Ein prospektives, multizentrisches Register zur Bewertung der Sicherheit und Wirksamkeit der Hativ®-Elektrokardiogramm-Überwachung bei Patienten mit Hämodialyse

Die hohe Sterblichkeitsrate und die hohen Kosten von Patienten mit terminaler Niereninsuffizienz (ESRD) stellen eine medizinische und sozioökonomische Belastung dar, daher ist die Bewältigung ihrer Risikofaktoren sehr wichtig. Mit der auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Analysetechnologie für Elektrokardiogramme (EKGs) ist es in jüngster Zeit möglich, Herz-Kreislauf-Erkrankungen ausschließlich mithilfe von EKGs zu erkennen, indem winzige Unterschiede in den elektrischen Strömen im Herzen, die für Menschen schwer zu lesen sind, unterschieden und deren klinische Funktion aktiv überprüft werden kann Wirksamkeit ist im Gange.

In dieser Studie werden mit Hativ®, einem derzeit kommerziell erhältlichen Medizinprodukt der Klasse II, EKGs täglich zu Hause sowie vor und nach der Dialyse gemessen. Darüber hinaus werden EKGs gemessen, wenn Brustbeschwerden oder ungewöhnliche Symptome vorlagen, und die entsprechenden Symptome werden überwacht. Es richtet sich an Patienten mit Smartphones über 19 Jahren, die wegen terminaler Niereninsuffizienz länger als drei Monate eine Erhaltungshämodialyse erhalten, und schließt Patienten mit intrakardialen Elektroden und Geräten aus. Demografische Merkmale, Medikamente, Bluttests und Ergebnisse der Echokardiographie werden erfasst, und die Ergebnisse zusätzlicher Fragebögen oder Herztests werden bis zu 3 Monate lang überwacht. Wenn während des Studienzeitraums kritische Anomalien oder Symptome im EKG auftreten, kann das medizinische Personal oder der Proband eine zusätzliche Behandlung anfordern.

Zusammenfassend wollen die Forscher durch die Messung von EKGs vor und nach der Hämodialyse Daten über die Häufigkeit und Art der Arrhythmie erhalten und den Zusammenhang zwischen Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Dialyseintervallen bestätigen. Die Forscher werden außerdem ein KI-basiertes EKG-Analysemodell auf die gemessenen EKGs anwenden, um den Zusammenhang mit der Sterblichkeitsrate zu bestimmen. Darüber hinaus planen die Forscher, eine Grundlage für den Einsatz von KI-Analysetechnologie in Kombination mit einem tragbaren EKG-Gerät bei der Behandlung von Patienten mit terminaler Niereninsuffizienz zu schaffen und Folgeforschung zur Verbesserung der Prognose durchzuführen.