BGEM Use as Blood Glucose Prediction Model in T2DM Population of Indonesia

Rövid összefoglaló (regiszter, angolul)

Using signals from consumer-grade PPG sensors on wrist wearables, smart rings or hearables, BGEM® AI model computes the relevant digital biomarkers correlated with the change of blood glucose level to predict a blood glucose result for monitoring and evaluating diabetic risks Ukrida in collaboration with Actxa \& Lif aims to enhance the current model's prediction accuracy to predict the blood glucose levels of individuals almost as accurately as a glucometer. To achieve this, Actxa aims to collect data from around 500 individuals with diabetes in this exercise and 400 healthy or undiagnosed (prediabetes/diabetes) individuals.

Mit vállalsz

• Vizsgálat típusa: Megfigyeléses
• Bevont résztvevők: 885
• 2024. júl. 30. és az elsődleges befejezés (2024. okt. 5.) között
• 1 helyszín, 1 országban
• Vizitek és vizsgálatok: kérdezd a vizsgálat csapatát, a regiszter nem sorolja fel őket

A(z) ClinicalTrials.gov regisztermezőiből összeállítva. A vizsgálatot írja le, nem a te helyzetedet.

Ki nem vehet részt

Szó szerint a(z) ClinicalTrials.gov forrásból, témák szerint csoportosítva. Hogy ki vehet részt, azt csak a vizsgálat csapata dönti el.

Kiket keres a vizsgálat

Életkor a regiszterben: 18 év – 59 év · Nem: nők és férfiak · Egészséges önkénteseket nem fogad

A teljes feltétellista: ClinicalTrials.gov

Helyszínek (1)

Helyszínek a regiszter sorrendjében. Ha a profilodba mented a városodat, távolság szerint rendeződnek.

Kapcsolódó publikációk

• Assessment of Blood Glucose Measurement Using New Noninvasive Technology: Protocol and Methodology.JMIR Res Protoc · 2026 · PMID 41505712