Подсчет углеводов с помощью моделирования у людей с сахарным диабетом 1 типа. Протокол клинического испытания

Условия исследования Пациенты с СД1, обученные подсчету углеводов, последующее наблюдение которых считается возможным, будут набраны из университетских больниц и клиник, специализирующихся на лечении людей с СД в городе Медельин, Колумбия.

Сопутствующие вмешательства Поскольку будут набраны только пациенты с СД1, ожидается, что пациенты в обеих группах будут получать инсулин либо по схеме множественных инъекций, либо с помощью инсулиновой помпы. Других утвержденных вмешательств для лечения СД1 не существует. Исследователям будет дано указание избегать использования неутвержденных препаратов для лечения СД1.

Прекращение протокола

Протокол будет прекращен, если будет выполнено любое из следующих условий:

Пациент не желает продолжать участие в исследовании. Лечащий врач пациентки решает, что она не должна продолжать участие в исследовании из-за необходимости дополнительных методов лечения, которые могут повлиять на способность пациента взаимодействовать с приложением или существенно изменить поведение глюкозы и потребовать других вмешательств, таких как лечение высокими дозами глюкокортикоидов.

Пациентке требуется стационарное лечение в течение более 72 часов, и использование приложения по усмотрению исследователя может помешать ее лечению или поставить под угрозу ее здоровье.

У пациента развивается состояние, при котором непрерывный мониторинг уровня глюкозы противопоказан, например неизлечимая аллергия на клей, частые рентгенологические обследования, которые могут противопоказать имплантацию устройств, или любое общее состояние кожи, делающее невозможным введение устройства в любую область тела.

Размер выборки Размер выборки был рассчитан на основе основного результата, т. е. ожидаемой разницы в TIR.

Двадцать восемь пациентов, по 14 в группе, должны будут проанализировать время в диапазоне с использованием модели смешанных эффектов, предполагающей стандартное отклонение 4%, статистическую мощность 90%, частоту ошибок типа I 0,05% и интра- предметная изменчивость 5% и межсубъектная изменчивость 9%. Размер выборки был скорректирован до 15 пациентов в группе, чтобы допустить 10%-ный процент отказа в группе вмешательства, предполагая, что ни один пациент в контрольной группе не мог получить доступ к вмешательству. Чтобы сохранить статистическую мощность, размер выборки был скорректирован с помощью коэффициента, который представляет коэффициент выбытия.

Набор Участники будут набраны из университетских больниц и клиник, специализирующихся на лечении СД1, куда пациентов направляют для лечения с помощью инсулиновой помпы или поддержки НГМ в Медельине, Колумбия. Участники будут приглашены на исследование их лечащими врачами в каждом центре.

Генерация случайной последовательности Участники будут случайным образом распределены в соотношении 1:1 к группе вмешательства или контрольной группе с помощью последовательности сгенерированных компьютером случайных чисел с использованием переставленных блоков от 4 до 6 человек переменного размера. Размер блоков не раскрывается, чтобы обеспечить скрытие последовательности. Последовательность будет сгенерирована с помощью веб-приложения.

Механизм сокрытия распределения Сокрытие распределения будет поддерживаться с использованием централизованной системы рандомизации на базе Интернета. Эта система не передаст код распределения координатору до последнего оценочного визита, что не позволит исследователю узнать группу, в которую будет включен пациент.

Внедрение случайной последовательности В ходе исследования рандомизация будет осуществляться исследовательским подразделением больницы имени Пабло Тобона Урибе. Координатор исследования получит доступ к списку последовательностей и назначит сгенерированный код каждому пациенту. В приложении будут предварительно записаны коды и присвоение каждого кода одному из направлений исследования. Это обеспечит независимость исследователей и лиц, ответственных за анализ данных.

Ослепление Из-за характера вмешательства пациенты и исследователи не будут ослеплены. Вместо этого лица, ответственные за анализ данных, будут скрыты до тех пор, пока анализ данных не будет завершен. Это будет сделано путем присвоения кодов пациентам, с которыми лица, ответственные за обработку данных, будут идентифицировать каждый набор данных и создавать базы данных. Группы заданий будут называться Группа А и Группа Б, и действия каждой группы будут известны только координатору в исследовательском отделе. Группы будут рассекречены для интерпретации после завершения исследования и составления плана анализа.

Методы сбора данных

Данные будут собираться с использованием кода, присвоенного каждому пациенту во время создания последовательности рандомизации, а базы данных будут создаваться еженедельно со следующей информацией:

Время в диапазоне и время вне диапазона: время в диапазоне и вне диапазона будет рассчитываться на основе данных, полученных от непрерывного монитора глюкозы при каждом еженедельном посещении одним из исследователей. Этот человек будет обучен извлечению данных из CGM.

Эпизоды гипогликемии 3 степени: при каждом посещении один из исследователей запрашивает и записывает эпизоды гипогликемии 3 степени, которые были у пациента.

Гликемическая вариабельность: гликемическая вариабельность будет рассчитываться на основе данных, полученных из CGM.

Степень согласия модели, основанной на феноменологии: данные для оценки степени совпадения уровней глюкозы модели, основанной на феноменологии, будут получены путем сравнения моделирования, полученного с помощью модели, и данных, полученных с помощью CGM. Значения уровня глюкозы, оцененные моделью, будут храниться на сервере в течение всего периода исследования, а затем будут введены в базу данных для анализа.

Действия, выполняемые участниками: решение, введенное пациентом, сообщается в том же приложении, которое выполняет подсчет углеводов, и сохраняется на сервере для последующего анализа.

Юзабилити приложения: участники заполнят шкалу юзабилити во время последнего визита. Эти данные будут храниться на сервере и впоследствии анализироваться.

На рис. 2 показана блок-схема пациента.

Удержание Учитывая короткое время последующего наблюдения, никаких потерь не ожидается. Тем не менее, будут предприняты все разумные усилия для обеспечения последующих действий. Следующий визит будет запланирован при каждом последующем посещении, и участникам будут возмещены транспортные расходы, если они потребуются для посещения визитов.

Участники могут покинуть исследование в любое время и по любой причине. Кроме того, исследователи могут отозвать участников, если они сочтут какую-либо опасность для участника, продолжающего участие в исследовании.

Участники могут быть исключены из исследования, если компетентный орган примет такое решение.

Управление данными Все данные будут записываться в электронном виде в формы, хранящиеся на виртуальном сервере во время исследования. Доступ к этим формам будет ограничен и разрешен только исследовательским отделом больницы Пабло Тобона Урибе.

Данные, полученные из CGM, будут храниться в исходном формате на виртуальном сервере после деидентификации пациента, и к ним можно будет получить доступ для целей проверки качества данных.

Исследовательское подразделение больницы Пабло Тобона Урибе будет хранить все данные в течение неопределенного времени, но любая информация, которая может идентифицировать пациентов, будет удалена.

Статистические методы. В таблице 1 показаны исходные переменные групп, содержащихся в таблице для оперативного определения переменных (дополнительная таблица 1), и они будут представлены в виде деления на группы назначения лечения. Анализ нормальности будет выполняться с использованием графика Q-Q (квантиль-квантиль) и критерия Шапиро-Уилка. В соответствии с распределением данных непрерывные переменные будут представлены как среднее и стандартное отклонение или медианы и межквартильные диапазоны. Дискретные переменные будут представлены как медианы и межквартильные размахи, а качественные переменные будут представлены как абсолютные частоты и пропорции.

Анализируемая популяция Полный набор для анализа: Полный набор для анализа будет состоять из всех рандомизированных лиц, включая потери при последующем наблюдении и отклонении от протокола.

Набор для анализа по протоколу: набор для анализа по протоколу будет состоять из лиц, которые используют приложение CHOC + Sim не менее 80% времени. Эта пропорция использования моделирования предлагается на основе предыдущих результатов, которые показывают, что время ношения датчика CGM связано с более значительным снижением уровня глюкозы.

План анализа целей Полный набор анализов будет использоваться для первичной конечной точки и анализа намерения лечить. Это будет сравниваться с результатом анализа в качестве анализа чувствительности, принимая во внимание только набор анализов по протоколу. Анализ смешанной модели будет использоваться для оценки разницы во времени в диапазоне. TIR включен в качестве зависимой переменной в анализ модели смешанных эффектов. Тип лечения и время с момента рандомизации включены в качестве независимых переменных. TIR до рандомизации, тип лечения инсулином и HbA1c до рандомизации будут включены в качестве ковариантов.

Результаты вторичного подсчета будут проанализированы в наборе для каждого протокола. Количество эпизодов гипогликемии 3-й степени и количество ДКА или ГСС будут сравниваться в обеих группах с использованием соотношения показателей заболеваемости, рассчитанного с использованием регрессии Пуассона, если дисперсия меньше среднего, или отрицательной биномиальной регрессии в противном случае (60, 61). ).

Согласие между феноменологической моделью и измерениями CGM будет проанализировано с использованием пределов согласия (LoA) в полном наборе данных. Однако клиническая интерпретация LoA не является однозначной без минимальной клинически значимой разницы. Что еще более важно, он не учитывает клинический риск, связанный с ошибкой в ​​оценке. Поэтому авторы также решили провести анализ сетки ошибок.