riceveranno anche un opuscolo sul diabete.

Randomizzazione I pazienti partecipanti da ciascun centro di studio verranno assegnati casualmente in un rapporto 1:1:1 a uno dei bracci sopra menzionati in modo in aperto, utilizzando numeri casuali generati dal computer per la semplice randomizzazione dei soggetti. La natura dell'intervento rende impossibile accecare i pazienti e il gruppo di ricerca rispetto all'assegnazione dei partecipanti. La sequenza di randomizzazione è scritta e conservata in una busta opaca sigillata, che sarà etichettata con un numero di serie. Il gruppo di studio aprirà la busta sigillata una volta che il paziente avrà acconsentito a partecipare e verrà quindi assegnato di conseguenza ai bracci dello studio. Tutti i partecipanti riceveranno un opuscolo sul diabete (“Opuscolo – Prendere il controllo del diabete”).

Tipo di studio

Interventistico

Iscrizione (Effettivo)

360

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

      • Singapore, Singapore
        • SingHealth Polyclinics

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

Criteri di inclusione:

  • Diabete mellito di tipo 2 in follow-up presso il centro di studio per almeno 12 mesi
  • Età da 36 a 65 anni
  • Almeno una lettura di HbA1c ≥ 8,0% negli ultimi 6 mesi
  • In grado di leggere e parlare inglese

Criteri di esclusione:

  • Non essere cittadino di Singapore o residente permanente
  • Incinta
  • Malattia renale allo stadio terminale o in terapia sostitutiva renale
  • Malattia terminale nota
  • Compromissione visiva e/o uditiva
  • Compromissione cognitiva o malattia mentale
  • Impossibile fornire il consenso informato

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: Terapia di supporto
  • Assegnazione: Randomizzato
  • Modello interventistico: Assegnazione parallela
  • Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)

Armi e interventi

Gruppo di partecipanti / Arm
Intervento / Trattamento
Sperimentale: Braccio 1
Nel braccio 1, i partecipanti parteciperanno alla sessione di comunicazione del rischio utilizzando il modulo AI (PERDICT.AI) fornito dal team di studio integrato con il monitoraggio del diabete domiciliare (PTEC-DM) fornendo una guida personalizzata attraverso la teleconsultazione oltre alle cure abituali. L'attività dello schermo di PERDICT.AI verrà registrata utilizzando un software di acquisizione dello schermo. L'intera sessione verrà registrata in formato audio.
La comunicazione del rischio utilizzando PERDICT.AI comunica dinamicamente il controllo glicemico di un individuo, offrendo una classifica comparativa tra pari per migliorare la motivazione e la consapevolezza. Inoltre, valuta il rischio di potenziali complicanze confrontando i dati di pari con casi esemplari per sottolineare le conseguenze di una gestione non ottimale. Inoltre, genererà raccomandazioni personalizzate tra cui aggiustamenti dei farmaci e piani sanitari personalizzati.
Il programma Primary Tech-Enhanced Care (PTEC) si concentra sull’incoraggiare i pazienti a gestire le condizioni croniche a casa attraverso kit di facile utilizzo. Il programma Home Diabetes Monitoring (PTEC-DM) consente il monitoraggio domiciliare del glucosio e della pressione arteriosa una volta alla settimana utilizzando un dispositivo abilitato Bluetooth. Tali letture verranno trasmesse in modo sicuro al team di studio tramite l'app e gestite opportunamente tramite teleconsulto. Inoltre, i partecipanti riceveranno consigli sulla salute, incoraggiamenti e promemoria tramite messaggi in-app per supportare il loro benessere.
Sperimentale: Braccio 2
Nel braccio 2, i partecipanti parteciperanno alla sessione di comunicazione del rischio utilizzando il modulo AI (PERDICT.AI) senza PTEC-DM. L'attività dello schermo di PERDICT.AI verrà registrata utilizzando un software di acquisizione dello schermo. L'intera sessione verrà registrata in formato audio.
La comunicazione del rischio utilizzando PERDICT.AI comunica dinamicamente il controllo glicemico di un individuo, offrendo una classifica comparativa tra pari per migliorare la motivazione e la consapevolezza. Inoltre, valuta il rischio di potenziali complicanze confrontando i dati di pari con casi esemplari per sottolineare le conseguenze di una gestione non ottimale. Inoltre, genererà raccomandazioni personalizzate tra cui aggiustamenti dei farmaci e piani sanitari personalizzati.
Nessun intervento: Braccio 3
Il braccio 3 sarà il gruppo di controllo attivo, ricevendo solo cure standard

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Sondaggio sulla percezione del rischio-Diabete Mellito (RPS-DM)
Lasso di tempo: fino al completamento degli studi, in media da 12 a 16 mesi
L'RPS-DM è composto da 31 domande. La prima sezione valuta la conoscenza del rischio (5 elementi valutati su una scala a 3 punti con 1 punto per ogni risposta corretta; un punteggio più alto indica una maggiore conoscenza del rischio di contrarre complicanze del diabete). I restanti 26 item comprendono 5 sottoscale che possono essere descritte come: controllo personale percepito (4 item con punteggio su scala a 4 punti); preoccupazione (2 elementi valutati su una scala a 4 punti), pregiudizio ottimistico (2 elementi valutati su una scala a 4 punti); rischio di malattia personale (9 elementi con punteggio su una scala a 4 punti; indica il grado di rischio percepito di contrarre 9 malattie o condizioni, più una domanda aggiuntiva sul fatto se hanno mai avuto la condizione, punteggio sì/no con 1 punto aggiunto per la risposta sì ); e rischio ambientale (9 elementi con punteggio su una scala a 4 punti). La percezione composita del rischio è la media dei 26 item del questionario principale; punteggi più alti indicano un rischio comparativo percepito maggiore.
fino al completamento degli studi, in media da 12 a 16 mesi
Qualità della vita legata alla salute
Lasso di tempo: fino al completamento degli studi, in media da 12 a 16 mesi
Variazione dei punteggi utilizzando il questionario EQ-5D-5L; Lo strumento EQ-5D-5L comprende cinque dimensioni, ciascuna delle quali descrive un diverso aspetto della salute: mobilità, cura di sé, attività abituali, dolore/disagio e ansia/depressione. Ciascuna dimensione ha cinque livelli di risposta (nessun problema, problemi lievi, problemi moderati, problemi gravi, impossibile/problemi estremi). La percentuale di pazienti che riferiranno ciascun livello di problema su ciascuna dimensione dell'EQ-5D sarà determinata attraverso il completamento dello studio e confrontata. L'EQ VAS (Visual Analogue Scale) fornisce una misura quantitativa della percezione del paziente della propria salute generale. L'EQ VAS registra la salute attuale complessiva dell'intervistato su una scala verticale (0-100), dove gli endpoint sono etichettati "0-La peggiore salute che puoi immaginare" e "100-La migliore salute che puoi immaginare".
fino al completamento degli studi, in media da 12 a 16 mesi
Aderenza ai farmaci
Lasso di tempo: fino al completamento degli studi, in media da 12 a 16 mesi
Variazione dei punteggi utilizzando la scala del rapporto sull'aderenza ai farmaci a cinque elementi (MARS-5); Il punteggio MARS-5 è stato calcolato sommando il punteggio numerico (intervallo 1-5) di ciascuna domanda su 25 (intervallo 5-25). Un punteggio più alto indica una migliore aderenza.
fino al completamento degli studi, in media da 12 a 16 mesi
Riepilogo del questionario sulle attività di auto-cura del diabete (SDSCA).
Lasso di tempo: fino al completamento degli studi, in media da 12 a 16 mesi
Il questionario SDSCA raccoglie dati su dieta generale, dieta specifica, esercizio fisico, test della glicemia, cura dei piedi e fumo, utilizzando una scala di tipo Likert a 8 punti (0-7), che rappresenta il numero di giorni alla settimana in cui il dato è stata svolta attività di auto-cura. I punteggi vengono calcolati separatamente per ciascun item e il livello di aderenza è indicato dal punteggio medio per ciascuna dimensione.
fino al completamento degli studi, in media da 12 a 16 mesi
Misura di orientamento comparativo Iowa-Paesi Bassi (INCOM)
Lasso di tempo: iscrizione di base
L'INCOM è una misura in 11 elementi della tendenza di una persona a fare confronti sociali. La scala include elementi come: "Mi piace sempre sapere cosa farebbero gli altri in una situazione simile". Le scelte di risposta vanno da 1 (fortemente in disaccordo) a 5 (fortemente d'accordo). Punteggi più alti indicano una maggiore tendenza al confronto sociale.
iscrizione di base

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Analisi costo-efficacia
Lasso di tempo: fino al completamento degli studi, in media da 12 a 16 mesi
Per valutare il costo verranno stimati i costi unitari per i servizi di consulenza, laboratorio, ricovero ospedaliero e farmacia, nonché le spese per il monitoraggio domiciliare (incluso un glucometro abilitato Bluetooth, strisce reattive, lancette e un misuratore di pressione sanguigna). -efficacia delle cure avanzate confrontando i costi incrementali e i risultati sanitari
fino al completamento degli studi, in media da 12 a 16 mesi
Opinioni ed esperienze della sessione di comunicazione del rischio utilizzando PERDICT.AI, PTEC-DM e cure abituali
Lasso di tempo: 24-48 settimane
intervista approfondita con i partecipanti fino al punto di saturazione dei dati
24-48 settimane
Esplorare le opinioni dei medici sull'utilità dell'intervento combinato per migliorare la percezione del rischio
Lasso di tempo: 24-48 settimane
colloquio approfondito con i medici del team di studio fino al punto di saturazione dei dati
24-48 settimane

Collaboratori e investigatori

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

Investigatori

  • Investigatore principale: Ngiap Chuan Tan, MMed, SingHealth Polyclinics

Pubblicazioni e link utili

La persona responsabile dell'inserimento delle informazioni sullo studio fornisce volontariamente queste pubblicazioni. Questi possono riguardare qualsiasi cosa relativa allo studio.

Pubblicazioni generali

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)

15 luglio 2024

Completamento primario (Stimato)

31 dicembre 2026

Completamento dello studio (Stimato)

31 dicembre 2026

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

16 settembre 2024

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

18 settembre 2024

Primo Inserito (Effettivo)

23 settembre 2024

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

12 maggio 2026

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

7 maggio 2026

Ultimo verificato

1 maggio 2026

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

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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