Kartlegging av diabetes i Quebec: Validering av medisinsk-administrative algoritmer for type 1-diabetes, type 2-diabetes og LADA (VDA)
Målet med denne observasjonsstudien er å validere medisinsk-administrative algoritmer som klassifiserer diabetesfenotyper (Type 1, Type 2 og Latent Autoimmune Diabetes in Adults - LADA) i en populasjonsbasert kohort i Quebec, inkludert barn, ungdom og unge voksne opptil 40 år med diagnostisert diabetes. Hovedspørsmålene den tar sikte på å besvare er:
Kan disse algoritmene nøyaktig skille mellom Type 1, Type 2 og LADA på tvers av forskjellige aldersgrupper? Hva er utbredelsen og forekomsten av hver diabetesfenotype i Quebec? Deltakerne vil få analysert medisinske og administrative data, inkludert data om medisinbruk og helsebesøk, for å validere nøyaktigheten til algoritmene. Studien vil innebære å sammenligne disse algoritmebaserte klassifikasjonene med kliniske diagnoser eller selvrapporterte data for å sikre pålitelighet.
Studieoversikt
Status
Intervensjon / Behandling
Detaljert beskrivelse
Målet med denne observasjonsstudien er å validere effektiviteten til medico-administrative algoritmer utviklet for å klassifisere diabetesfenotyper, spesielt Type 1, Type 2 og Latent Autoimmune Diabetes in Adults (LADA), i en populasjonsbasert kohort i Quebec. Studien fokuserer på barn, ungdom og unge voksne opp til 40 år som har blitt diagnostisert med diabetes.
Hovedspørsmålene den tar sikte på å besvare er:
Kan disse algoritmene nøyaktig skille mellom Type 1, Type 2 og LADA på tvers av ulike aldersgrupper? Hva er prevalensen og forekomsten av disse diabetesfenotypene i Quebec-befolkningen? Deltakere, som allerede er diagnostisert med en av de tre diabetestypene og mottar standard medisinsk behandling, vil få dataene sine samlet inn fra eksisterende medisinske og administrative journaler. Disse dataene inkluderer informasjon om medisinbruk, helsebesøk og selvrapporterte helseutfall.
Studien vil innebære en retrospektiv analyse hvor klassifikasjonene som gjøres av algoritmene vil bli sammenlignet med kliniske diagnoser og selvrapporterte data for å bestemme nøyaktigheten og påliteligheten til algoritmene. Denne valideringsprosessen er avgjørende for å forbedre diabetesbehandling og folkehelsestrategier ved å sikre at disse algoritmene kan brukes pålitelig i bredere epidemiologiske studier.
Studietype
Registrering (Antatt)
Kontakter og plasseringer
Studiekontakt
- Navn: philippe c corsenac, Ph.D
- Telefonnummer: (+1)4384934299
- E-post: philippe.corsenac@uqo.ca
Studer Kontakt Backup
- Navn: jeremie Riou, Ph.D
- E-post: jeremie.riou@univ-angers.fr
Studiesteder
-
-
Quebec
-
Montréal, Quebec, Canada, J8X 3X7
- Philippe Corsenac
-
Ta kontakt med:
- philippe c corsenac, Ph.D
- Telefonnummer: (+1)4384934299
- E-post: philippe.corsenac@uqo.ca
-
Ta kontakt med:
- philippe c corsenac, Ph.D
-
-
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
- Barn
- Voksen
Tar imot friske frivillige
Prøvetakingsmetode
Studiepopulasjon
Beskrivelse
Inkluderingskriterier:
- Personer diagnostisert med type 1, type 2 eller latent autoimmun diabetes hos voksne (LADA) basert på kliniske eller selvrapporterte data.
- Deltakere diagnostisert mellom 1997 og 2024.
- Innbyggere i Quebec med tilgjengelige medisinsk-administrative poster fra 1997 til 2024.
Ekskluderingskriterier:
- Ikke-bosatte i Quebec i løpet av studieperioden.
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
Kohorter og intervensjoner
Gruppe / Kohort |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
diabetes type 1
Denne gruppen består av deltakere diagnostisert med type 1 diabetes i henhold til selvrapporterte data.
Hovedmålet med å sammenligne denne gruppen med medisinsk-administrative poster er å validere algoritmens evne til nøyaktig å klassifisere individer med type 1-diabetes, og sikre at de blir korrekt identifisert som sådan uten å bli feilklassifisert i andre kategorier.
|
ingen inngrep.
dette er observasjonsstudie.
|
|
diabetes type 2
Denne gruppen inkluderer deltakere diagnostisert med type 2 diabetes basert på kliniske data.
Valideringsprosessen fokuserer på å vurdere algoritmens nøyaktighet for å identifisere individer med type 2-diabetes, sikre korrekt klassifisering og minimere risikoen for feilklassifisering som andre diabetesfenotyper eller ikke-diabetikere.
|
ingen inngrep.
dette er observasjonsstudie.
|
|
Latent autoimmun diabetes hos voksne
Denne gruppen består av deltakere diagnostisert med Latent Autoimmune Diabetes in Adults (LADA) i henhold til selvrapporterte data.
Valideringsprosessen for denne gruppen fokuserer på å vurdere algoritmens evne til nøyaktig å identifisere individer med LADA, som ofte er utfordrende på grunn av dens egenskaper som overlapper med både type 1 og type 2 diabetes.
Nøyaktig klassifisering av LADA er avgjørende for å forbedre behandlingsstrategier og forstå dens epidemiologi.
|
ingen inngrep.
dette er observasjonsstudie.
|
|
Ikke-diabetiker
Denne gruppen inkluderer deltakere som, ifølge selvrapporterte data fra individer, ikke har noen fenotyper av diabetes.
Sammenligningen av denne gruppens data med medisinsk-administrative poster er avgjørende for å identifisere falske positiver og sikre at algoritmene nøyaktig utelukker ikke-diabetikere fra å bli feilklassifisert som å ha diabetes.
|
|
|
andre fenotyper
Denne gruppen inneholder deltakere diagnostisert med andre diabetesrelaterte fenotyper enn Type 1, Type 2 eller LADA, samt de med sjeldnere former for sykdommen (basert på kliniske data).
Valideringen tar sikte på å bestemme algoritmens effektivitet i å korrekt identifisere og klassifisere disse mindre vanlige fenotypene, noe som er avgjørende for å sikre omfattende og nøyaktig diabetesklassifisering.
|
ingen inngrep.
dette er observasjonsstudie.
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Diagnostiske nøyaktighetsmål (prosentandeler)
Tidsramme: Retrospektive data fra 1997 til 2024
|
Det primære utfallsmålet er nøyaktigheten til de medisinsk-administrative algoritmene for å klassifisere deltakerne riktig i en av følgende diabetesfenotyper: Type 1, Type 2, LADA eller andre fenotyper, sammenlignet med kliniske eller selvrapporterte diagnoser. 1.1. Diagnostiske nøyaktighetsmål (prosentandeler)
Disse indikatorene vil ikke bli aggregert til én enkelt verdi, men vil bli presentert separat for å respektere deres distinkte måleenheter. |
Retrospektive data fra 1997 til 2024
|
|
Klassifiseringstall (antall tilfeller)
Tidsramme: Retrospektive data fra 1997 til 2024
|
Det primære utfallsmålet er nøyaktigheten til de medisinsk-administrative algoritmene for å klassifisere deltakerne riktig i en av følgende diabetesfenotyper: Type 1, Type 2, LADA eller andre fenotyper, sammenlignet med kliniske eller selvrapporterte diagnoser. 1.2. Klassifiseringstall (antall tilfeller)
Disse indikatorene vil ikke bli aggregert til én enkelt verdi, men vil bli presentert separat for å respektere deres distinkte måleenheter. |
Retrospektive data fra 1997 til 2024
|
|
Likelihood Ratio (Unitless)
Tidsramme: Retrospektive data fra 1997 til 2024
|
Det primære utfallsmålet er nøyaktigheten til de medisinsk-administrative algoritmene for å klassifisere deltakerne riktig i en av følgende diabetesfenotyper: Type 1, Type 2, LADA eller andre fenotyper, sammenlignet med kliniske eller selvrapporterte diagnoser. 1.3. Likelihood Ratio (Unitless)
Disse indikatorene vil ikke bli aggregert til én enkelt verdi, men vil bli presentert separat for å respektere deres distinkte måleenheter. |
Retrospektive data fra 1997 til 2024
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Prevalens av hver diabetesfenotype (andel/prosent)
Tidsramme: Retrospektive data fra 1997 til 2024
|
Prevalenser av hver diabetesfenotype (type 1, type 2, LADA og andre fenotyper) i studiepopulasjonen: Bestemmer andelen individer som har hver spesifikk diabetesfenotype (type 1, type 2, LADA eller andre fenotyper) ved en gitt tidspunkt (Rapportert i prosent eller andel). Måleenhet: Andel eller prosentandel av studiepopulasjonen. Disse beregningene vil gi innsikt i distribusjonen og fremveksten av forskjellige diabetesfenotyper i Quebec-befolkningen fra 1997 til 2024, noe som gir en bedre forståelse av sykdomsmønstre og informerer om folkehelsestrategier og ressursallokering. Disse indikatorene vil ikke bli aggregert til én enkelt verdi, men vil bli presentert separat for å respektere deres distinkte måleenheter. |
Retrospektive data fra 1997 til 2024
|
|
Forekomst av hver diabetesfenotype
Tidsramme: Retrospektive data fra 1997 til 2024
|
Forekomster av hver diabetesfenotype (type 1, type 2, LADA og andre fenotyper) i studiepopulasjonen: Forekomst (I): Beregner hvor raskt nye tilfeller av hver diabetesfenotype oppstår i studiepopulasjonen over den definerte perioden (rapportert som en rate eller andel). Måleenhet: Frekvens for nye tilfeller (f.eks. per 1000 personår) eller andel (tilfeller/total befolkning). Disse beregningene vil gi innsikt i distribusjonen og fremveksten av forskjellige diabetesfenotyper i Quebec-befolkningen fra 1997 til 2024, noe som gir en bedre forståelse av sykdomsmønstre og informerer om folkehelsestrategier og ressursallokering. Disse indikatorene vil ikke bli aggregert til én enkelt verdi, men vil bli presentert separat for å respektere deres distinkte måleenheter. |
Retrospektive data fra 1997 til 2024
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Samarbeidspartnere
Etterforskere
- Hovedetterforsker: philippe C corsenac, Ph.D, UQO
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Antatt)
Primær fullføring (Antatt)
Studiet fullført (Antatt)
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først lagt ut (Faktiske)
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Sist bekreftet
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- F1-14464
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
IPD-planbeskrivelse
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
produkt produsert i og eksportert fra USA
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .