糖尿病のデジタル支援モニタリング - I (DIAMONDS)
データの Web ベースの分析と代謝制御に関する医学的フィードバックを備えたソフトウェア支援サーバーをサポートする意思決定への血糖データのリアルタイムかつどこからでも送信を含む遠隔医療ベースの介入研究。
調査の概要
詳細な説明
現在、すべての 1 型糖尿病患者およびインスリンで治療されている 2 型糖尿病患者 (1 日あたり 4 回以上のブドウ糖検査) には、血糖コントロールの達成を促進するためのツールとして、血糖の自己監視 (SMBG) が推奨されています。 介入試験の結果が一致しないため、SMBG がインスリン治療を受けていない 2 型糖尿病患者の血糖コントロールの改善にも役立つかどうかはまだ議論されています [Farmer AJ, 2009]。 一般に、SMBG が構造化された方法で実施され、患者と医療チームの両方が SMBG の結果を利用してライフスタイルと薬物療法を最適化する場合に、SMBG の有用性が完全に満たされると想定されています。これにより、高血糖と低血糖の両方がより効果的に制御され、血糖値の変動が少なくなるはずです[IDF、2009]。 SMBG は現在、インスリン治療を受けていない 2 型患者を含む大多数の糖尿病患者によって行われています。しかし、SMGB の手順は、検査、データ収集、データ分析の頻度が不適切なため、満足のいくものとはほど遠いことが多く、疾病管理に次善の影響をもたらします。 したがって、現在、SMBG 手順には満たされていない複数のニーズが存在します。 (ii.) 断食期間と食事/スナックに関して BG テストを一時的にローカライズする。 (iii.) SMBG 手順の品質管理の改善 (ストリップの使用、キャリブレーション、テスト、データ収集と分析); (iv.) 糖尿病の状態を監視し、必要に応じてライフスタイルと薬物療法を調整するために、SMBG の結果を統計的および医学的分析に利用できるようにする。 (v.) SMBG データ分析によって駆動される適切なフィードバックを患者に提供する。 (vi.) リアルタイムの SMBG データを監視して緊急事態 (重度の低血糖、持続的な高血糖など) を検出し、適切かつタイムリーな介入で患者を支援します。
遠隔医療が血糖コントロールを改善するための効果的な介入であることを示唆する証拠が増えています。 電話連絡先、ビデオ会議、携帯情報端末、および Web ベースのシステムの使用は、糖尿病患者のサポートにおいて、医療提供者との対面での訪問の間のギャップを埋める新しい機会を提供します。 いくつかの小規模で無作為化されていない研究では、遠隔監視介入にさらされた患者は、そうでない患者よりも HbA1c 値が低いことがわかりました。 さらに、より大規模な無作為対照研究でも有望な結果が示されています。 これまでに完了した遠隔監視介入の最も包括的な無作為化比較である IDEEATel 研究では、1,665 人の参加者が遠隔医療ユニットまたは従来のケアに無作為に割り付けられました。 1 年後、介入群の患者は、HbA1c (-0.38 % p<0.01)、収縮期および拡張期血圧 (それぞれ、-3.4 mmHg、p= 0.001; -1.9 mmHg、p<0.001) が有意に低く、低密度を示しました。リポタンパク質 (LDL) コレステロール (-9.5 mg/dL、p< 0.001)。 盲目的に 5 年間にわたり毎年評価された患者では、遠隔医療グループは、毎年の評価ごとに事実上すべてのアウトカム指標で標準治療グループよりも良いスコアを示したことがわかりました。 パワーは限られていましたが、死亡率はグループ間で差はありませんでした [Shea S, 2009]。 最近では、Charpentier らは 6 か月間の多施設共同研究で、ベースラインの HbA1c が 8% 以上で、基礎ボーラス インスリン療法を受けている 1 型糖尿病の成人患者 180 人を登録しました。 患者は、通常の四半期ごとのフォローアップ、四半期ごとの訪問でインスリン投与量を推奨するスマートフォンの自宅使用、または 2 週間ごとの短い電話相談でスマートフォンを使用するがエンドポイントまで訪問しない (ディアベオ システム) のいずれかに無作為に割り付けられました。 Diabeo システムを使用すると、コントロールよりも HbA1c が 0.91% 減少し、テレコンサルテーションなしで使用した場合、HbA1c が 0.67% 減少しました。 低血糖エピソードの頻度や、病院や電話での診察に費やされる医療時間に差はありませんでした。 しかし、ディアベオ システムを使用している患者は、他のグループの患者よりも通院に費やす時間が 5 時間近く短かった[Charpentier G, 2011]。 同様に、Bujnowska-Fedak らは、テレホームモニタリングの効果を調査することを目的とした無作為対照試験に、合計 100 人の 2 型糖尿病の成人患者を登録し、インスリンを必要とする患者とインスリンを必要としない患者に分けました。 実験グループ (n = 50) は、家庭内ワイヤレス グルコース モニターと送信機を受け取りましたが、対照グループ (n = 50) は、従来の配置に従うように指示されました。 実験グループと対照グループの両方で、6 か月後に HbA1c 値が全体的に減少しました。 グループ間の HbA1c 値の有意差は、インスリンを必要としない患者の間でのみ観察されました。 実験グループは、高血糖および低血糖のイベントがかなり少ないことを報告しました。 遠隔モニタリングから最も恩恵を受けた患者のプロファイルは、比較的最近病気にかかり、ほとんどの時間を家で過ごした、より年上の、より教育を受けた患者で構成されていました. 実験グループは、生活の質の測定値と糖尿病に対するコントロール感の全体的なスコアが高かった[Bujnowska-Fedak MM、2011]。 22件の試験と合計1,657人の参加者の最近のメタアナリシスは、糖尿病の自己管理のための携帯電話の介入により、6か月の追跡期間の中央値でHbA1c値が平均0.5%減少したことを示しました. 興味深いことに、2 型糖尿病患者は 1 型糖尿病患者よりも HbA1c の大幅な減少を報告しました (0.8 対 0.3%; P = 0.02) [Liang X, 2011]。 結論として、遠隔医療の症例管理介入と遠隔在宅ケアは、糖尿病患者と医療専門家の間の積極的な相互作用の確立を通じて、日常の糖尿病管理を潜在的に支援する可能性があります。 ただし、特に患者の支援と糖尿病の薬物療法を遠隔で実施する可能性がある新しい革新的なシステムを検討する場合は、さらなる証拠が必要です。
私たちは最近、遠隔医療システム [Glucoonline®, 2011] を開発しました。これは、スマートフォンに接続されたグルコメーター、リアルタイムでどこでも BG データを収集してリモート サーバーに送信するためのソフトウェア実装スマートフォン、および意思決定支援ソフトウェア (データ収集と分析を実行し、事前に定義された特定のアルゴリズムに従って患者と医療スタッフにフィードバックを提供できる DSS) 支援サーバー。 1 型糖尿病患者 10 人を対象に、このシステムを 3 か月間にわたって毎日複数回注射 (MDI) レジメンで治療することの実現可能性を示すパイロット研究が既に実施されています [Giorgino F、ファイル上のデータ]。 このシステムは、1型または2型糖尿病のインスリン治療を受けている個人のグルコース制御を改善するための適合性を調査するために、前向き無作為対照試験で利用できると考えています.
研究の種類
入学 (実際)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究場所
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Foggia、イタリア
- University of Foggia
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BA
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Bari、BA、イタリア、70124
- University of Bari Aldo Moro
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FG
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San Giovanni Rotondo、FG、イタリア
- IRCSS Casa Sollievo Sofferenza
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
説明
包含基準:
- 男性と女性
- 18~70歳;
- インスリン治療糖尿病(1日3回以上の注射で治療された1型および2型糖尿病の両方);
- -少なくとも1年からの糖尿病診断;
- 不十分な血糖コントロール(7.0%から10.0%の範囲のHbA1c;過去6週間以内の局所測定);
- SMBG を実行する能力と意欲。
- インフォームドコンセント。
除外基準:
- 1年以内に糖尿病と診断された;
- 糖尿病の差し迫った合併症:増殖性網膜症または黄斑症(視覚機能の著しい喪失を伴う)、重度の腎不全(eGFR <30)、重度の神経障害(自律神経機能障害、末梢神経障害、胃不全麻痺);
- 心血管系、胃腸系、神経系、泌尿生殖器系、血液系の臨床的に重要な活動性(過去12か月以上)の疾患、または制御されていない重度の高血圧(SBP > 180 mmHg; DBP > 100 mmHg);
- -過去5年以内の活動性新形成の診断(リンパ腫を除く、研究手順の5年以内の化学療法または放射線治療の悪性腫瘍の病歴);
- 研究中の妊娠または妊娠の意図;
- 手順を研究するための不十分なコンプライアンス。
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
- 主な目的:処理
- 割り当て:ランダム化
- 介入モデル:平行
- マスキング:なし
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的:T-SMBG
このグループは、測定されたグルコース値をリアルタイムで収集し、リモートサーバーに送信するためのソフトウェアを実装したスマートフォン接続グルコメーターを使用して SMBG を実行します。
SMBG の結果はすぐにリモート サーバーに送信され、データの収集と分析が実行され、事前に定義された特定のアルゴリズム (決定支援ソフトウェア、DSS) に従って患者と医療スタッフにフィードバックが提供されます。
DSS に組み込まれた特定のアルゴリズムにより、患者は、3 日間連続して測定された空腹時血糖値に従って、投与する基礎インスリンの投与量を自己計算できます。
グルコースのデータと分析は、患者と医療スタッフがいつでもどこでも Web 経由でアクセスできるようになります。
患者はまた、24 時間 365 日、週 7 日間、コール センターに配置されているか、コール センターに接続されている糖尿病医療チームによって支援されます。
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デバイスは、スマートフォンに接続されたグルコメーターです。
スマートフォンには、測定されたグルコース値をリアルタイムで収集してリモートサーバーに送信するためのソフトウェアが実装されます。
したがって、グルコメーターは、リアルタイムでどこでもデータを送信できるように「ホット」になります。
さらに、血糖測定時に、患者は、測定が食前、食後、または吸収期間のいずれで行われているかに関する情報を入力し、測定がどの食事(すなわち、朝食、ランチ、ディナー、スナック)。
SMBG の結果はすぐにリモート サーバーに送信され、データの収集と分析が実行され、事前に定義された特定のアルゴリズム (決定支援ソフトウェア、DSS) に従って患者と医療スタッフにフィードバックが提供されます。
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ACTIVE_COMPARATOR:SMBG
このグループは、通常のグルコメータを使用して SMBG を実行し、計画された研究訪問時に紙のチャートでグルコース データを報告します (またはグルコメータから PC にデータをダウンロードします)。
患者は、予定された間隔で医療機関を受診する場合を除いて、血糖値に関するフィードバックや、潜在的に薬物療法を変更する方法についての指示を受けることはありません。
最後に、患者は糖尿病チーム/コールセンターによって支援されません.
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この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
結果測定 |
時間枠 |
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ベースライン値からの HbA1c の変化
時間枠:3ヶ月、6ヶ月
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3ヶ月、6ヶ月
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二次結果の測定
結果測定 |
時間枠 |
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ベースライン時のHbA1c値に対するベースライン値からのHbA1cの変化
時間枠:6ヶ月
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6ヶ月
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3 か月および 6 か月で HbA1c >8.5% の患者の割合
時間枠:3ヶ月、6ヶ月
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3ヶ月、6ヶ月
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3 か月および 6 か月で HbA1c <7.0% の患者の割合
時間枠:3ヶ月、6ヶ月
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3ヶ月、6ヶ月
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3 か月および 6 か月で HbA1c <6.5% の患者の割合
時間枠:3ヶ月、6ヶ月
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3ヶ月、6ヶ月
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空腹時血糖値の違い
時間枠:3ヶ月、6ヶ月
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3ヶ月、6ヶ月
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食前と食後の段階での血糖値の違い。食事関連のグルコース変動 (食後/食前「デルタ」)
時間枠:3ヶ月、6ヶ月
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3ヶ月、6ヶ月
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低血糖エピソードの頻度と治療の変更との関係
時間枠:3ヶ月、6ヶ月
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3ヶ月、6ヶ月
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治療の変更 (薬剤の種類と用量; SMBG 値に関連して)
時間枠:3ヶ月、6ヶ月
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3ヶ月、6ヶ月
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ブドウ糖検査の適切性 (推奨される検査頻度に基づく適合率、食事との関連も含む)
時間枠:3ヶ月、6ヶ月
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3ヶ月、6ヶ月
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グルコース変動の指標 (コヴァチェフの LBGI、HBGI、ADRR)
時間枠:3ヶ月、6ヶ月
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3ヶ月、6ヶ月
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生活の質
時間枠:6ヶ月
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6ヶ月
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EGFR が 60 未満で、LBGI、HBGI、または ADRR 指数が高い被験者の割合
時間枠:3ヶ月、6ヶ月
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3ヶ月、6ヶ月
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患者の年齢(45 歳未満、45 歳超)、糖尿病のタイプ(1 型、2 型)、および糖尿病期間(5 歳未満、5 歳超)に応じたベースラインからの HbA1c の変化のサブグループ分析
時間枠:6ヶ月
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6ヶ月
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協力者と研究者
スポンサー
捜査官
- 主任研究者:Francesco Giorgino, M.D., Ph.D.、University of Bari Aldo Moro
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Bujnowska-Fedak MM, Puchala E, Steciwko A. The impact of telehome care on health status and quality of life among patients with diabetes in a primary care setting in Poland. Telemed J E Health. 2011 Apr;17(3):153-63. doi: 10.1089/tmj.2010.0113. Epub 2011 Mar 5.
- Charpentier G, Benhamou PY, Dardari D, Clergeot A, Franc S, Schaepelynck-Belicar P, Catargi B, Melki V, Chaillous L, Farret A, Bosson JL, Penfornis A; TeleDiab Study Group. The Diabeo software enabling individualized insulin dose adjustments combined with telemedicine support improves HbA1c in poorly controlled type 1 diabetic patients: a 6-month, randomized, open-label, parallel-group, multicenter trial (TeleDiab 1 Study). Diabetes Care. 2011 Mar;34(3):533-9. doi: 10.2337/dc10-1259. Epub 2011 Jan 25.
- Liang X, Wang Q, Yang X, Cao J, Chen J, Mo X, Huang J, Wang L, Gu D. Effect of mobile phone intervention for diabetes on glycaemic control: a meta-analysis. Diabet Med. 2011 Apr;28(4):455-63. doi: 10.1111/j.1464-5491.2010.03180.x.
- Shea S, Weinstock RS, Teresi JA, Palmas W, Starren J, Cimino JJ, Lai AM, Field L, Morin PC, Goland R, Izquierdo RE, Ebner S, Silver S, Petkova E, Kong J, Eimicke JP; IDEATel Consortium. A randomized trial comparing telemedicine case management with usual care in older, ethnically diverse, medically underserved patients with diabetes mellitus: 5 year results of the IDEATel study. J Am Med Inform Assoc. 2009 Jul-Aug;16(4):446-56. doi: 10.1197/jamia.M3157. Epub 2009 Apr 23.
- Di Molfetta S, Patruno P, Cormio S, Cignarelli A, Paleari R, Mosca A, Lamacchia O, De Cosmo S, Massa M, Natalicchio A, Perrini S, Laviola L, Giorgino F. A telemedicine-based approach with real-time transmission of blood glucose data improves metabolic control in insulin-treated diabetes: the DIAMONDS randomized clinical trial. J Endocrinol Invest. 2022 Sep;45(9):1663-1671. doi: 10.1007/s40618-022-01802-w. Epub 2022 Apr 27.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (見積もり)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
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