Eine Studie zur Erkennung fortgeschrittener Lebererkrankungen über ein KI-fähiges Elektrokardiogramm (ADVANCE)
Früherkennung einer fortgeschrittenen Lebererkrankung durch ein Elektrokardiogramm mit künstlicher Intelligenz (Advance): Eine pragmatische, Cluster-randomisierte klinische Studie
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Einschreibung
Phase
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Minnesota
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Rochester, Minnesota, Vereinigte Staaten, 55905
- Mayo Clinic Minnesota
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Kriterien:
Einschlusskriterien:
- Kliniker der Primärversorgung (Ärzte, Krankenschwestern und Arzthelferinnen).
- Teil eines Teams, das sich um erwachsene Patienten (≥18 Jahre) kümmert.
- Haben Sie die Möglichkeit, EKG zu bestellen.
- Die Zustimmung wird von den Hausärzten eingeholt.
- Die Daten der Patienten werden aus elektronischen Patientenakten (EMR) erhoben.
- Eingeschlossen werden erwachsene Patienten (≥ 18 Jahre), bei denen aus einer beliebigen Indikation über einen Zeitraum von 6 Monaten ein EKG durchgeführt wird.
Ausschlusskriterien:
- Patienten mit bekannter Zirrhose basierend auf nicht-invasiven Fibrose-Bewertungstests, Leberbiopsie oder Komplikationen einer dekompensierten Erkrankung oder mit einer dokumentierten Zirrhose in der Anamnese, die durch klinische Notizen identifiziert wurde.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Diagnose
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Anzahl der Arme
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / ArmTeilnehmergruppe / Arm |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
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Kein Eingriff: Übliche Pflegegruppe
Primärversorger behandeln das Subjekt gemäß dem Pflegestandard
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Experimental: Elektrokardiogramm-AI-Gruppe
Das ACE (AI-Cirrhosis-ECG) 2.0 wird verwendet, um Hausärzte mit einer Empfehlung für Labortests auf die Wahrscheinlichkeit einer fortgeschrittenen Lebererkrankung aufmerksam zu machen.
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Ein Elektrokardiogramm (EKG)-basiertes, auf künstlicher Intelligenz (KI) basierendes Tool zur Erkennung einer nicht diagnostizierten Zirrhose in Hausarztpraxen.
Und eine E-Mail-Benachrichtigung wird an Anbieter gesendet, die anzeigen, ob das ACE 2.0-Ergebnis positiv oder negativ für die Wahrscheinlichkeit einer fortgeschrittenen Lebererkrankung ist.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Das Hauptziel dieser pragmatischen Studie ist die Validierung eines auf Deep Learning basierenden Modells der künstlichen Intelligenz (KI) zur Früherkennung von Zirrhose-assoziierten Signalen auf digitalisierten EKGs.
Zeitfenster: 6 Monate
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Anzahl der Teilnehmer mit neuer Diagnose einer fortgeschrittenen Lebererkrankung, bewertet durch ein neuartiges Elektrokardiogramm-fähiges Convoluted Neural Network (CNN) im Vergleich zum Behandlungsstandard nach 6 Monaten.
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6 Monate
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Das sekundäre Ziel ist die Bewertung von Hindernissen für die Einführung eines KI-fähigen Algorithmus zur Erkennung von Lebererkrankungen in der routinemäßigen klinischen Praxis der Gemeinschaft.
Zeitfenster: 6 Monate
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Anzahl der Teilnehmer, die die empfohlenen Tests gemäß dem Elektrokardiogramm-fähigen CNN nicht abgeschlossen haben.
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6 Monate
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Douglas Simonetto, MD, Mayo Clinic
Publikationen und hilfreiche Links
Nützliche Links
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Geschätzt)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- 22-009726
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird
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