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Applicazione mobile supportata dall'intelligenza artificiale per l'autogestione del diabete

24 marzo 2025 aggiornato da: Nilhan Toyer Sahin, Uludag University

L’effetto delle applicazioni personalizzate basate sul web e assistite dall’intelligenza artificiale sui livelli di conoscenza Rispetto del trattamento e dell’autogestione tra gli individui diabetici

I pazienti nel gruppo di applicazioni mobili supportate dall’intelligenza artificiale potranno accedere con un nome utente e una password che saranno definiti appositamente per loro. I pazienti verranno informati su come viene utilizzata l'applicazione durante il loro primo colloquio. Inserite le caratteristiche personali e della malattia (età, sesso, altezza, peso, HbA1C, HDL, LDL) nell'applicazione all'ingresso. Altre sezioni dell'applicazione includeranno sezioni relative all'esercizio fisico, all'alimentazione, al monitoraggio dei farmaci, al monitoraggio delle complicanze e alla cura del piede diabetico. Alla persona verrà chiesto di inserire informazioni rilevanti in questi campi in base alla propria vita e condizione (ad esempio: quante volte usi l'insulina al giorno, quali sono gli orari dei farmaci, come trascorri la giornata in termini di esercizio fisico, quanti pasti mangi, qual è la tua dieta, urini frequentemente, hai molta sete, hai spesso fame, hai intorpidimento alle mani e ai piedi, ecc.). Dopo che il paziente ha inserito le informazioni necessarie, gli verrà chiesto anche di inserire nel sistema i valori di misurazione giornaliera della glicemia. Pertanto, il rischio di ipo/iperglicemia dell'individuo, l'analisi del rischio, le raccomandazioni nutrizionali, il sistema di promemoria dei farmaci, il promemoria degli esercizi e gli avvisi sugli incentivi verranno comunicati all'individuo grazie all'applicazione mobile basata sull'intelligenza artificiale. Lo scopo di questa applicazione è ridurre il rischio di complicanze e migliorare la qualità della vita dell'individuo fornendo raccomandazioni personalizzate per tutte le esigenze dell'individuo, inclusi allarmi e promemoria, e supportare i pazienti a continuare la loro educazione sul diabete e la gestione della malattia in modo più attivo .

Panoramica dello studio

Stato

Non ancora reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

progettazione del gruppo di controllo pre-test e post-test

Tipo di studio

Interventistico

Iscrizione (Stimato)

156

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.

Contatto studio

  • Nome: Nilhan NŞ Töyer Şahin, PhD Student
  • Numero di telefono: +905333752295
  • Email: nilhantyr@gmail.com

Backup dei contatti dello studio

Luoghi di studio

  • Tacchino
    • Başakşehir
      • İstanbul, Başakşehir, Tacchino, 34480
        • Istanbul Basaksehir Cam and Sakura City Hospital
        • Contatto:
        • Contatto:
          • Nilhan NS TÖYER ŞAHİN, PhD Student

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
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

No

Descrizione

Criteri di inclusione:

  • Avere avuto diagnosi di diabete da almeno 1 anno
  • Avere un'età compresa tra 18 e 65 anni
  • Essere aperti alla comunicazione verbale
  • Essere in grado di leggere, scrivere e parlare turco
  • Avere uno smartphone Android ed essere in grado di utilizzare applicazioni mobili
  • Essere disposti a partecipare allo studio

Criteri di esclusione:

  • Avere un disturbo della percezione e un disturbo psichiatrico che impedisce al paziente di comunicare,
  • Avere una condizione che impedisce loro di utilizzare uno smartphone (retinopatia e neuropatia avanzate, problemi di Internet)
  • Essere in terapia intensiva con insulina
  • Avere una condizione che impedisce loro di continuare la fase di candidatura dello studio
  • Voler lasciare lo 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

  • Scopo principale: Terapia di supporto
  • Assegnazione: Randomizzato
  • Modello interventistico: Assegnazione parallela
  • Mascheramento: Separare

Armi e interventi

Gruppo di partecipanti / Arm
Intervento / Trattamento
Sperimentale: Applicazione basata sul WEB
Il piano dei contenuti per il gruppo di applicazioni mobili basato sul Web sarà preparato con il supporto tecnico come specificato. I pazienti potranno accedere all'applicazione mobile con un nome utente e una password che saranno definiti appositamente per loro. I pazienti verranno informati sulle modalità di utilizzo del sito durante il primo incontro. Potranno accedere a tutte le informazioni di cui hanno bisogno sul diabete con l'applicazione mobile basata sul web. Verranno calcolati dati statistici come la frequenza degli individui che visitano il sito, quali sezioni utilizzano più spesso e quanto tempo trascorrono.
Altro: Applicazione basata sul WEB
Il piano dei contenuti per il gruppo di applicazioni mobili basato sul Web sarà preparato con il supporto tecnico come specificato. I pazienti potranno accedere all'applicazione mobile con un nome utente e una password che saranno definiti appositamente per loro. I pazienti verranno informati sulle modalità di utilizzo del sito durante il primo incontro. Potranno accedere a tutte le informazioni di cui hanno bisogno sul diabete con l'applicazione mobile basata sul web. Verranno calcolati dati statistici come la frequenza degli individui che visitano il sito, quali sezioni utilizzano più spesso e quanto tempo trascorrono.
Sperimentale: applicazione mobile supportata dall'intelligenza artificiale
L'obiettivo è quello di creare un'applicazione mobile basata sull'intelligenza artificiale che includa informazioni, nutrizione, programmi di esercizi, complicazioni e monitoraggio dei farmaci, suggerimenti personalizzati, allarmi e promemoria, che consentiranno ai soggetti diabetici di seguire i loro obiettivi di glucosio, supportare i pazienti nella loro educazione sul diabete, consapevolezza e gestione della malattia per continuare più attivamente. Inoltre, lo scopo è che i pazienti possano accedere facilmente alle informazioni, prevenire complicazioni acute e croniche, presentare attività fisica e suggerimenti nutrizionali in conformità con lo stile di vita della persona, seguire i farmaci con allarmi e promemoria, prevenire in anticipo gli esiti negativi delle complicazioni, e migliorare i livelli di conoscenza specifica del diabete da parte degli individui, l’adesione al trattamento, l’autogestione e la cura con informazioni e indicazioni sulla cura del piede per ridurre il rischio di piedi diabetici, che è particolarmente rischioso per i pazienti diabetici.
Altro: applicazione mobile supportata dall'intelligenza artificiale
L'obiettivo è quello di creare un'applicazione mobile basata sull'intelligenza artificiale che includa informazioni, nutrizione, programmi di esercizi, complicazioni e monitoraggio dei farmaci, suggerimenti personalizzati, allarmi e promemoria, che consentiranno ai soggetti diabetici di seguire i loro obiettivi di glucosio, supportare i pazienti nella loro educazione sul diabete, consapevolezza e gestione della malattia per continuare più attivamente. Inoltre, lo scopo è che i pazienti possano accedere facilmente alle informazioni, prevenire complicazioni acute e croniche, presentare attività fisica e suggerimenti nutrizionali in conformità con lo stile di vita della persona, seguire i farmaci con allarmi e promemoria, prevenire in anticipo gli esiti negativi delle complicazioni, e migliorare i livelli di conoscenza specifica del diabete da parte degli individui, l’adesione al trattamento, l’autogestione e la cura con informazioni e indicazioni sulla cura del piede per ridurre il rischio di piedi diabetici, che è particolarmente rischioso per i pazienti diabetici.
Nessun intervento: gruppo di controllo
Nessun intervento verrà applicato al gruppo di controllo e riceveranno una formazione clinica e ambulatoriale di routine.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Scala di autogestione del diabete (DSMS)
Lasso di tempo: 6 mesi
Diabetes Self-Management Scale (DSMS): questa scala è stata utilizzata per misurare la componente comportamentale degli individui nel modello IMB. Questa scala è stata sviluppata da Schmitt et al. (2013) per esaminare la relazione tra autogestione del diabete e controllo glicemico nei pazienti diabetici (Schmitt et al., 2013). Lo studio sulla validità e affidabilità della scala turca di autogestione del diabete (DSMS) è stato condotto da Eroğlu e Sabuncu (2018) (Eroğlu e Sabuncu, 2018). La scala è composta da 16 item e 4 sottodimensioni ed è di tipo Likert a 4 punti. La risposta alla scala è 3. Mi va molto bene, 2. Mi va molto bene, 1. Mi va bene un po', 0. Non mi va bene per niente. Sottodimensione Gestione del glucosio: Voci 1, 4, 6, 10, 12 (Le voci 4 e 12 riguardano l'uso di farmaci, le voci 1, 6 e 10 riguardano il monitoraggio della glicemia). Sottodimensione Controllo della Dieta: Elementi 2, 5, 9, 13. Sottodimensione Attività Fisica: Articoli 8, 11, 15. Utilizzo della sottodimensione dei servizi sanitari: articoli 3, 7 e 14. L'articolo 16 non è incluso
6 mesi

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Scala di conoscenza del diabete degli adulti (ADSL)
Lasso di tempo: 6 mesi
Scala di conoscenza del diabete degli adulti (ADSL): questa scala è stata sviluppata da Erenel Yavuz ed Erol (2022) per misurare i livelli di conoscenza degli individui adulti con diabete (Erenel Yavuz ed Erol, 2022). La scala è composta da 5 sottodimensioni e 28 elementi: Informazioni generali sul diabete (6 elementi), Misurazioni e valori della glicemia (5 elementi), Fattori di rischio del diabete (4 elementi), Sintomi del diabete (8 elementi), Complicanze del diabete (5 elementi elementi). La scala è composta da due serie di elementi: vero e falso. A chi risponde correttamente alle domande del tipo sì/no/non so viene assegnato 1 punto, a chi non sa e a chi risponde in modo errato viene assegnato 0 punti. Il punteggio massimo che può essere ottenuto dalla scala è 28 e il punteggio minimo è 0. Il coefficiente di affidabilità Kuder-Richardson-20 per l'intera scala è risultato pari a 0,94. I valori alfa nelle sottodimensioni sono; Informazioni generali sul diabete sono state rilevate come 0,78, Misurazioni e valori della glicemia come 0,85, Diabete
6 mesi
Scala di aderenza ai farmaci Morisky (MMAS-8)
Lasso di tempo: 6 mesi
Morisky Medication Adherence Scale (MMAS-8) La scala MMAS-8 è composta da 8 item. Ciascuno dei primi 7 item ha 2 possibili risposte (sì/no), mentre all'ottavo item si risponde con una scala Likert a 5 punti. Il possibile punteggio totale di aderenza al farmaco varia da 0 a 8 e quanto più alto è il punteggio, tanto migliore è il livello di aderenza. Un punteggio totale < 6 è considerato bassa aderenza, mentre un punteggio totale ≥ 6 ma < 8 indica un'aderenza moderata e un punteggio pari a 8 indica un'aderenza elevata.
6 mesi

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

Uludag University

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 aprile 2025

Completamento primario (Stimato)

1 gennaio 2026

Completamento dello studio (Stimato)

1 giugno 2026

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

18 ottobre 2024

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

18 ottobre 2024

Primo Inserito (Effettivo)

21 ottobre 2024

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

25 marzo 2025

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

24 marzo 2025

Ultimo verificato

1 marzo 2025

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • 2024-12/16

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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