- ICH GCP
- Реестр клинических исследований США
- Клиническое испытание NCT07502690
Валидация дистанционной фотоплетизмографии для неинвазивной оценки уровня глюкозы в крови и HbA1c
Валидация дистанционной фотоплетизмографии для неинвазивной оценки уровня глюкозы в крови и HbA1c в популяции на уровне сообщества в Джакарте
Целью этого наблюдательного исследования является оценка того, может ли технология неинвазивного сканирования лица с использованием дистанционной фотоплетизмографии (rPPG) точно оценивать уровень глюкозы в крови и HbA1c у взрослых, проживающих в сообществе в Джакарте. Исследование сосредоточено на взрослых в возрасте 18 лет и старше, включая лиц с диабетом или без него.
Основные вопросы, на которые оно направлено ответить:
- Могут ли оценки уровня глюкозы в крови и HbA1c на основе rPPG-сканирования лица соответствовать результатам стандартных лабораторных анализов крови?
- Насколько хорошо rPPG может выявлять лиц с высоким уровнем сахара в крови или риском диабета на основе установленных клинических пороговых значений?
Исследователи сравнят результаты rPPG-сканирования лица со стандартными лабораторными измерениями уровня глюкозы в крови натощак и HbA1c, чтобы определить, насколько точна и надежна эта технология для целей скрининга.
Участники будут:
- Предоставлять основную информацию, такую как возраст, пол и история болезни
- Проходить неинвазивное сканирование лица с использованием системы на основе смартфона
- Сдавать образец крови для измерения уровня глюкозы в крови натощак и HbA1c
- Выполнять все оценки во время одного визита в исследование
Это исследование направлено на определение того, может ли rPPG служить простым, неинвазивным и доступным инструментом для раннего выявления и мониторинга диабета в условиях сообщества.
Обзор исследования
Статус
Подробное описание
Введение Сахарный диабет 2 типа (СД2) представляет собой серьезную глобальную проблему для здоровья, характеризующуюся хронической гипергликемией и связанными с ней осложнениями. Стандартные методы мониторинга, такие как определение глюкозы натощак и гликированного гемоглобина (HbA1c), основаны на инвазивном заборе крови и доступе к лабораторным помещениям, что может снижать приверженность пациентов и ограничивать раннее выявление. Дистанционная фотоплетизмография (rPPG) — бесконтактная оптическая методика, использующая анализ видео лица, стала перспективной альтернативой для оценки физиологических и метаболических параметров. Однако данные о ее валидности в оценке гликемических маркеров остаются ограниченными.
Цель Целью данного исследования является оценка валидности и диагностической эффективности технологии сканирования лица на основе rPPG в определении уровня глюкозы крови и HbA1c по сравнению со стандартными лабораторными измерениями.
Методы В данном исследовании используется аналитический наблюдательный дизайн с перекрестным подходом диагностической валидации, проведенный в Келурахан Семанан, Джакарта. Всего будет набрано 150–300 взрослых участников с использованием метода выборки на основе сообщества. Каждый участник пройдет забор венозной крови для лабораторного измерения глюкозы натощак и HbA1c, а также бесконтактное сканирование лица rPPG с использованием системы на основе смартфона. Согласованность между методами будет оценена с помощью анализа Бланда-Алтмана, в то время как корреляционный анализ (Пирсона/Спирмена) оценит силу связи. Диагностическая эффективность, включая чувствительность и специфичность, будет рассчитана с использованием клинических пороговых значений (≥126 мг/дл для глюкозы и ≥6,5% для HbA1c).
Ожидаемые результаты Ожидается, что оценки, полученные с помощью rPPG, продемонстрируют умеренную или хорошую корреляцию с лабораторными измерениями, с приемлемым согласием для целей скрининга. Ожидается, что технология покажет разумную диагностическую эффективность в выявлении лиц с высоким гликемическим риском. Эти результаты могут подтвердить осуществимость использования rPPG в качестве неинвазивного, доступного инструмента скрининга для мониторинга диабета в условиях сообщества.
Тип исследования
Регистрация (Оцененный)
Контакты и местонахождение
Контакты исследования
- Имя: Ernawati Ernawati, Dr.
- Электронная почта: ernawati@fk.untar.ac.id
Учебное резервное копирование контактов
- Имя: Alexander Halim Santoso
- Номер телефона: +6281381606869
- Электронная почта: alexanders@fk.untar.ac.id
Места учебы
-
-
Jakarta Special Capital Region
-
Jakarta, Jakarta Special Capital Region, Индонезия
- Kelurahan Semanan
-
Контакт:
- Wenny Sanwani
- Номер телефона: +6281585013412
- Электронная почта: wenny.sanwani@gmail.com
-
Контакт:
- Hanna Wijaya
- Номер телефона: +6281223787878
- Электронная почта: hannwijaya@yahoo.com
-
Главный следователь:
- Ernawati Ernawati
-
Младший исследователь:
- Enny Irawaty
-
Младший исследователь:
- Zita Atzmardina
-
Главный следователь:
- Alexander Halim Santoso
-
Младший исследователь:
- Wikrama Lokapradhana
-
Младший исследователь:
- Amita Pradhani
-
Младший исследователь:
- William Kuswandi
-
Младший исследователь:
- Diana Dinali
-
Младший исследователь:
- Muhammad Fikri Dzakwan
-
Младший исследователь:
- Clement Drew
-
Младший исследователь:
- Silviana Tirtasari
-
Младший исследователь:
- Triyana Sari
-
Главный следователь:
- Yohanes Firmansyah
-
Главный следователь:
- David Wongso
-
Младший исследователь:
- Steve Geraldo Bustam
-
Младший исследователь:
- Bryan Anna Wijaya
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Метод выборки
Исследуемая популяция
Описание
Критерии включения:
- Взрослые в возрасте ≥18 лет
- Готовность к участию и предоставление информированного согласия
- Возможность пройти сканирование лица и анализ крови
- Стабильное клиническое состояние
Критерии исключения:
- Состояния лица, мешающие сигналу rPPG (например, раны, деформации)
- Использование лицевых покрытий, препятствующих обнаружению камерой
- Невозможность сохранять неподвижность во время сканирования лица
- Неполные данные или выход из исследования
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
|---|
|
Взрослые из сообщества, проходящие оценку rPPG и лабораторную оценку гликемии
Эта когорта включает взрослых в возрасте ≥18 лет из популяции, основанной на сообществе в Джакарте, которые проходят как неинвативное дистанционное фотоплетизмографическое (rPPG) сканирование лица, так и стандартное лабораторное тестирование.
Участники получат сканирование лица на основе смартфона для оценки уровня глюкозы в крови и HbA1c, за которым последует забор венозной крови для измерения уровня глюкозы в крови натощак и HbA1c с использованием стандартных лабораторных методов.
Терапевтическое вмешательство не проводится, поскольку это диагностическое валидационное исследование, сравнивающее оценки, полученные с помощью rPPG, с лабораторными референсными значениями.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Соглашение между показателями глюкозы крови, полученными с помощью rPPG, и лабораторными измерениями
Временное ограничение: Единовременная оценка на исходном уровне (во время визита в рамках исследования)
|
Оценка согласия между значениями глюкозы в крови, полученными с помощью дистанционной фотоплетизмографии (ДФПГ) сканирования лица, и стандартными лабораторными измерениями глюкозы в крови натощак с использованием анализа Блэнда-Алтмана, включая среднее смещение и пределы согласия.
|
Единовременная оценка на исходном уровне (во время визита в рамках исследования)
|
|
Соглашение между rPPG-выведенным и лабораторным HbA1c
Временное ограничение: Единичная оценка на исходном уровне (во время визита в рамках исследования)
|
Оценка согласованности между значениями HbA1c, оцененными с помощью сканирования лица rPPG, и лабораторными измерениями HbA1c с использованием анализа Блэнда-Алтмана, включая систематическую погрешность и пределы согласия.
|
Единичная оценка на исходном уровне (во время визита в рамках исследования)
|
|
Корреляция и валидация оценок rPPG с лабораторными показателями глюкозы крови и HbA1c
Временное ограничение: Единичная оценка на исходном уровне (во время визита в рамках исследования)
|
Измерение силы связи между значениями глюкозы крови и HbA1c, полученными с помощью rPPG и измеренными в лаборатории, с использованием коэффициентов корреляции Пирсона или Спирмена (Блэнда-Алтмана)
|
Единичная оценка на исходном уровне (во время визита в рамках исследования)
|
|
Диагностическая эффективность rPPG для выявления гипергликемии и риска диабета
Временное ограничение: Единичная оценка на исходном уровне (во время визита в рамках исследования)
|
Оценка чувствительности, специфичности и точности определения уровня глюкозы в крови (≥126 мг/дл) и HbA1c (≥6,5%) с помощью rPPG для выявления лиц с повышенным уровнем гликемии в сравнении с лабораторными референсными стандартами.
|
Единичная оценка на исходном уровне (во время визита в рамках исследования)
|
Соавторы и исследователи
Спонсор
Соавторы
Следователи
- Главный следователь: Yohanes Firmansyah, MD, Klinik Citra Semanan
- Директор по исследованиям: David Wongso, DexWellness
- Главный следователь: Ernawati Ernawati, Universitas Tarumanagara
- Директор по исследованиям: Alexander Halim Santoso, Universitas Tarumanagara
- Директор по исследованиям: Ratheesh Nair, Watch Your Health
- Учебный стул: Sri Tiarti, Universitas Tarumanagara
- Учебный стул: Noer Saelan Tadjudin, Universitas Tarumanagara
- Учебный стул: Putu Tommy Yudha Sumatera Suyasa, Universitas Tarumanagara
- Директор по исследованиям: Kieren Nathan Wong, Monash University
- Директор по исследованиям: Jaydee Kirani Wong, Melbourne University
- Учебный стул: Meiske Yunithree Suparman, Universitas Tarumanagara
Публикации и полезные ссылки
Общие публикации
- Zeynali M, Alipour K, Tarvirdizadeh B, Ghamari M. Non-invasive blood glucose monitoring using PPG signals with various deep learning models and implementation using TinyML. Sci Rep. 2025 Jan 2;15(1):581. doi: 10.1038/s41598-024-84265-8.
- Zanelli S, Ammi M, Hallab M, El Yacoubi MA. Diabetes Detection and Management through Photoplethysmographic and Electrocardiographic Signals Analysis: A Systematic Review. Sensors (Basel). 2022 Jun 29;22(13):4890. doi: 10.3390/s22134890.
- Shi B, Dhaliwal SS, Soo M, Chan C, Wong J, Lam NWC, Zhou E, Paitimusa V, Loke KY, Chin J, Chua MT, Liaw KCS, Lim AWH, Insyirah FF, Yen SC, Tay A, Ang SB. Assessing Elevated Blood Glucose Levels Through Blood Glucose Evaluation and Monitoring Using Machine Learning and Wearable Photoplethysmography Sensors: Algorithm Development and Validation. JMIR AI. 2023 Oct 27;2:e48340. doi: 10.2196/48340.
- Santillan A, Travez Proano EI, Jaramillo Encalada IN, Abril Lopez PA, Tricallotis J, Acosta-Espana JD. Structured telemonitoring reduces HbA1c and emergency visits in insulin-treated type 2 diabetes: a controlled cohort study in Ecuador's public hospital. Front Clin Diabetes Healthc. 2026 Feb 9;7:1734589. doi: 10.3389/fcdhc.2026.1734589. eCollection 2026.
- Qawqzeh YK, Bajahzar AS, Jemmali M, Otoom MM, Thaljaoui A. Classification of Diabetes Using Photoplethysmogram (PPG) Waveform Analysis: Logistic Regression Modeling. Biomed Res Int. 2020 Aug 11;2020:3764653. doi: 10.1155/2020/3764653. eCollection 2020.
- Kwon TH, Kim KD. Machine-Learning-Based Noninvasive In Vivo Estimation of HbA1c Using Photoplethysmography Signals. Sensors (Basel). 2022 Apr 12;22(8):2963. doi: 10.3390/s22082963.
- Farenden E, Kelly J, Russell A, Menon A. Remote Monitoring for Type 2 Diabetes: What Do Patients, Healthcare Professionals, and Executives Think? Stud Health Technol Inform. 2024 Jan 25;310:1526-1527. doi: 10.3233/SHTI231276.
- Chu J, Yang WT, Lu WR, Chang YT, Hsieh TH, Yang FL. 90% Accuracy for Photoplethysmography-Based Non-Invasive Blood Glucose Prediction by Deep Learning with Cohort Arrangement and Quarterly Measured HbA1c. Sensors (Basel). 2021 Nov 24;21(23):7815. doi: 10.3390/s21237815.
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Оцененный)
Первичное завершение (Оцененный)
Завершение исследования (Оцененный)
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (Действительный)
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- 20260324
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Описание плана IPD
Сроки обмена IPD
Критерии совместного доступа к IPD
Совместное использование IPD Поддерживающий тип информации
- STUDY_PROTOCOL
- САП
- МКФ
- АНАЛИТИЧЕСКИЙ_КОД
- КСО
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .