Denne side blev automatisk oversat, og nøjagtigheden af ​​oversættelsen er ikke garanteret. Der henvises til engelsk version for en kildetekst.

Forebyggelse af slagtilfælde og pludselig hjertedød ved optagelse af 1-kanals elektrokardiogrammer (PRICE)

5. april 2022 opdateret af: A-Rhythmik GmbH
Enkeltkanals elektrokardiogrammer (afledning I af 12-aflednings overflade-EKG; 30 sekunder) vil blive indsamlet fra forsøgspersoner/patienter på 11 kliniske centre i Tyskland for at træne en kunstig intelligens i den automatiske diagnose af regelmæssige og uregelmæssige hjerterytmer. Hjerterytmer af interesse er normal sinusrytme (SR), atrieflimren (AF), atrielle præmature slag (APB'er), ventrikulære præmature slag (VPB'er) og ikke-vedvarende ventrikulær takykardi (VT). Pr. diagnose kræves der 20.000 EKG'er, for i alt kan der opnås 100.000 EKG'er fra cirka 10.000 forsøgspersoner/patienter.

Studieoversigt

Detaljeret beskrivelse

I fase 1 af et forskningsprojekt med titlen 'Forebyggelse af slagtilfælde og pludselig hjertedød ved registrering af 1-kanals elektrokardiogrammer' (PRICE), vil i alt 100.000 30-sek. indsamles fra cirka 10.000 forsøgspersoner/patienter på 11 deltagende kliniske centre i Tyskland. Relevante baseline kliniske patientkarakteristika vil også blive registreret. EKG'erne, diagnosticeret af en erfaren elektrofysiolog (diagnostisk guldstandard), vil blive indført i en kunstig intelligens (AI) til automatisk detektion af normal sinusrytme (SR), atrieflimren (AF), atrielle præmature slag (APB'er), ventrikulær for tidlige slag (VPB'er) og ikke-vedvarende ventrikulær takykardi (VT). Det forventes, at den samlede diagnostiske nøjagtighed af AI over for en erfaren elektrofysiolog vil være i størrelsesordenen 95%.

I PRICE fase 2 vil EKG-diagnose af AI blive sammenlignet med diagnose af 3 generelle kardiologer af samme EKG. Det forventes, at AI vil overgå de generelle kardiologer med hensyn til diagnostisk nøjagtighed.

Den sidste kliniske fase af PRICE-projektet vil omfatte et randomiseret, kontrolleret samfundsstudie med risikopatienter for at fastslå overlegenheden i slagtilfældeforebyggelse af AI-detektion af AF på smartwatch-EKG'er vs. ingen AF-detektion.

Undersøgelsestype

Observationel

Tilmelding (Forventet)

10000

Kontakter og lokationer

Dette afsnit indeholder kontaktoplysninger for dem, der udfører undersøgelsen, og oplysninger om, hvor denne undersøgelse udføres.

Studiekontakt

Undersøgelse Kontakt Backup

  • Navn: Michael Schlüter, PhD
  • Telefonnummer: +49172 4089325
  • E-mail: meos04@gmx.de

Studiesteder

      • Lübeck, Tyskland, 23538
        • Rekruttering
        • Universitäres Herzzentrum, Lübeck, Germany
        • Kontakt:
        • Kontakt:
          • Michael Schlüter, PhD
          • Telefonnummer: +49172 408 9325
          • E-mail: meos04@gmx.de
        • Ledende efterforsker:
          • Roland R. Tilz, MD

Deltagelseskriterier

Forskere leder efter personer, der passer til en bestemt beskrivelse, kaldet berettigelseskriterier. Nogle eksempler på disse kriterier er en persons generelle helbredstilstand eller tidligere behandlinger.

Berettigelseskriterier

Aldre berettiget til at studere

18 år til 85 år (VOKSEN, OLDER_ADULT)

Tager imod sunde frivillige

Ja

Køn, der er berettiget til at studere

Alle

Prøveudtagningsmetode

Sandsynlighedsprøve

Studiebefolkning

Patienter fra tertiære centre

Beskrivelse

Inklusionskriterier:

  • Hjerterytme af interesse til stede på EKG

Ekskluderingskriterier:

  • Patienten er ude af stand til eller ikke villig til at underskrive informeret samtykkeerklæring

Studieplan

Dette afsnit indeholder detaljer om studieplanen, herunder hvordan undersøgelsen er designet, og hvad undersøgelsen måler.

Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?

Design detaljer

Kohorter og interventioner

Gruppe / kohorte
Intervention / Behandling
Sinus rytme
Forsøgspersoner/patienter i normal sinusrytme
1-kanals elektrokardiogrammer indsamles for at træne en kunstig intelligens i den automatiske diagnose af regelmæssige og uregelmæssige hjerterytmer
Atrieflimren
Patienter med atrieflimren
1-kanals elektrokardiogrammer indsamles for at træne en kunstig intelligens i den automatiske diagnose af regelmæssige og uregelmæssige hjerterytmer
Atrielle for tidlige komplekser
Patienter med atrielle for tidlige komplekser mellem sinusslag
1-kanals elektrokardiogrammer indsamles for at træne en kunstig intelligens i den automatiske diagnose af regelmæssige og uregelmæssige hjerterytmer
Ventrikulære præmature komplekser
Patienter med ventrikulære for tidlige komplekser mellem sinusslag
1-kanals elektrokardiogrammer indsamles for at træne en kunstig intelligens i den automatiske diagnose af regelmæssige og uregelmæssige hjerterytmer
Ventrikulær takykardi, ikke-vedvarende
Patienter med episoder af ikke-vedvarende ventrikulær takykardi mellem sinusslag
1-kanals elektrokardiogrammer indsamles for at træne en kunstig intelligens i den automatiske diagnose af regelmæssige og uregelmæssige hjerterytmer

Hvad måler undersøgelsen?

Primære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Diagnostisk nøjagtighed af AI
Tidsramme: 1 år
Overordnet diagnostisk nøjagtighed af AI i diagnosticering af normale SR, AF, APB'er, VPB'er og ikke-vedvarende VT (guldstandard: diagnose af erfaren elektrofysiolog)
1 år
EKG R-R interval
Tidsramme: Umiddelbar
30-sekunders gennemsnit og standardafvigelse af R-R intervaller
Umiddelbar
EKG QRS-kompleks varighed
Tidsramme: Umiddelbar
Måling af bredde/varighed af QRS-kompleks; skelnen mellem "smal" (<=110ms) og "bred" (>110ms)
Umiddelbar
EKG QRS-kompleks fragmentering
Tidsramme: Umiddelbar
Vurdering af tilstedeværelse ("Ja") eller fravær ("Nej") af QRS-kompleks fragmentering
Umiddelbar
EKG QTc interval
Tidsramme: Umiddelbar
Beregning af hjertefrekvenskorrigeret QT-interval (QTc) via Bazett-formlen ud fra målt QT-interval
Umiddelbar
EKG T-bølge inversion
Tidsramme: Umiddelbar
Vurdering af tilstedeværelse ("Ja") eller fravær ("Nej") af T-bølgeinversion
Umiddelbar

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
EKG P-bølge
Tidsramme: Umiddelbar
Vurdering af tilstedeværelse ("Ja") eller fravær ("Nej") af P-bølge på EKG; måling af P-bølgevarighed (i ms)
Umiddelbar
EKG PQ interval
Tidsramme: Umiddelbar
Måling af PQ-interval (begyndelse af P-bølge til begyndelse af Q-bølge) på EKG
Umiddelbar
EKG QT-interval
Tidsramme: Umiddelbar
Måling af QT-interval (begyndelse af Q-bølge til slutning af T-bølge) på EKG
Umiddelbar

Samarbejdspartnere og efterforskere

Det er her, du vil finde personer og organisationer, der er involveret i denne undersøgelse.

Sponsor

Efterforskere

  • Ledende efterforsker: Karl-Heinz Kuck, MD, Universitäres Herzzentrum, Lübeck, Germany

Datoer for undersøgelser

Disse datoer sporer fremskridtene for indsendelser af undersøgelsesrekord og resumeresultater til ClinicalTrials.gov. Studieregistreringer og rapporterede resultater gennemgås af National Library of Medicine (NLM) for at sikre, at de opfylder specifikke kvalitetskontrolstandarder, før de offentliggøres på den offentlige hjemmeside.

Studer store datoer

Studiestart (FAKTISKE)

1. oktober 2021

Primær færdiggørelse (FORVENTET)

1. juli 2022

Studieafslutning (FORVENTET)

30. juni 2023

Datoer for studieregistrering

Først indsendt

17. november 2020

Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier

18. november 2020

Først opslået (FAKTISKE)

19. november 2020

Opdateringer af undersøgelsesjournaler

Sidste opdatering sendt (FAKTISKE)

6. april 2022

Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier

5. april 2022

Sidst verificeret

1. april 2022

Mere information

Begreber relateret til denne undersøgelse

Plan for individuelle deltagerdata (IPD)

Planlægger du at dele individuelle deltagerdata (IPD)?

INGEN

Lægemiddel- og udstyrsoplysninger, undersøgelsesdokumenter

Studerer et amerikansk FDA-reguleret lægemiddelprodukt

Ingen

Studerer et amerikansk FDA-reguleret enhedsprodukt

Ingen

Disse oplysninger blev hentet direkte fra webstedet clinicaltrials.gov uden ændringer. Hvis du har nogen anmodninger om at ændre, fjerne eller opdatere dine undersøgelsesoplysninger, bedes du kontakte register@clinicaltrials.gov. Så snart en ændring er implementeret på clinicaltrials.gov, vil denne også blive opdateret automatisk på vores hjemmeside .

Abonner