Identification of Patients With Elevated Urine Albumin–to-Creatinine Ratio Levels in a Type 2 Diabetes Mellitus Cohort Based on Data Submitted by Patients via a Smartphone App (SMART-Finder): Protocol for an Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite effective treatment options, chronic kidney disease (CKD) has become a major cause of mortality worldwide due to the ever-increasing number of patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM). Guideline-compliant, at least, annual screening of patients with T2DM is crucial to prevent renal disease progression. However, data on the prevalence of CKD in patients with T2DM and on screening frequency are limited. SMART-Finder is the first study to exclusively use data provided directly by patients via an adherence app to collect information on the prevalence of CKD, risk factors, disease management, and quality of life of patients with T2DM in Germany. OBJECTIVE: The primary objective of this study is to determine the proportion of patients with T2DM and an elevated urine albumin-to-creatinine ratio (UACR; albumin-to-creatinine ratio stage A2 and A3) at baseline and after 12 (±3) months. Secondary objectives include the proportion of patients who remain in or switch to another albumin-to-creatinine ratio classification category after 12 months, information on quality of life, disease awareness, and adherence rates, as well as the proportion of patients without any UACR-screening data. Recruitment occurs via push notification among MyTherapy app users with T2DM. METHODS: This is a single-arm, retrospective/prospective, observational, digital, patient-centered cohort study, with recruitment and data documentation via a health app. Required routine laboratory data are provided by treating physicians to their patients for data entry. The study population includes adult patients with T2DM documenting their data in the MyTherapy app using their own smartphone or tablet. Study participants are provided with a specifically developed electronic case report form containing questions on demographic and general data, quality of life, disease awareness, and laboratory values including estimated glomerular filtration rate, UACR, hemoglobin 1Ac, and blood pressure. Apart from demographic and general data, all data are collected at baseline and 12 months after the last UACR assessment. An automatically generated push notification reminds participants of the second data entry. The extracted and pseudonymized data are analyzed descriptively. RESULTS: The enrollment period for this study started in February 2023 and shall end after 12 months or after the enrollment of 5000 patients. An interim analysis is planned 3 months after the inclusion of the first patient and the final analysis after 12 months of follow-up. CONCLUSIONS: Overall, the study will contribute to minimizing the existing data gap on the prevalence of CKD in patients with T2DM in Germany, provide important insights into the current disease management of patients with T2DM in everyday clinical practice in Germany, and support guideline-based care for the participating patients. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/44996.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».