ChiCTR2600118909
尚未开始
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2026-02-12
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二型糖尿病
数智赋能糖尿病整合服务干预研究
数智赋能糖尿病整合服务干预研究
本研究旨在设计并实施一套数智赋能的糖尿病整合服务干预方案，构建基于人工智能（AI）与信息技术的新型基层糖尿病管理模式。通过开展一项平行随机对照试验（以常规照护为对照），检验该模式的有效性、可推广性，并进行卫生经济学评价。
随机平行对照
其它
随机分配序列由一名不参与研究现场实施和受试者招募的独立统计学家产生。使用 SAS 9.4 统计软件（或 R 语言），采用分层区组随机化（Stratified Block Randomization）方法。 具体操作： 以5个镇（分中心）作为分层因素，以40个社区卫生服务站（社区）作为随机化单位（Cluster）。在每个层级内，设置固定区组大小（Block size），将社区按 1:1 的比例随机分配至干预组或对照组。生成的随机分配表由项目主要负责人保存，直到数据分析阶段才进行盲态审核。
鉴于本研究为行为与数字健康干预（使用“食医伴侣”小程序），受试者和干预实施人员（家庭医生/个案管理员）无法实施盲法，故采用**开放标签（Open-label）**设计，受试者知晓其分组状态 。 为减少偏倚，本研究实施结局评估盲法（Outcome Assessor Blinding）： 结果评估员盲法： 负责收集临床数据（如采血、测量）和问卷调查的人员独立于服务团队，且对受试者的分组情况不知情 。 数据分析盲法： 数据分析人员在处理数据时将处于盲态，仅通过已加密的组别代码（如 Group A/B）进行分析，直至分析结束后才揭盲 。
自筹
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600
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2026-03-01
2026-09-30
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年龄 ≥ 18岁且 ≤ 70岁 。 糖化血红蛋白（HbA1c）≥ 6.5% 。 在当地居住时间 ≥ 6个月 。 能够使用智能手机进行拍照和使用微信聊天应用程序 。 自愿签署知情同意书 。；
请登录查看诊断为1型糖尿病、妊娠糖尿病或继发性糖尿病 。 患有严重的糖尿病并发症 。 最近6个月内接受过放疗或化疗 。 患有严重的智力残疾、阿尔茨海默病或其他精神疾病 。 正在参与可能影响本研究的其他项目 。 存在其他严重残疾或疾病被研究者认为无法参与研究的情况 。；
请登录查看北京大学
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