糖尿病の自己管理のための人工知能をサポートするモバイル アプリケーション
2025年3月24日 更新者：Nilhan Toyer Sahin、Uludag University
Web ベースおよび人工知能支援のパーソナライズされたアプリケーションが糖尿病患者の治療遵守と自己管理の知識レベルに及ぼす影響
AI サポートのモバイル アプリケーション グループの患者は、自分専用に定義されたユーザー名とパスワードを使用してログインできます。
アプリケーションの使用方法については、最初の面接時に患者に説明されます。
入口の申請書に自分の個人的特徴と病気の特徴（年齢、性別、身長、体重、HbA1C、HDL、LDL）を入力します。
アプリケーションの他のセクションには、運動、栄養、投薬追跡、合併症追跡、糖尿病フットケアのセクションが含まれます。
患者は、自分の生活や状態に応じてこれらのフィールドに関連情報を入力するよう求められます（たとえば、1 日にインスリンを何回使用しますか、服薬時間は何時か、運動に関して 1 日をどのように過ごしますか、食事の回数、食事の内容、頻繁に排尿するか、非常に喉が渇くか、頻繁にお腹が空くか、手足のしびれはないかなど）。
患者は必要情報を入力した後、毎日の血糖測定値もシステムに入力するよう求められる。
したがって、AI ベースのモバイル アプリケーションのおかげで、個人の低血糖/高血糖リスク、リスク分析、栄養推奨事項、投薬リマインダー システム、運動リマインダー、およびインセンティブ警告が個人に伝達されます。
このアプリケーションの目的は、アラームやリマインダーなど、個人のあらゆるニーズに合わせた個別の推奨事項を提供することで、合併症のリスクを軽減し、個人の生活の質を向上させ、患者が糖尿病の教育と疾患管理をより積極的に継続できるようにサポートすることです。 。
調査の概要
詳細な説明
テスト前 テスト後 対照群の設計
研究の種類
介入
入学 (推定)
156
段階
- 適用できない
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究連絡先
- 名前：Nilhan NŞ Töyer Şahin, PhD Student
- 電話番号：+905333752295
- メール：nilhantyr@gmail.com
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Seda SP PEHLİVAN, Associate Professor
- メール：pehlivans@uludag.edu.tr
研究場所
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Başakşehir
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İstanbul、Başakşehir、七面鳥、34480
- Istanbul Basaksehir Cam and Sakura City Hospital
-
コンタクト：
- Muhittin BALTA General Hospital Deputy Chief Physician, Doctor
- 電話番号：+90 212 909 60 00
- メール：ist.camsakurash@saglik.gov.tr
-
コンタクト：
- Nilhan NS TÖYER ŞAHİN, PhD Student
-
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 子
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
説明
包含基準:
- 糖尿病と診断されてから1年以上経過している方
- 18歳から65歳までの間であること
- 口頭でのコミュニケーションにオープンであること
- トルコ語の読み書きと会話ができること
- スマート Android スマートフォンを所有し、モバイル アプリケーションを使用できること
- 研究に参加する意欲があること
除外基準:
- 知覚障害および精神障害によりコミュニケーションが困難な患者
- スマートフォンを使用できない病気がある（進行した網膜症や神経障害、インターネットの問題）
- 集中的なインスリン治療を受けている
- 研究の申請段階を続行できない状態にある
- 研究を辞めたい
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
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：支持療法
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：並列代入
- マスキング：独身
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：WEBベースのアプリケーション
Web ベースのモバイル アプリケーション グループのコンテンツ プランは、指定されたテクニカル サポートとともに作成されます。
患者は、自分専用に定義されたユーザー名とパスワードを使用してモバイル アプリケーションにログインできます。
ウェブサイトの使用方法については、初回面談時に患者様に説明させていただきます。
Web ベースのモバイル アプリケーションを使用して、糖尿病について必要なすべての情報にアクセスできるようになります。
個人のサイト訪問頻度、どのセクションをより頻繁に利用するか、どのくらいの時間を費やすかなどの統計データが計算されます。
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Web ベースのモバイル アプリケーション グループのコンテンツ プランは、指定されたテクニカル サポートとともに作成されます。
患者は、自分専用に定義されたユーザー名とパスワードを使用してモバイル アプリケーションにログインできます。
ウェブサイトの使用方法については、初回面談時に患者様に説明させていただきます。
Web ベースのモバイル アプリケーションを使用して、糖尿病について必要なすべての情報にアクセスできるようになります。
個人のサイト訪問頻度、どのセクションをより頻繁に利用するか、どのくらいの時間を費やすかなどの統計データが計算されます。
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実験的：人工知能をサポートするモバイル アプリケーション
その目的は、情報、栄養、運動プログラム、合併症と投薬追跡、パーソナライズされた提案、アラームとリマインダーを含む人工知能ベースのモバイル アプリケーションで、糖尿病患者が血糖目標を遵守し、患者の糖尿病教育をサポートできるようにすることです。意識向上と疾病管理をより積極的に継続する。
さらに、患者が簡単に情報にアクセスし、急性および慢性の合併症を予防し、その人のライフスタイルに応じた身体活動や栄養の提案を提示し、アラームやリマインダーで服薬をフォローアップし、合併症によるマイナスの結果を事前に防止できることを目指しています。また、個人の糖尿病特有の知識レベル、治療の遵守、フットケアに関する情報と指導による自己管理とケアを向上させ、糖尿病患者にとって特にリスクの高い糖尿病性足のリスクを軽減します。
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その目的は、情報、栄養、運動プログラム、合併症と投薬追跡、パーソナライズされた提案、アラームとリマインダーを含む人工知能ベースのモバイル アプリケーションで、糖尿病患者が血糖目標を遵守し、患者の糖尿病教育をサポートできるようにすることです。意識向上と疾病管理をより積極的に継続する。
さらに、患者が簡単に情報にアクセスし、急性および慢性の合併症を予防し、その人のライフスタイルに応じた身体活動や栄養の提案を提示し、アラームやリマインダーで服薬をフォローアップし、合併症によるマイナスの結果を事前に防止できることを目指しています。また、個人の糖尿病特有の知識レベル、治療の遵守、フットケアに関する情報と指導による自己管理とケアを向上させ、糖尿病患者にとって特にリスクの高い糖尿病性足のリスクを軽減します。
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介入なし：対照群
対照群には介入は適用されず、定期的な臨床および外来研修を受けることになる。
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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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糖尿病自己管理スケール (DSMS)
時間枠：6ヶ月
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糖尿病自己管理スケール (DSMS): このスケールは、IMB モデルにおける個人の行動要素を測定するために使用されました。
このスケールは Schmitt らによって開発されました。 (2013) は、糖尿病患者における糖尿病の自己管理と血糖コントロールとの関係を調査しました (Schmitt et al., 2013)。
トルコ糖尿病自己管理スケール (DSMS) の有効性と信頼性の研究は、Eroğlu と Sabuncu (2018) によって実施されました (Eroğlu と Sabuncu、2018)。
スケールは 16 項目と 4 つのサブディメンションで構成され、4 点リッカート タイプです。
スケールは 3 と答えられます。
とても似合っています、2. とても似合っています、1.
少し似合っている、0、全然似合わない。
血糖管理サブディメンション: 項目 1、4、6、10、12 (項目 4 と 12 は薬物使用に関するもの、項目 1、6、および 10 は血糖モニタリングに関するものです)。
食事管理サブディメンション: 項目 2、5、9、13。
身体活動サブディメンション: 項目 8、11、15。
医療サービスのサブディメンションの使用: 項目 3、7、および 14。
アイテム16は含まれません
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6ヶ月
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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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成人糖尿病知識スケール (ADSL)
時間枠：6ヶ月
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成人糖尿病知識スケール (ADSL): このスケールは、糖尿病を患う成人個人の知識レベルを測定するために、Erenel Yavuz と Eroll (2022) によって開発されました (Erenel Yavuz と Eroll、2022)。
この尺度は、5 つのサブディメンションと 28 項目で構成されています: 糖尿病に関する一般情報 (6 項目)、血糖測定値と血糖値 (5 項目)、糖尿病の危険因子 (4 項目)、糖尿病の症状 (8 項目)、糖尿病合併症 (5 項目)アイテム）。
スケールは、true と false の 2 セットの項目で構成されます。
「はい・いいえ・わからない」回答型の質問に正解した人には 1 点が与えられ、知らない人や不正解の人には 0 点が与えられます。
スケールから取得できる最大スコアは 28 で、最小スコアは 0 です。スケール全体の Kuder-Richardson-20 信頼係数は 0.94 であることがわかりました。
サブディメンションのアルファ値は次のとおりです。糖尿病に関する一般情報は 0.78、血糖測定値と値は 0.85、糖尿病であることがわかりました。
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6ヶ月
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モリスキー服薬遵守スケール (MMAS-8)
時間枠：6ヶ月
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モリスキー服薬遵守スケール (MMAS-8) MMAS-8 スケールは 8 つの項目で構成されます。
最初の 7 つの項目にはそれぞれ 2 つの可能な回答 (はい/いいえ) があり、8 番目の項目は 5 段階のリッカート尺度で回答されます。
考えられる合計服薬アドヒアランス スコアは 0 ～ 8 の範囲であり、スコアが高いほどアドヒアランス レベルが高くなります。
合計スコアが 6 未満の場合は遵守度が低いと考えられ、合計スコアが 6 以上で 8 未満の場合は中程度の遵守度を示し、スコア 8 は遵守度が高いことを示します。
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6ヶ月
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
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研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (推定)
2025年4月1日
一次修了 (推定)
2026年1月1日
研究の完了 (推定)
2026年6月1日
試験登録日
最初に提出
2024年10月18日
QC基準を満たした最初の提出物
2024年10月18日
最初の投稿 (実際)
2024年10月21日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2025年3月25日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2025年3月24日
最終確認日
2025年3月1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。