Validering av maskinlæringsbasert personlig ernæringsalgoritme for å redusere postprandiale glykemiske ekskursjoner blant nordamerikanske individer med nylig diagnostisert type 2-diabetes

Inklusjonskriterier:

• Alder >21 år til <70 år
• Diagnostisert med T2DM innen 2 år med HbA1c <7 %
• Diabetesbehandling ved metformin eller livsstilsintervensjon
• Fastende C-peptid ≥ 0,5 mg/ml (0,17 nmol/L) (for å utelukke de som hyperglykemisk eksponering er drevet av β-cellesvikt i stedet for diettoppførsel, samt de som krever eskalering av medisineringsregimet)
• Eier en smarttelefon og er villige til å bruke den til å overvåke flere faktorer som påvirker glykemisk respons på glykemi (f.eks. søvn, fysisk aktivitet, kosthold, stress, medisiner og sult)

Ekskluderingskriterier:

• er ute av stand til eller villige til å gi informert samtykke;
• er ute av stand til å delta meningsfullt i en intervensjon som involverer egenovervåking ved bruk av programvare tilgjengelig på engelsk (f.eks. på grunn av ukorrigert synshemming, analfabeter, ikke-engelsktalende, demens);
• er gravid, prøver å bli gravid, eller som blir gravid i løpet av studien
• er institusjonalisert (f.eks. på et sykehjem eller personlig omsorgssenter, eller de som er fengslet og har begrenset kontroll over selvledelse)
• har hatt eller planlegger å ha fedmekirurgi under studien
• har en historie med hjertesykdom, nyresykdom eller retinopati (for å utelukke de med langvarig, udiagnostisert T2D)
• de med en aktiv infeksjon som krever antibiotika i løpet av de siste 3 månedene eller som utvikler en aktiv infeksjon som krever antibiotika under studien;
• de som bruker paracetamol og ikke vil eller er i stand til å slutte å bruke det under studien (paracetamol påvirker CGM-nøyaktigheten)39
• immundempende legemidler innen tre måneder før deltakelse og
• Kronisk aktiv inflammatorisk eller neoplastisk sykdom i de tre årene før påmelding.
• Pasienter med kjent matallergi.