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使用通过可穿戴设备提供的分析和有针对性的反馈来增强慢性病患者的能力 (EMPOWER)

2024年4月16日 更新者:Singapore General Hospital

使用通过可穿戴设备 (EMPOWER) 提供的分析和有针对性的反馈来增强慢性病患者的能力

慢性病是新加坡人死亡的主要原因。 随着年龄的增长和新加坡人口的迅速老龄化,慢性病患病率上升,需要新的护理模式来有效预防这些疾病的发作并延缓这些疾病的进展。 医疗技术的进步提供了新的创新,帮助医疗系统应对快速增长的医疗需求。 其中包括移动应用程序、可穿戴技术和机器学习衍生的个性化行为干预。 该项目的总体目标是通过移动应用程序和可穿戴设备提供有针对性的推动以维持行为改变,从而改善慢性病患者的健康结果。 目标是设计、开发和评估一个自适应干预平台,该平台能够提供个性化的行为推动,以促进和维持老年糖尿病患者的健康行为改变。 目的是评估通过可穿戴设备 (FitBit) 和集成移动应用程序提供的实时个性化教育和行为干预在改善使用患者激活测量 (PAM) 测量的患者激活分数方面的临床有效性。 次要结果指标包括成本效益、生活质量、药物依从性、医疗保健成本、利用率和实验室结果。 研究人员将与 SingHealth Regional Health System 和新加坡国立大学的专家一起,对 1,000 名符合条件的患者进行随机对照试验。 该提案旨在通过患者赋权和有针对性的慢性病护理,实现糖尿病患者可持续且具有成本效益的行为改变。

研究概览

地位

完全的

条件

干预/治疗

详细说明

在管理慢性病患者时,传统的基于医疗机构的偶发接触咨询模式在监测和干预患者生活方式因素方面的接触有限。 已发现这些因素在管理 3H 方面比药物更有效。 拟议的自适应平台将利用可穿戴和移动应用技术,这些技术能够持续跟踪多种生理和生活方式因素数据(例如, 中等到剧烈的活动分钟数、静息心率、睡眠时间以及质量和饮食习惯)

同样,由于医护人员在当前咨询模式下与患者的接触有限,当前的健康教育和干预往往是“一刀切”、被动和“自上而下”的知识加载。 期望患者在咨询后改变他们的行为或记住健康教育知识。 拟议的自适应平台将使用从多个利益相关者(包括患者)和多个数据源获得的教育和行为线索来构建,目的是收集与患者在 3H 状况管理中的需求相关的更全面和有针对性的反馈。 由于生活方式因素和习惯的改变需要时间,与目前仅在咨询随访期间提供建议的护理模式相比,所提出的平台还可以以更恒定的间隔向患者提供及时和适当的反馈和提醒

为了能够为当前和未来的老年人的生活增加健康年限,需要在不干扰老年人日常活动的情况下对行为干预进行仔细研究和认真实施,以实现当前初级保健管理的革命性改进。

研究人员将进行一项定性研究,以深入和丰富地了解适合慢性病患者的轻推类型。 通过使用电子病历的建模方法,所提出的自适应平台将对患者进行分组并预先设置适合他们的微调。 这使研究人员能够识别出 3H 并发症风险较高的患者,并快速匹配所需的微调以改变行为。

拟议的自适应平台还旨在通过为患者提供有关其健康状况的自动一口大小的知识来增强患者的能力。 再加上对其健康行为的实时个性化反馈,患者将掌握知识,以更少的医疗保健人力和资源来掌控自己的健康。

拟议的自适应平台将集成到普通移动可穿戴设备中,这些设备现在已被许多新加坡人广泛使用。 因此,它也可以用最少的资源和教育相对容易地扩大规模。

因此,拟议的适应性干预将改善健康结果并减少医疗保健利用率。 获得授权的患者将减少并发症并改善健康结果,从而减轻患者和护理人员的负担,提高生活质量。

研究类型

介入性

注册 (实际的)

1000

阶段

  • 不适用

联系人和位置

本节提供了进行研究的人员的详细联系信息,以及有关进行该研究的地点的信息。

学习地点

      • Singapore、新加坡、486838
        • Singapore General Hospital
      • Singapore、新加坡
        • Duke-NUS Medical School
      • Singapore、新加坡
        • National University of Singapore - Saw Swee Hock School of Public Health
      • Singapore、新加坡
        • National University of Singapore - School of Computing
      • Singapore、新加坡
        • SingHealth Polyclinic (Bedok)
      • Singapore、新加坡
        • SingHealth Polyclinic (Punggol)
      • Singapore、新加坡
        • SingHealth Polyclinic (Tampines)

参与标准

研究人员寻找符合特定描述的人,称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。

资格标准

适合学习的年龄

40年 至 120年 (成人、年长者)

接受健康志愿者

不

描述

纳入标准:

  • 招聘时年满40岁
  • 在招聘时已被诊断出患有糖尿病
  • 最近的 HbA1c 大于或等于 7.0% mmol/l
  • 身体能锻炼
  • 精通英语
  • 同意接受 FitBit 和自适应干预平台的监测
  • 能够遵守FitBit监测时间表

排除标准:

  • 关于胰岛素治疗
  • 日常生活的基本活动需要帮助 (BADL)
  • 招聘时已计划来年进行大手术或外科手术
  • 认知障碍(在简易心理测验中得分大于或等于 6)

学习计划

本节提供研究计划的详细信息,包括研究的设计方式和研究的衡量标准。

研究是如何设计的?

设计细节

  • 主要用途:卫生服务研究
  • 分配:随机化
  • 介入模型:并行分配
  • 屏蔽:三倍

武器和干预

参与者组/臂
干预/治疗
无干预:安慰剂
对照组的患者将拥有 FitBit。 但是,没有向控制臂中的患者提供个性化的微调。 将不定期发送提醒以鼓励坚持佩戴 FitBit。
实验性的:轻推
干预组的患者将获得 FitBit 设备,并被鼓励尽可能多地佩戴它。 使用 PurePulse 和 SmartTrack54 等 FitBit 内置跟踪技术,患者的日常活动(例如步数、久坐时间、心率、睡眠时间和锻炼)将被捕获并同步到第 2 阶段开发的自适应干预平台,以实现实时-时间跟踪。
行为轻推将通过自适应干预平台通过通知同步传送到患者的 FitBit 设备。 为确保提供及时和个性化的微调,将根据患者的社会人口统计学、临床和基线活动跟踪模式开发预测性微调。 这些微调将在特定触发条件下自动发送给患者。 还将评估助推措施在行为改变方面的有效性。 例如,在检测到长时间久坐后鼓励患者进行短距离步行的预测性轻推将通过轻推后的步数数据评估其效果。 将使用迭代方法生成一组有效的推动及其最适合特定活动模式的交付时间。

研究衡量的是什么?

主要结果指标

结果测量
措施说明
大体时间
通过患者激活量度测量的患者激活分数
大体时间:12个月
12 个月时干预组和对照组患者激活评分的差异
12个月

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
通过 Voils 量表测量的药物依从性
大体时间:6个月、12个月
干预组和对照组在 6 个月和 12 个月时的服药依从性差异
6个月、12个月
服药依从性通过坚持补充和药物量表来衡量
大体时间:6个月、12个月
干预组和对照组在 6 个月和 12 个月时的服药依从性差异
6个月、12个月
SF36-v2 衡量的生活质量
大体时间:12个月
12 个月时干预组和对照组的生活质量差异
12个月
EQ-5D-5L 衡量的生活质量
大体时间:6个月、12个月
干预与对照在 6 个月和 12 个月时的生活质量差异
6个月、12个月
医疗费用
大体时间:12个月
整个 12 个月的医疗费用
12个月
以步数衡量的体力活动
大体时间:12个月
12 个月内的步数
12个月
以中度至剧烈活动分钟数衡量的身体活动
大体时间:12个月
整个 12 个月中等到剧烈的活动分钟数
12个月
通过卡路里摄入量、碳水化合物和糖分摄入量来衡量的饮食
大体时间:12个月
整个12个月的饮食
12个月
糖化血红蛋白
大体时间:12个月
整个 12 个月的 HbA1c
12个月

合作者和调查者

在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。

调查人员

  • 首席研究员:Lian Leng Low、Singhealth Foundation

研究记录日期

这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查,以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。

研究主要日期

学习开始 (实际的)

2021年5月11日

初级完成 (实际的)

2023年8月31日

研究完成 (实际的)

2023年8月31日

研究注册日期

首次提交

2020年8月14日

首先提交符合 QC 标准的

2020年8月17日

首次发布 (实际的)

2020年8月19日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2024年4月17日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2024年4月16日

最后验证

2024年4月1日

更多信息

与本研究相关的术语

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)?

不

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

不

研究美国 FDA 监管的设备产品

不

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