機械学習技術を使用した 1 型糖尿病患者の夜間低血糖の予測と予防
機械学習技術を使用した複数回のインスリン投与による 1 型糖尿病患者の夜間低血糖の予測と予防。
目的は、1 型糖尿病 (T1D) 患者の夜間低血糖を予測および予防するための新しいシステムを開発することであり、1 日複数回の注射 (MDI) 治療を受ける患者に焦点を当てています。 一般的な考え方は、患者が眠りについた瞬間に前日の情報を利用し、次の時間に低血糖イベントが発生するかどうかを予測することです. システムがその瞬間に低血糖イベントを予測した場合、基礎インスリン投与量を減らすか、睡眠前にスナックを消費するなど、何らかの行動をとるように患者に警告できることが期待されます.
5年以上T1Dを患っている10人の患者が含まれます。
これは、すべての患者が断続的にスキャンされた連続血糖モニタリング (isCGM) と身体活動トラッカーを 12 週間使用する縦断的、前向き、介入研究です。 さらに、この期間中、患者はモバイルアプリケーション (Freestyle LibreLink) またはリーダーに、インスリン投与量や食事摂取量などの糖尿病管理活動に関する情報を保存します。
調査の概要
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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Catalonia
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Barcelona、Catalonia、スペイン、08036
- Hospital Clínic de Barcelona
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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:
18歳以上の1型糖尿病患者:
- > 4 回 / 週 (< 70 mg/dl、昼と夜を含む)、過去 2 週間および/または
- 過去 1 年間に 1 回の重度の低血糖症および/または
- 低血糖の自覚がない(クラークテスト>3)
- 病気の期間 > 5 年
- 速効型インスリンアナログ(リスプロ、アスパルトまたはグルリシン)を食事時インスリンとして使用し、任意の基礎アナログを基礎インスリンとして使用する複数回投与のインスリン(MDI)療法について。
- A1c 6.5 - 9.5 %
- 断続的にスキャンされる連続グルコースモニタリング(isCGM)システムを使用できます。
- 1日あたり4回以上の自己血糖測定(SMBG)を行う
- カーボカウントの使用
- インフォームドコンセントの提供
- 以前 (過去 3 か月間) に CGM を使用したことはありません。
除外基準:
- -過去6か月間に糖尿病性ケトアシドーシス(DKA)のエピソードがあった患者。
- -過去6か月間に重度の低血糖症の患者。
- 重度の糖尿病合併症または併存疾患: 目、腎臓、心臓血管...臨床医の観点から。
- 妊娠と授乳。
- 薬物またはアルコール乱用の病歴。
- -研究期間中の予定された手術。
- -被験者が研究の性質、目的、および考えられる結果を理解するのを妨げる精神的状態。
- 非協力的な態度、フォローアップの訪問に戻ることができない、または研究を完了する可能性が低いなど、臨床研究プロトコルを満たす可能性が低い被験者。
- 過去 30 日間に試験薬または装置を使用した。
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:他の
- 割り当て:なし
- 介入モデル:単一グループの割り当て
- マスキング:なし(オープンラベル)
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:isCGM と運動トラッカー
参加者は、isCGM (断続的にスキャンされた連続血糖モニタリング)、Freestyle Libre (Abbott Diabetes Care、ウィットニー、オクソン、英国) を使用して、12 週間にわたって CGM を実行します。 1 日あたりのインスリン投与量 (速効型および長時間作用型)、炭水化物、自己モニタリング血糖 (SMBG) は、患者によってリーダーまたはアプリ (LibreLink、Abbott Diabetes Care、Witney、Oxon、UK) に記録されます。 さらに、参加者は、自宅での研究期間中に発生する中程度または高強度の運動、病気、およびその他の障害に関するデータを収集するように指示されます。 患者は、心拍数、歩数、活動レベル、睡眠の質などの生理学的変数を追跡するために、身体運動トラッカー (Fitbit Alta HR® リストバンド (Fitbit, Inc.、米国カリフォルニア州サンフランシスコ)) を着用します。 |
データ収集
データ収集
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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 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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レベル 1 低血糖を予測するための感度 (SE) と特異度 (SP)
時間枠:90日
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主要な結果は、レベル 1 の低血糖を予測するための感度 (SE) と特異度 (SP) です。 レベル 1: 症状の有無にかかわらず、54 ~ 70 mg/dL (3.0 ~ 3.9 mmol/L) の低血糖警告グルコース値。 低血糖イベントは、次のように定義する必要があります。 CGM イベントの開始: 少なくとも 15 分間しきい値を下回る測定値は、イベントと見なされます。 たとえば、重大な低血糖イベントを定義するには、少なくとも 15 分間、<70 mg/dL (3.9 mmol/L) です。 CGM イベントの終了: >70 mg/dL (3.9 mmol/L) での 15 分間の測定値。 |
90日
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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レベル 2 低血糖を予測するための感度 (SE) と特異度 (SP)
時間枠:90日
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二次的な結果は、レベル 2 の低血糖を予測するための感度 (SE) と特異度 (SP) です。 レベル 2: 症状の有無にかかわらず、血糖値が 54mg/dL (3.0 mmol/L) 未満。 低血糖イベントは、次のように定義する必要があります。 CGM イベントの開始: 少なくとも 15 分間しきい値を下回る測定値は、イベントと見なされます。 たとえば、少なくとも 15 分間、<54 mg/dL (3.0 mmol/L) で臨床的に重要な低血糖イベントを定義します。 CGM イベントの終了: >70 mg/dL (3.9 mmol/L) での 15 分間の測定値。 CGM レベルが 54 mg/dL (3.0 mmol/L) 未満で 120 分以上連続した場合、長引く低血糖の 2 番目の低血糖イベントの転帰が考慮されます。 |
90日
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センサーデータからHbA1cを予測
時間枠:90日
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センサーデータからHbA1cを予測
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90日
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標準偏差 (SD)
時間枠:90日
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標準偏差 (SD)
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90日
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平均グルコース
時間枠:90日
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平均グルコース
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90日
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レベル 3 低血糖
時間枠:90日
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重症低血糖症の件数 臨床診断:介助が必要な事象(レベル3)
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90日
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低血糖範囲にある時間の割合
時間枠:90日
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低血糖範囲にある時間の割合、mg/dL (mmol/L)、%:
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90日
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目標範囲内の時間の割合
時間枠:90日
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目標範囲内の時間の割合、mg/dL (mmol/L)、%:
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90日
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高血糖範囲にある時間の割合 > 180
時間枠:90日
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高血糖範囲内の時間の割合、mg/dL (mmol/L)、% アラート/上昇/モニター > 180 (>10)
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90日
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高血糖範囲にある時間の割合 > 250
時間枠:90日
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高血糖範囲にある時間の割合、mg/dL (mmol/L)、% 臨床的に有意/非常に上昇 > 250 (>13.9)
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90日
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グルコース変動性LBGI
時間枠:90日
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低血糖指数 (LBGI)
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90日
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グルコース変動性HBGI
時間枠:90日
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高血糖指数 (HBGI)
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90日
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レベル 3 の数: 重度の低血糖
時間枠:90日
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レベル 3 の数: 重度の低血糖。
これは、回復のために外部からの支援を必要とする認知障害を示しますが、特定のグルコース値によって定義されるわけではありません。
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90日
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協力者と研究者
捜査官
- 主任研究者:Ignacio Conget, MD, PhD、Hospital Clinic of Barcelona
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 (実際)
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
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。