Ætiologisk diagnose af hjertesygdomme baseret på ekkokardiografiske billeder og kliniske data. (ORCHID)
12. juli 2023 opdateret af: Hospices Civils de Lyon
Forskningshypotese - Nylige undersøgelser har vist, at højdimensionelle deskriptorer af hjertefunktionen effektivt kan udnyttes til at karakterisere målrettede patologier. I dette projekt antager vi, at ekkokardiogrammer besidder et væld af information, der i øjeblikket er underudnyttet, og som kombineret med relevante patientdata vil muliggøre udviklingen af robuste og præcise digitale værktøjer til ætiologisk diagnose.
Målsætninger - Baseret på vigtige fremskridt for nylig inden for billedanalyse, især af medlemmer af konsortiet, er formålet med dette projekt at udvikle strenge og forklarelige forudsigelsesmodeller for hjertesygdomme ud fra ekkokardiografi baseret på transformatorparadigmet (AI). Styrken af denne undersøgelse ligger i udviklingen af en stærk AI-ramme til at modellere de komplekse interaktioner mellem højkvalitets billedbaserede målinger udtrukket fra ekkokardiogrammer og relevante patientdata for automatisk at forudsige ætiologisk diagnose af hjertesygdomme
Studieoversigt
Status
Rekruttering
Undersøgelsestype
Observationel
Tilmelding (Anslået)
1000
Kontakter og lokationer
Dette afsnit indeholder kontaktoplysninger for dem, der udfører undersøgelsen, og oplysninger om, hvor denne undersøgelse udføres.
Studiesteder
-
-
-
Pierre-Bénite, Frankrig, 69310
- Rekruttering
- Hopital Lyon Sud
-
Kontakt:
- Pierre-Yves COURAND, MD, PhD
- Telefonnummer: +33 04.78.86.57.37
- E-mail: pierre-yves.courand@chu-lyon.fr
-
Ledende efterforsker:
- Pierre-Yves COURAND, MD, PhD
-
-
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
- Voksen
- Ældre voksen
Tager imod sunde frivillige
Ingen
Prøveudtagningsmetode
Ikke-sandsynlighedsprøve
Studiebefolkning
To forskellige populationer er målrettet i dette projekt.
Den første vedrører patienter med hypokinetisk kardiomyopati, for hvem ekkokardiografiske data ikke let kan skelne mellem en årsag relateret til koronararteriesygdom eller relateret til primær myokardiedysfunktion, hvilket påtvinger udførelsen af en invasiv intervention, dvs. en koronar angiografi.
Den anden vedrører patienter med venstre ventrikelhypertrofi, hvis ætiologi kan være forskelligartet, og hvis vurdering er særlig udtømmende og kostbar.
I dette projekt vil vi studere de to hyppigste årsager: arteriel hypertension og infiltrativ myokardiesygdom.
Kohorten vil være sammensat på en afbalanceret måde med hensyn til de fire ovennævnte patologier samt gennem data fra patienter uden væsentlig hjertesygdom.
Denne database vil blive opbygget af patienter, der har været indlagt på Kardiologisk Afdeling i perioden januar 2018 til december 2022.
Beskrivelse
Inklusionskriterier:
- Patienter med transthorax ekkokardiografi med tilfredsstillende billedkvalitet (tilstrækkelig ekkogenicitet)
Ekskluderingskriterier:
- Mindre patienter
- Patienter under kuratur eller værgemål
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 |
|---|---|
|
Patienter med hypokinetisk kardiomyopati.
Den første arm inkluderer patienter med hypokinetisk kardiomyopati, for hvem ekkokardiografiske data ikke let skelner mellem en årsag relateret til koronararteriesygdom eller relateret til primær myokardiedysfunktion, der kræver invasiv intervention, dvs. koronar angiografi.
|
Oprindelsen af patologien vil tidligere være blevet diagnosticeret for hver patient takket være komplementære undersøgelser udført som en del af rutinepleje (f.eks.
hjerte-CT, hjerte-MR, koronar angiografi, grundig biologi, nuklearmedicin).
Disse oplysninger vil blive brugt (i) til at vejlede indlæringen af AI-metoden udviklet under projektet fra en underpopulation (80 % af den indsamlede database vil blive brugt til at træne algoritmerne); (ii) at tjene som et evalueringskriterium fra en testunderpopulation (resterende 20 % af den indsamlede database)
|
|
Patienter med venstre ventrikelhypertrofi relateret til hypertension/infiltrativ myokardiesygdom
Den anden arm omfatter patienter med venstre ventrikulær hypertrofi, hvis ætiologi kan være forskellig, og hvis oparbejdning er særlig omfattende og dyr.
|
Oprindelsen af patologien vil tidligere være blevet diagnosticeret for hver patient takket være komplementære undersøgelser udført som en del af rutinepleje (f.eks.
hjerte-CT, hjerte-MR, koronar angiografi, grundig biologi, nuklearmedicin).
Disse oplysninger vil blive brugt (i) til at vejlede indlæringen af AI-metoden udviklet under projektet fra en underpopulation (80 % af den indsamlede database vil blive brugt til at træne algoritmerne); (ii) at tjene som et evalueringskriterium fra en testunderpopulation (resterende 20 % af den indsamlede database)
|
Hvad måler undersøgelsen?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Foranstaltningsbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
sammenligningen af udførelsen af den ætiologiske diagnose opnået af den kunstige intelligens med den ætiologiske diagnose, der allerede er etableret og valideret af en læge fra de supplerende undersøgelser udført på de målrettede patienter.
Tidsramme: Baseline
|
Oprindelsen af patologien er tidligere diagnosticeret for hver patient takket være supplerende undersøgelser udført rutinemæssigt (f.eks.: hjertescanner, hjerte-MRI, koronar angiografi, grundig biologi, nuklearmedicin).
Disse oplysninger vil blive brugt (i) til at vejlede indlæringen af AI-metoden udviklet under projektet fra en underpopulation (80 % af den indsamlede database vil blive brugt til at træne algoritmerne); (ii) at tjene som et evalueringskriterium fra en testsubpopulation (resterende 20 % af den indsamlede database).
Derudover vil der blive udviklet visualiseringsværktøjer for at give klinikere mulighed for at analysere og fortolke resultaterne, især med hensyn til den beslutningsmekanisme, der udføres af algoritmen til at forudsige patologiens oprindelse.
Der vil især blive vist opmærksomhedskort, som blot vil give klinikere mulighed for at se, hvilke data eller en del af dataene, der blev samlet for at træffe beslutningen.
|
Baseline
|
Samarbejdspartnere og efterforskere
Det er her, du vil finde personer og organisationer, der er involveret i denne undersøgelse.
Sponsor
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. januar 2023
Primær færdiggørelse (Anslået)
1. januar 2025
Studieafslutning (Anslået)
1. januar 2027
Datoer for studieregistrering
Først indsendt
4. juli 2023
Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier
4. juli 2023
Først opslået (Faktiske)
12. juli 2023
Opdateringer af undersøgelsesjournaler
Sidste opdatering sendt (Faktiske)
13. juli 2023
Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier
12. juli 2023
Sidst verificeret
1. juli 2023
Mere information
Begreber relateret til denne undersøgelse
Nøgleord
Yderligere relevante MeSH-vilkår
Andre undersøgelses-id-numre
- 69HCL22_0819
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 .