- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT06637293
Einsatz und Evaluierung von Software für künstliche Intelligenz zur Analyse und Verwaltung von Elektrokardiogrammen in der Primärversorgung (DAISEA-ECG)
Das DAISEA-ECG-Projekt zielt darauf ab, die Diagnose von Herzerkrankungen in der Primärversorgung durch die DeepECG-Plattform zu verbessern, die EKG-AI- und ECHONeXT-Algorithmen kombiniert. Diese Studie verwendet ein abgestuftes Keildesign, bei dem jede Familienmedizingruppe als ihre eigene Kontrolle fungiert. Die FMGs werden schrittweise in einer zufälligen Reihenfolge vom Kontrollzeitraum (ohne KI-Empfehlungen) zum Interventionszeitraum (mit aktivierten KI-Empfehlungen) übergehen.
Das Hauptziel besteht darin, die Empfindlichkeit von Hausärzten bei der Erkennung von Herzerkrankungen mit und ohne Unterstützung der DeepECG-Plattform zu vergleichen. Die Sensitivität ist definiert als der Anteil der Patienten, die ordnungsgemäß an die Kardiologie oder zur transthorakalen Echokardiographie (TTE) überwiesen wurden, unter denen, die tatsächlich eine kardiovaskuläre Untersuchung benötigten, wie von einem unabhängigen Beurteilungsausschuss bestätigt.
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Mathematisch wird die Sensitivität als Richtig Positiv / (Richtig Positiv + Falsch Negativ) berechnet, wobei Richtig Positiv für korrekt überwiesene Patienten und Falsch Negativ für Patienten steht, die hätten überwiesen werden sollen, aber nicht überwiesen wurden.
Zu den sekundären Zielen gehört die Bestimmung der Rate der Überweisungen zur kardiovaskulären Bewertung vor und nach der Intervention (Implementierung der DeepECG-Plattform), der individuellen Merkmale der Intervention (PPV, NPV und Spezifität) sowie die Bewertung der Machbarkeit einer KI-basierten Implementierung automatische EKG-Interpretation in der Primärversorgung durch Befragungen von Hausärzten und Kardiologen.
PPV: Positiver Vorhersagewert NPV: Negativer Vorhersagewert
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
- Name: Robert Avram, MD
- Telefonnummer: 514 376 3330
- E-Mail: robert.avram.md@gmail.com
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Marie-Gabrielle Lessard, MSc
- Telefonnummer: 2094 514 376 3330
- E-Mail: marie-gabrielle.lessard@icm-mhi.org
Studienorte
-
-
Quebec
-
Montreal, Quebec, Kanada, H1T1C8
- Montreal Heart Institute
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Kontakt:
- Marie-Gabrielle Lessard, MSc
- Telefonnummer: 2094 5143763330
- E-Mail: marie-gabrielle.lessard@icm-mhi.org
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Hauptermittler:
- Robert Avram, MD
-
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Einschlusskriterien:
Hausärzte oder Krankenpfleger
Hausärzte oder Krankenpfleger (NPs), die in einem der teilnehmenden FMGs praktizieren.
Hausärzte, die ihre freie und informierte Einwilligung gegeben haben. Patienten
Erwachsene Patienten (18 Jahre oder älter). Patienten ohne kardiologische oder internistische Nachsorge wegen kardiovaskulärer Probleme (Arrhythmie, Herzinsuffizienz, Myokardinfarkt, atherosklerotische koronare Herzkrankheit, Herzklappenerkrankung) oder solche, bei denen in der Vergangenheit eine negative Untersuchung ohne zusätzliche Nachsorge erfolgte.
EKG
Jedes 12-Kanal-EKG, das mit dem MUSE GE 360-Gerät durchgeführt wurde. EKG mit ausreichender technischer Qualität für die Interpretation (andernfalls wird es automatisch von der Plattform abgelehnt).
-
Ausschlusskriterien:
- Hausärzte oder Krankenpfleger
Ausschließlich in der Pädiatrie tätige Hausärzte (Patienten unter 18 Jahren).
Hausärzte sind nicht in der Lage, die Projektrichtlinien einzuhalten.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Diagnose
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Single
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
|
Kein Eingriff: Keine DeepECG-Plattform-Diagnose und -Empfehlungen
|
|
|
Experimental: Diagnose und Empfehlungen der DeepECG-Plattform
|
EchoNeXT und EKG-AI-Algorithmus
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Empfindlichkeit kardiologischer Überweisungen
Zeitfenster: 18 Monate
|
Vergleichen Sie die Sensitivität kardiologischer Überweisungen von Hausärzten und Krankenpflegern vor und nach der Aktivierung der KI-gestützten Diagnostik und Empfehlungen der DeepECG-Plattform.
|
18 Monate
|
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Spezifität, negativer Vorhersagewert und positiver Vorhersagewert von kardiologischen Überweisungen
Zeitfenster: 18 Monate
|
Vergleichen Sie die Spezifität, den negativen Vorhersagewert und den positiven Vorhersagewert von kardiologischen Überweisungen durch Hausärzte und Krankenpfleger vor und nach der Aktivierung KI-gestützter Diagnostik und Empfehlungen.
|
18 Monate
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Publikationen und hilfreiche Links
Nützliche Links
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Geschätzt)
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Geschätzt)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
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Andere Studien-ID-Nummern
- DAISEA-ECG
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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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