GLEAM: Nieinwazyjny pomiar glukozy za pomocą tomografii impedancyjnej (GLEAM)
GLEAM: Nieinwazyjny pomiar glukozy za pomocą tomografii impedancyjnej – projekt pilotażowy
Przegląd badań
Status
Status
Warunki
Warunki
Interwencja / Leczenie
Interwencja / Leczenie
Szczegółowy opis
Typ studiów
Typ studiów
Zapisy (Rzeczywisty)
Zapisy
Faza
Faza
- Nie dotyczy
Kontakty i lokalizacje
Kontakt w sprawie studiów
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Vera Lehmann, MD PhD
- Numer telefonu: +41 31 632 40 70
- E-mail: vera.lehmann@insel.ch
Lokalizacje studiów
-
-
-
Bern, Szwajcaria
- Department of Diabetes, Endocrinology, Nutritional Medicine and Metabolism
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Opis
Kryteria przyjęcia:
- Pisemna, świadoma zgoda
- Cukrzyca typu 1 zgodnie z definicją WHO przez co najmniej 6 miesięcy
- Wiek 18 - 60 lat
- HbA1c ≤ 9,0%
- Leczenie insuliną z dobrą znajomością samodzielnego zarządzania insuliną
- Stosowanie systemu ciągłego (CGM) lub błyskawicznego monitorowania glikemii (FGM)
- Język ojczysty niemiecki lub szwajcarski niemiecki
Kryteria wyłączenia:
- Brak możliwości wyrażenia świadomej zgody
- Przeciwwskazania do stosowania insuliny aspart (NovoRapid®)
- Znane alergie na kleje urządzenia EIT (np. elektrody żelowe)
- Ciąża, karmienie piersią lub brak bezpiecznej antykoncepcji
- Aktywna choroba serca, płuc, wątroby, przewodu pokarmowego, nerek lub psychiatryczna
- Pacjenci z wszczepialnymi urządzeniami elektronicznymi (np. rozrusznikiem serca lub wszczepialnym kardiowerterem-defibrylatorem (ICD)) lub metalowymi implantami klatki piersiowej
- Padaczka lub historia napadów
- Aktywne nadużywanie narkotyków lub alkoholu
- Przewlekła choroba neurologiczna lub choroba ucha, nosa i gardła (ENT) wpływająca na głos lub zaburzenia głosu w wywiadzie
- Deformacje klatki piersiowej lub pleców
- Wskaźnik masy ciała (BMI) >35,0 kg/m2
- Otwarte rany, oparzenia lub wysypki w górnej części klatki piersiowej
- Aktywne palenie
- Leki zakłócające głos lub wywołujące apatię (np. opioidy, benzodiazepiny itp.)
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Główny cel: Inny
- Przydział: Nie dotyczy
- Model interwencyjny: Zadanie dla jednej grupy
- Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)
Liczba ramion
Broń i interwencje
Grupa uczestników / ArmGrupa uczestników / Arm |
Interwencja / LeczenieInterwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Inny: Kontrolowana euglikemia, hipoglikemia i hiperglikemia
|
Pomiary EIT są zbierane w różnych stanach glikemii (euglikemia, hipoglikemia i hiperglikemia).
Poziom glukozy we krwi żylnej mierzy się za pomocą analizatora glukozy o złotym standardzie.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Zmiana sygnału tomografii impedancyjnej (EIT) regionu klatki piersiowej na całej trajektorii glikemii.
Ramy czasowe: 5 godzin
|
Sygnały EIT będą zbierane na wielu częstotliwościach od 50 kHz do 1 MHz z obszaru klatki piersiowej w przypadku euglikemii, hipoglikemii i hiperglikemii za pomocą wielokanałowego urządzenia pomiarowego EIT.
|
5 godzin
|
Miary wyników drugorzędnych
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Zmiana objawów hipoglikemii na trajektorii glikemii.
Ramy czasowe: 5 godzin
|
Objawy hipoglikemii będą zbierane w przypadku euglikemii, hipoglikemii i hiperglikemii za pomocą standaryzowanego kwestionariusza (Edynburska Skala Hipoglikemii, wyższy wynik oznacza więcej objawów, minimalny wynik 7 punktów, maksymalny wynik 77 punktów).
|
5 godzin
|
|
Parametry głosu wskazujące na dysglikemię
Ramy czasowe: 5 godzin
|
Dane głosowe będą zbierane za pomocą mikrofonu w przypadku euglikemii, hipoglikemii i hiperglikemii.
Po pobraniu próbki zostanie zastosowana interpretowalna metoda uczenia maszynowego (ML) w celu zidentyfikowania parametrów głosu wskazujących na dysglikemię.
|
5 godzin
|
|
Zmiana wydajności poznawczej na trajektorii glikemii.
Ramy czasowe: 5 godzin
|
Wydajność poznawcza zostanie oceniona za pomocą testu Trail Making B (więcej czasu potrzebnego na ukończenie testów oznacza gorszą wydajność poznawczą).
|
5 godzin
|
|
Zmiana wydajności poznawczej na trajektorii glikemii.
Ramy czasowe: 5 godzin
|
Wydajność poznawcza zostanie oceniona za pomocą testu zastępowania symboli cyfr (wyższy wynik oznacza lepszą wydajność poznawczą).
|
5 godzin
|
|
Wydajność modelu uczenia maszynowego do wykrywania dysglikemii na podstawie wyżej wymienionych sygnałów (EIT, objawy, głos, sygnały fizjologiczne) wyrażonych ilościowo jako obszar pod krzywą charakterystyki operacyjnej odbiornika (AUROC).
Ramy czasowe: 5 godzin
|
Sygnały do modelowania uczenia maszynowego będą zbierane w przypadku euglikemii, hipoglikemii i hiperglikemii.
|
5 godzin
|
|
Wydajność modelu uczenia maszynowego do wykrywania dysglikemii na podstawie wyżej wymienionych sygnałów (EIT, objawy, głos, sygnały fizjologiczne) określanych ilościowo jako czułość.
Ramy czasowe: 5 godzin
|
Sygnały do modelowania uczenia maszynowego będą zbierane w przypadku euglikemii, hipoglikemii i hiperglikemii.
|
5 godzin
|
|
Wydajność modelu uczenia maszynowego do wykrywania dysglikemii na podstawie wyżej wymienionych sygnałów (EIT, objawy, głos, sygnały fizjologiczne) określanych ilościowo jako specyficzność.
Ramy czasowe: 5 godzin
|
Sygnały do modelowania uczenia maszynowego będą zbierane w przypadku euglikemii, hipoglikemii i hiperglikemii.
|
5 godzin
|
|
Wydajność modelu uczenia maszynowego w celu przewidywania wartości glukozy na podstawie wyżej wymienionych sygnałów (EIT, objawy, głos, sygnały fizjologiczne) określonych ilościowo jako średni błąd kwadratowy (RMSE).
Ramy czasowe: 5 godzin
|
Sygnały do modelowania uczenia maszynowego będą zbierane w przypadku euglikemii, hipoglikemii i hiperglikemii.
|
5 godzin
|
|
Wydajność modelu uczenia maszynowego w celu przewidywania wartości glukozy na podstawie wyżej wymienionych sygnałów (EIT, objawy, głos, sygnały fizjologiczne) określonych ilościowo jako średnia bezwzględna różnica względna (MARD).
Ramy czasowe: 5 godzin
|
Sygnały do modelowania uczenia maszynowego będą zbierane w przypadku euglikemii, hipoglikemii i hiperglikemii.
|
5 godzin
|
|
Wydajność modelu uczenia maszynowego do przewidywania wartości glukozy na podstawie wyżej wymienionych sygnałów (EIT, objawy, głos, sygnały fizjologiczne) za pomocą wykresów Blanda-Altmana.
Ramy czasowe: 5 godzin
|
Sygnały do modelowania uczenia maszynowego będą zbierane w przypadku euglikemii, hipoglikemii i hiperglikemii.
|
5 godzin
|
|
Wydajność modelu uczenia maszynowego do przewidywania wartości glukozy na podstawie wyżej wymienionych sygnałów (EIT, objawy, głos, sygnały fizjologiczne) przy użyciu siatki błędów Clarke'a.
Ramy czasowe: 5 godzin
|
Sygnały do modelowania uczenia maszynowego będą zbierane w przypadku euglikemii, hipoglikemii i hiperglikemii.
|
5 godzin
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Sponsor
Współpracownicy
Współpracownicy
Śledczy
Śledczy
- Główny śledczy: Christoph Stettler, Prof. MD, Department of Diabetes, Endocrinology, Nutritional Medicine and Metabolism; Bern, Switzerland
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Rozpoczęcie studiów
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
Ukończenie studiów
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Pierwszy wysłany
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia wysłana aktualizacja
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Inne numery identyfikacyjne badania
Inne numery identyfikacyjne badania
- GLEAM
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .