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Utilizzo del BGEM come modello di previsione della glicemia nella popolazione T2DM dell'Indonesia

11 ottobre 2024 aggiornato da: Krida Wacana Christian University
Utilizzando segnali provenienti da sensori PPG di livello consumer su dispositivi indossabili da polso, anelli intelligenti o dispositivi acustici, il modello AI BGEM® calcola i biomarcatori digitali rilevanti correlati al cambiamento del livello di glucosio nel sangue per prevedere un risultato della glicemia per monitorare e valutare i rischi diabetici Ukrida in collaborazione con Actxa & Lif mira a migliorare la precisione di previsione del modello attuale per prevedere i livelli di glucosio nel sangue degli individui con la stessa precisione di un glucometro. Per raggiungere questo obiettivo, Actxa mira a raccogliere dati da circa 500 individui con diabete in questo esercizio e 400 individui sani o non diagnosticati (prediabete/diabete).

Panoramica dello studio

Stato

Completato

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

Background Alimentato dal nostro algoritmo basato sull'intelligenza artificiale, il sistema di valutazione e monitoraggio della glicemia (BGEM®) di Actxa è una tecnologia basata su cloud che consente ai dispositivi indossabili con sensori di fotopletismografia (PPG) di monitorare e valutare regolarmente il rischio diabetico degli individui in modo non invasivo .

Utilizzando segnali provenienti da sensori PPG di livello consumer su dispositivi indossabili da polso, anelli intelligenti o dispositivi acustici, il modello AI BGEM® calcola i biomarcatori digitali rilevanti correlati al cambiamento del livello di glucosio nel sangue per prevedere un risultato della glicemia per monitorare e valutare i rischi del diabete. Il nostro studio precedente ha dimostrato il potenziale dell'utilizzo dei sensori PPG per rilevare livelli elevati di glucosio nel sangue in una popolazione non diabetica1.

Obiettivo di Ukrida in collaborazione con Actxa & Lif per migliorare la precisione di previsione del modello attuale per prevedere i livelli di glucosio nel sangue degli individui con la stessa precisione di un glucometro. Per raggiungere questo obiettivo, Actxa mira a raccogliere dati da circa 500 individui con diabete in questo esercizio e 400 individui sani o non diagnosticati (prediabete/diabete), come parte della collaborazione di Actxa con l'ospedale UKRIDA.

Con i dati raccolti, il nostro algoritmo ha il potenziale per migliorare significativamente la gestione dei livelli di glucosio nel sangue per le persone con e senza diabete, migliorando in definitiva la loro qualità di vita complessiva.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Effettivo)

885

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

  • Indonesia
    • Jakarta Raya
      • Jakarta, Jakarta Raya, Indonesia, 11510
        • Ukrida 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

Accetta volontari sani

No

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

500 persone di soggetti diabetici e 400 persone di soggetti non diabetici

Descrizione

Criteri di inclusione:

  • età compresa tra 18 e 59 anni
  • diabetico o non diabetico
  • abbastanza sano da poter svolgere la normale attività quotidiana

Criteri di esclusione:

  • o Porta un pacemaker

    • Attualmente è incinta
    • Ha un'infezione
    • Ha la febbre

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
Gruppo diabetico
Soggetti di età compresa tra 18 e 59 anni a cui è stato diagnosticato diabete mellito di tipo 2, o pre DM o con risultati anomali di Hba1c o glicemia
Dispositivo: BGEM
BGEM è un modello basato sull'intelligenza artificiale per prevedere la glicemia utilizzando il sensore ppg
Gruppo non diabetico
Soggetti di età compresa tra 18 e 59 anni a cui non è mai stato diagnosticato il diabete mellito o pre-DM
Dispositivo: BGEM
BGEM è un modello basato sull'intelligenza artificiale per prevedere la glicemia utilizzando il sensore ppg

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Valore di previsione di BGEM
Lasso di tempo: Luglio-dicembre 2024
Il risultato del modello predittivo verrà confrontato con l'analisi della glicemia
Luglio-dicembre 2024
Valore di previsione di BGEM
Lasso di tempo: Luglio-dicembre 2024
Il risultato del modello predittivo verrà confrontato con l'Hba1c
Luglio-dicembre 2024

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Variabili che influenzano BGEM
Lasso di tempo: Luglio-dicembre 2024
Analisi per determinare eventuali variabili da soggetti che influenzano BGEM
Luglio-dicembre 2024

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

Krida Wacana Christian University

Collaboratori

Actxa
Lif

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)

30 luglio 2024

Completamento primario (Effettivo)

5 ottobre 2024

Completamento dello studio (Effettivo)

5 ottobre 2024

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

11 ottobre 2024

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

11 ottobre 2024

Primo Inserito (Effettivo)

15 ottobre 2024

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

15 ottobre 2024

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

11 ottobre 2024

Ultimo verificato

1 ottobre 2024

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • KridaWacanaCU

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 .

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