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Personalized Smartphone-assisted Coaching System to Improve Glucose Homeostasis in Adults With Prediabetes

2018년 3월 26일 업데이트: Johns Hopkins University

Effectiveness of a Personalized Smartphone-assisted Coaching System to Improve Glucose Homeostasis in Adults With Prediabetes: Rationale and Study Protocol - Pilot Study

Sweetch is a personalized mobile-health platform coaching system (mobile phone app) designed to promote adherence to physical activity guidelines for people with prediabetes.

연구 개요

상태

완전한

정황

개입 / 치료

상세 설명

The mobile phone app Sweetch seeks to increase leisure time physical activity rather than formal exercise through the use of a behavioral analytics engine that continuously process various aspects of the user's life habits, taking into account the user's demographics, behavioral change status, schedule, actual activity patterns, and more. The rationale behind this approach is that long-term adherence and patient engagement are more likely to be achieved when demands on manual user data entry are kept at a minimum. Compared to similar smartphone-assisted prevention apps, there are two novel features of the Sweetch app that may increase its efficacy. First, it uses a "just-in-time" adaptive intervention" approach that tailors recommendations to the user's day-to-day routine and his or her readiness for behavioral change. Second, and most importantly, it requires no direct involvement by the user, since all the necessary data is collected using built-in tracking pedometers, accelerometer and GPS (Global Positioning System) sensors on smartphones. In contrast, interventions that focus on dietary changes (i.e. calorie reduction, change in macronutrient content), require active user tracking at every meal, which is difficult to maintain in the long-term even with the use of sophisticated, electronic calorie counting tools. For these reasons, the Sweetch app may achieve greater long-term adherence, which is usually a limiting factor to efficacy of mobile health interventions.

연구 유형

중재적

등록 (실제)

55

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

  • 미국
    • Maryland
      • Baltimore, Maryland, 미국, 21287
        • Johns Hopkins Hospital
    • Pennsylvania
      • Reading, Pennsylvania, 미국, 19607
        • Reading Health System

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

18년 (성인, 고령자)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

연구 대상 성별

모두

설명

Inclusion Criteria:

  • Adults aged 18 -75 years with prediabetes (fasting BG 100-125 mg/dl, A1C 5.7% - 6.4%, or 2 hour BG of 140-199 mg/dl following 75-gram oral glucose tolerance test)
  • Body mass index 24 - 40 kg/m2
  • English speaker
  • Smartphone user (Android or Apple 5s and above)

Exclusion Criteria:

  • Currently doing more than 150 minutes/week of moderate/vigorous physical activity
  • Presence of medical conditions that prevent adoption of moderate physical activity
  • Use of any glucose-lowering or weight loss medications within the previous 3 months
  • Current pregnancy (self-reported) or planning pregnancy during study period (self-reported)
  • Presence of any condition that can result in spurious A1C readings (e.g. anemia [hemoglobin level below lower limit of normal] secondary to iron, vitamin B12, or folate deficiencies; hemoglobinopathies)
  • Use of systemic glucocorticoids
  • Use of antipsychotic medications (stable doses for at least three months of anti-depressants or anti-anxiety drugs will be allowed)
  • Severe mental illness or learning disability
  • Current participation in another clinical trial
  • Liver enzymes >3 x upper limit of normal
  • Poor literacy (REALM-R score of 6 or less)

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 지지 요법
  • 할당: 무작위화되지 않음
  • 중재 모델: 병렬 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
활성 비교기: Sweetch 앱 + DBWS
참가자는 당뇨병 전단계 관리를 위해 일반적인 치료를 받습니다. 또한 참가자는 디지털 체중계(DBWS)를 통해 Sweetch 앱과 체중 모니터링을 받도록 무작위로 배정됩니다.
다른: Sweetch App + DBWS
Usual care for prediabetes management, Sweetch app, weight monitoring via digital body weight scale (DBWS).
활성 비교기: Sweetch 앱 혼자
참가자는 당뇨병 전단계 관리를 위해 일반적인 치료를 받습니다. 또한 참가자는 무작위로 Sweetch 앱만 받을 수 있습니다.
다른: Sweetch 앱 혼자
당뇨병 전단계 관리를 위한 평소 관리, Sweetch 앱 단독.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Yield of Recruitment
기간: 3 months
Proportion of recruited participants who enroll and complete the 3 month study
3 months

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Engagement
기간: 3 months
Proportion of enrolled participants who keep app installed and open in background of their smartphones during duration of the study.
3 months
Usability and Satisfaction
기간: 3 months
Usability and Satisfaction will be measured using an adapted Systems Usability Scale, a validated method of measuring usability with a wide array of technological products, including smartphones.
3 months
Adherence to physical activity goal
기간: 3 months
Proportion of enrolled participants meeting mean 150 minute per week physical activity target (evaluated at 4 week intervals and over course of entire 12 week study period)
3 months

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Johns Hopkins University

협력자

Sweetch Health, Ltd

수사관

  • 수석 연구원: Adrian S Dobs, MD MHS, Johns Hopkins University

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

일반 간행물

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

2016년 10월 10일

기본 완료 (실제)

2017년 11월 17일

연구 완료 (실제)

2017년 11월 17일

연구 등록 날짜

최초 제출

2016년 8월 1일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2016년 9월 6일

처음 게시됨 (추정)

2016년 9월 12일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2018년 3월 27일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2018년 3월 26일

마지막으로 확인됨

2018년 3월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • IRB00099812

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

미정

이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .

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