- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT06699056
Multizentrische Implementierungsstudie zur Schweregradbewertung der Ejektionsfraktion (EF) mit KI-Unterstützung direkt aus dem EKG unter Verwendung des tragbaren COR-EKG-Monitors (EFACT)
KI-gestützter Schweregrad der direkt aus dem EKG stammenden Ejektionsfraktion (EF) mithilfe des tragbaren COR-EKG-Monitors
Ziel dieser prospektiven, multizentrischen, Cluster-randomisierten, kontrollierten Studie ist es, die Genauigkeit einer Prüfsoftware für künstliche Intelligenz (KI) als medizinisches Gerät (SaMD) zu bewerten, die zur Berechnung der Schweregradkategorien der Ejektionsfraktion (EF) auf der Grundlage der American Society of Echocardiography (ASE) entwickelt wurde ) 4-Kategorien-Skala. Die Software analysiert kontinuierliche EKG-Wellenformdaten, die mit dem von der FDA zugelassenen Peerbridge COR® ECG Wearable Monitor erfasst wurden, einem ambulanten Patch-Gerät, das für den Einsatz bei täglichen Aktivitäten entwickelt wurde. Die KI-Software unterstützt Ärzte bei kardiologischen Beurteilungen, indem sie den EF-Schweregrad abschätzt, der widerspiegelt, wie gut das Herz Blut pumpt.
In dieser Studie erfolgt die Bestimmung des EF-Schweregrades anhand von 5-minütigen EKG-Aufzeichnungen, die während einer 15-minütigen Ruhephase bei aufrecht sitzenden Teilnehmern erfasst wurden. Die Ergebnisse werden mit dem EF-Schweregrad verglichen, der mit einem von der FDA zugelassenen Prädikatsgerät für das transthorakale Echokardiogramm (TTE) ohne Kontrastmittel ermittelt wurde. Ziel dieses Vergleichs ist es, die Genauigkeit der KI-Software zu validieren.
Studienübersicht
Status
Bedingungen
- Herzinfarkt
- Herzfehler
- Synkope
- Ischämische Herzerkrankung
- Dilatative Kardiomyopathie
- Kardiotoxizität
- Herzklappenerkrankungen
- LV-Dysfunktion
- Leitungsdefekt
- HFpEF – Herzinsuffizienz mit erhaltener Ejektionsfraktion
- Umbau, Herz
- Ventrikuläre Ejektionsfraktion
- HFrEF – Herzinsuffizienz mit reduzierter Ejektionsfraktion
- LVF
- Vorhofvergrößerung
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Ziel Diese prospektive Studie misst die Genauigkeit der CorEFS-KI-Software bei der Schätzung der Schweregradkategorien der Ejektionsfraktion (EF) mithilfe kontinuierlicher EKG-Wellenformen des von der FDA zugelassenen Peerbridge Cor® EKG-Geräts, kalibriert auf der Skala der American Society of Echocardiography (ASE).
Hintergrund Herzinsuffizienz (HF) bleibt ein erhebliches Problem der öffentlichen Gesundheit, insbesondere bei älteren Erwachsenen (75+), mit hohen Morbiditäts- und Mortalitätsraten. Bei der Hälfte aller Herzinsuffizienz-Fälle handelt es sich um eine reduzierte EF (HFrEF), eine Erkrankung, die mit einer 5-Jahres-Mortalitätsrate von 75 % einhergeht. Trotz der Fortschritte im HF-Management mangelt es an einer zugänglichen, kostengünstigen EF-Überwachung.
Die Echokardiographie (Echo) ist der Goldstandard für die EF-Messung, ist jedoch im ambulanten und häuslichen Bereich nur begrenzt verfügbar. Kontinuierliche EKG-Wearables wie Peerbridge Cor® bieten eine vielversprechende Alternative und bieten eine hohe diagnostische Ausbeute, eine geringe Tragebelastung und eine EF-Schätzung in Echtzeit. Frühere Studien 1,2,3,4,5,6,7,8 zeigen das Potenzial der KI-gestützten EKG-Analyse bei der EF-Vorhersage mit Genauigkeiten von bis zu 91,4 % und AUCs von 0,94 bei der Schätzung des EF-Schweregrades.
Die erfolgreiche Demonstration der vorgeschlagenen Endpunkte bei klinisch akzeptablen statistischen Schwellenwerten wird eine neue und alternative Möglichkeit für die Beurteilung des EF-Schweregrads im Vergleich zu Ultraschall, MRT und anderen Bildgebungsmodalitäten bieten, bei denen der Zugang eingeschränkt ist.
Hypothese: Spezifische EKG-Veränderungen können eine linksventrikuläre Dysfunktion (LVSD) identifizieren und den EF-Schweregrad vorhersagen, wodurch eine kostengünstige EF-Überwachung mit geringem Aufwand in Hochrisikopopulationen ermöglicht wird.
________________________________________ Studiendesign-Teilnehmerregistrierung und -einrichtung
Die Teilnehmer erhalten das Peerbridge COR Wearable, wobei die Datenerfassung erfolgt durch:
- Einrichtung in der Klinik: Das Studienpersonal wendet das Gerät an und leitet es ein.
- Patient Home Setup (PHS): Telemedizinische Anleitung zur unabhängigen Geräteanwendung (20 % der Teilnehmer).
Unterprotokolle
- A: 30 Minuten COR-EKG-Aufzeichnung; 15 Minuten analysiert.
- B: Bis zu 7 Tage COR-Gerätenutzung mit regelmäßigen 15-minütigen Sitzsitzungen. Der EF-Referenzstandard-EF-Schweregrad wird durch eine von der FDA zugelassene transthorakale Echokardiographie (TTE) unter Verwendung der Simpson-Bi-Plane-Methode bestimmt.
Datenerfassung
- Peerbridge COR EKG-Daten: 30 Minuten aufgezeichnet; 15 Minuten, analysiert in 5-Minuten-Abschnitten.
- ECHO-Studie: Wird vor oder während der COR-Aufzeichnung durchgeführt.
12-Kanal-EKG: Gleichzeitige Aufzeichnung mit COR-Gerät. Teilnehmer protokollieren Sitzungen mithilfe der Ereignisschaltfläche des COR-Geräts. Nicht identifizierte Krankengeschichten werden Untergruppenanalysen unterstützen.
________________________________________ Endpunkte Die Übereinstimmung zwischen dem COR-EKG-abgeleiteten EF-Schweregrad und den ECHO-Ergebnissen wird in den von ASE definierten Kategorien (Normal, Leicht, Mittel, Schwer) bewertet. Der an die Prävalenz angepasste positive Vorhersagewert (PPV) wird berechnet.
Dieses optimierte Protokoll validiert die CorEFS-Software für zuverlässige, kostengünstige EF-Überwachung und klinische Entscheidungsunterstützung.
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
- Name: Sandeep Gulati, PhD
- Telefonnummer: 8182162958
- E-Mail: s.gulati@peerbridgehealth.com
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Chris Darland, MBA
- Telefonnummer: 814-572-7138
- E-Mail: c.darland@peerbridgehealth.com
Studienorte
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California
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Orange, California, Vereinigte Staaten, 92868
- Rekrutierung
- Orange County Heart Institute
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Hauptermittler:
- Brian Kolski, MD
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Kontakt:
- Brian Kolski, MD
- Telefonnummer: (714) 564-3300
- E-Mail: bkolskimd@gmail.com
-
Pasadena, California, Vereinigte Staaten, 91107
- Rekrutierung
- Peerbridge Health
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Kontakt:
- Sandeep Gulati, PhD
- Telefonnummer: 877-960-0332
- E-Mail: s.gulati@peerbridgehealth.com
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Kontakt:
- Lauren Pickard, MS
- E-Mail: l.pickard@peerbridgehealth.com
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Hauptermittler:
- Sandeep Gulati, PhD
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Unterermittler:
- Angelo Acquista, MD
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Michigan
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Detroit, Michigan, Vereinigte Staaten, 48202
- Rekrutierung
- Henry Ford Hospital
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Kontakt:
- Sacchin Parikh, MD
- Telefonnummer: 313-916-2721
- E-Mail: Sparikh2@hfhs.org
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Kontakt:
- Meghan McCarthy
- E-Mail: mmccart8@hfhs.org
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Hauptermittler:
- Sachin Parikh, MD
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-
New Jersey
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Hackensack, New Jersey, Vereinigte Staaten, 07601
- Rekrutierung
- Hackensack University Medical Center
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Hauptermittler:
- Sameer Jamal, MD
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Kontakt:
- Sameer Jamal, MD
- Telefonnummer: 551-996-5870
- E-Mail: sameer.jamal@hmhn.org
-
Kontakt:
- Manuel Castillo, RN
- Telefonnummer: 5519962136
- E-Mail: Manuel.Castillo@hmhn.org
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Unterermittler:
- David Landers, MD
-
Unterermittler:
- Mody Kanika, MD
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-
New York
-
New York, New York, Vereinigte Staaten, 10019
- Rekrutierung
- Mount Sinai Hospital
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Kontakt:
- Joslin J Plathottam, MBBS, MPH
- Telefonnummer: 631-750-6345
- E-Mail: JoslinJose.Plathottam@mountsinai.org
-
Kontakt:
- Jeffrey Bander, MD, FACC
- Telefonnummer: 212-381-0918
- E-Mail: Jeffrey.bander@mountsinai.org
-
Hauptermittler:
- Johanna Contreras, MD
-
-
North Carolina
-
Greensboro, North Carolina, Vereinigte Staaten, 27401
- Rekrutierung
- Moses H. Cone Memorial Hospital
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Kontakt:
- Kimberly Lutterloh
- Telefonnummer: 336-832-3748
- E-Mail: Kimberly.lutterloh@conehealth.com
-
Kontakt:
- Jennifer Knapp
- Telefonnummer: 336-832-3795
- E-Mail: Jennifer.knapp@conehealth.com
-
Hauptermittler:
- Daniel Bensimhon, MD
-
-
Texas
-
Austin, Texas, Vereinigte Staaten, 78705
- Rekrutierung
- Texas Cardiac Arrhythmia Research Foundation
-
Hauptermittler:
- Andrea Natale, MD
-
Kontakt:
- Deb Cardinal
- E-Mail: dscardinal@austinheartbeat.com
-
Kontakt:
- Andrea Natale, MD
- Telefonnummer: 512-807-3150
- E-Mail: tcarfan@gmail.com
-
Weslaco, Texas, Vereinigte Staaten, 78596
- Rekrutierung
- South Heart Clinic
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Kontakt:
- Frank Mazzola, MD
- Telefonnummer: 877-426-7457
- E-Mail: frank.mazzola@southheartclinic.org
-
Kontakt:
- Nathalie Guajardo
- Telefonnummer: 9564285522
- E-Mail: Nathalie.guajardo@southheartclinic.org
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Unterermittler:
- Frank Mazzola, MD
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Die Teilnehmer werden aus der Gemeindebevölkerung rekrutiert, die Behandlungen erhält oder mit teilnehmenden Studienzentren verbunden ist. Zu diesen Standorten gehören Krankenhäuser, kardiologische/medizinische/akademische Forschungszentren und Arztpraxen. Es wird erwartet, dass 6 bis 15 über die Vereinigten Staaten verteilte Prüfzentren an der Studie teilnehmen werden.
Ziel der Einschreibung ist es, Teilnehmer aus allen vier Schweregradkategorien der ASE-Ejektionsfraktion einzubeziehen, um eine ausreichende statistische Aussagekraft für die Genauigkeitsbewertung sicherzustellen. Die Studienpopulation wird sowohl männliche als auch weibliche Teilnehmer umfassen, da die Schwellenwerte für die Schweregradkategorie der ASE-Auswurffraktion je nach Geschlecht unterschiedlich sind.
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Alter ≥ 18 Jahre
- Kann und berechtigt sein, einen Holter-Monitor zu tragen
Ausschlusskriterien:
- Erhalt einer mechanischen Atem- oder Kreislaufunterstützung oder einer Nierenunterstützungstherapie zum Zeitpunkt des Screenings oder während Besuch Nr. 1
- Jeder Zustand, der nach Ansicht des Prüfers die Einhaltung des Studienprotokolls beeinträchtigen oder ein Sicherheitsrisiko für den Teilnehmer darstellen könnte
- Schlechte Verträglichkeit oder schwere Hautreaktionen auf EKG-Klebematerialien in der Vorgeschichte
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
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Cohort Breakdown to Power Accuracy Assessments
The study will enroll up to 2000 participants across Subprotocol A and B, with a predictive total cohort of at least 660 unique participants. Each participant must provide at least one valid paired data point, defined as ECHO results paired with at least 30 minutes of Peerbridge COR™ ECG data, acquired concurrently or within 3 hours of ECHO completion. Enrollment will occur at a minimum of 3 trial sites, with data collection ensuring at least 165 valid paired points per EF Severity category, as determined by the reference ECHO, from different participants. A paired data point is considered invalid if all 5-minute sitting windows during a 15-minute session yield "Not Analyzable" outputs. Participants who do not comply with the protocol or do not yield valid paired data points will be excluded from analysis and study statistics. Trial site investigators may use institutional EMR databases to identify, qualify, and recruit participants from their community patient populations. |
Die Teilnehmer befolgen während einer 15-minütigen Sitzung im Sitzen mit dem Peerbridge COR™-Gerät ein standardisiertes Protokoll. Die Teilnehmer sitzen bequem auf einem aufrechten Stuhl mit gerader Rückenlehne. Armlehnen sind optional. Ihre Füße müssen flach auf dem Boden stehen und die Beine nicht gekreuzt sein, um eine ungehinderte Durchblutung und eine stabile Haltung zu gewährleisten. Die Arme sollten entspannt im Schoß, auf einer ebenen Fläche (z. B. einem Tisch) oder auf der Armlehne liegen und darauf achten, dass sie nicht angespannt oder angehoben sind. Die Teilnehmer behalten während der gesamten Sitzung einen geraden Rücken und entspannte Schultern. Zu Beginn drücken die Teilnehmer die Event-Taste auf dem Peerbridge COR™-Mobilgerät und markieren so den Beginn der Sitzung. Sie bleiben 15 Minuten lang in dieser Position sitzen. Am Ende der Sitzung drücken die Teilnehmer erneut die Veranstaltungstaste, um den Abschluss der Sitzveranstaltung zu markieren. Dieses Protokoll gewährleistet eine konsistente Datenerfassung über alle Teilnehmer hinweg. |
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Übereinstimmung der EF-Schweregradkategorien der CorEFS-Software unter Verwendung von Peerbridge COR™ EKG-Daten mit den durch Ultraschall-Echokardiographie ermittelten ASE EF-Schweregradkategorien
Zeitfenster: Bis zum Abschluss des Studiums durchschnittlich 9 Monate.
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Der primäre Endpunkt dieser Studie ist der Nachweis einer wesentlichen Übereinstimmung zwischen den EF-Schweregradkategorien, die von der CorEFS-Software anhand von 5 Minuten Peerbridge COR™-EKG-Daten ermittelt wurden, und der EF-Schweregradkategorie des Probanden, die durch Ultraschall-Echokardiographie, dem Goldstandard für die EF-Klassifizierung, ermittelt wurde.
Die Studie umfasst vier co-primäre Endpunkte, die Übereinstimmungsmaße innerhalb jeder der vier EF-Schweregradkategorien darstellen, die durch die Skala der American Society of Echocardiography (ASE) definiert sind (normal, leicht abnormal, mäßig abnormal, stark abnormal).
Für jede Kategorie ist der Endpunkt der Anteil der vom Testgerät korrekt klassifizierten Teilnehmer im Vergleich zum Referenzstandard.
Das Ziel besteht darin, innerhalb jeder EF-Schweregradkategorie eine Übereinstimmung von mindestens 80 % nachzuweisen.
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Bis zum Abschluss des Studiums durchschnittlich 9 Monate.
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Bestätigung einer Übereinstimmung von ≥80 % zwischen Peerbridge Cor™-EKG-Daten und dem Referenzstandard ECHO bei der EF-Schweregradkategorisierung unter Verwendung einer 15-minütigen kontinuierlichen Überwachung: Sekundäre Endpunktanalyse
Zeitfenster: Bis zum Abschluss des Studiums durchschnittlich 9 Monate.
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Der sekundäre Endpunkt besteht darin, eine Übereinstimmung von mindestens 80 % zwischen dem Anteil aller Teilnehmer zu bestätigen, die in allen 4 EF-Schweregradkategorien korrekt kategorisiert wurden, indem 15 Minuten lang kontinuierliche Peerbridge Cor™-EKG-Gerätedaten im Vergleich zu denen analysiert werden, die nach dem Referenzstandard ECHO kategorisiert sind .
Dies wird mit einem einseitigen Einzelstichproben-Z-Test bei einem Konfidenzniveau von 97,5 % getestet, um festzustellen, ob die Übereinstimmung 80 % übersteigt, wodurch die Nullhypothese einer Übereinstimmung von ≤ 80 % zugunsten einer signifikanten Übereinstimmung verworfen wird.
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Bis zum Abschluss des Studiums durchschnittlich 9 Monate.
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Andere Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Wesentliche Äquivalenz der vom Peerbridge Cor™ EKG abgeleiteten EF-Schweregradergebnisse über 2-Minuten-, 5-Minuten- und 15-Minuten-Zeitfenster im Vergleich zum Referenzstandard ECHO
Zeitfenster: Bis zum Abschluss des Studiums durchschnittlich 9 Monate.
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Es wird eine Analyse durchgeführt, um die statistische Übereinstimmung zwischen dem Anteil aller Probanden zu ermitteln, die in allen 4 EF-Schweregradkategorien korrekt kategorisiert wurden, indem 2 Minuten lang kontinuierliche Peerbridge Cor™-EKG-Gerätedaten im Vergleich zu denen analysiert werden, die nach dem Referenzstandard ECHO kategorisiert sind.
Dies wird mit einem einseitigen Einzelstichproben-Z-Test bei einem Konfidenzniveau von 97,5 % getestet, um festzustellen, ob die Übereinstimmung 80 % übersteigt, wodurch die Nullhypothese einer Übereinstimmung von ≤ 80 % zugunsten einer signifikanten Übereinstimmung verworfen wird.
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Bis zum Abschluss des Studiums durchschnittlich 9 Monate.
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: Sameer Jamal, MD, Hackensack Meridian Health
- Hauptermittler: Andrea Natale, MD, Texas Cardiac Arrhythmia Research Foundation
- Hauptermittler: Johanna P Contreras, MD, Mount Sinai Hospital
- Hauptermittler: Sachin Parikh, MD, Henry Ford Hospital
- Hauptermittler: Brian Kolski, MD, Orange County Heart Institute
- Hauptermittler: Daniel Bensimhon, MD, Moses H. Cone Memorial Hospital
- Hauptermittler: Sandeep Gulati, PhD, Peerbridge Health, Inc
- Hauptermittler: Frank Mazzola, MD, South Heart Clinic
- Hauptermittler: Andrea Natale, MD, HCA Los Robles Hospital & Medical Center
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Lang RM, Badano LP, Mor-Avi V, Afilalo J, Armstrong A, Ernande L, Flachskampf FA, Foster E, Goldstein SA, Kuznetsova T, Lancellotti P, Muraru D, Picard MH, Rietzschel ER, Rudski L, Spencer KT, Tsang W, Voigt JU. Recommendations for cardiac chamber quantification by echocardiography in adults: an update from the American Society of Echocardiography and the European Association of Cardiovascular Imaging. J Am Soc Echocardiogr. 2015 Jan;28(1):1-39.e14. doi: 10.1016/j.echo.2014.10.003.
- Bachtiger P, Petri CF, Scott FE, Ri Park S, Kelshiker MA, Sahemey HK, Dumea B, Alquero R, Padam PS, Hatrick IR, Ali A, Ribeiro M, Cheung WS, Bual N, Rana B, Shun-Shin M, Kramer DB, Fragoyannis A, Keene D, Plymen CM, Peters NS. Point-of-care screening for heart failure with reduced ejection fraction using artificial intelligence during ECG-enabled stethoscope examination in London, UK: a prospective, observational, multicentre study. Lancet Digit Health. 2022 Feb;4(2):e117-e125. doi: 10.1016/S2589-7500(21)00256-9. Epub 2022 Jan 5.
- Murtagh G, Dawkins IR, O'Connell R, Badabhagni M, Patel A, Tallon E, O'Hanlon R, Ledwidge MT, McDonald KM. Screening to prevent heart failure (STOP-HF): expanding the focus beyond asymptomatic left ventricular systolic dysfunction. Eur J Heart Fail. 2012 May;14(5):480-6. doi: 10.1093/eurjhf/hfs030. Epub 2012 Mar 13.
- Alhamaydeh M, Gregg R, Ahmad A, Faramand Z, Saba S, Al-Zaiti S. Identifying the most important ECG predictors of reduced ejection fraction in patients with suspected acute coronary syndrome. J Electrocardiol. 2020 Jul-Aug;61:81-85. doi: 10.1016/j.jelectrocard.2020.06.003. Epub 2020 Jun 5.
- O'Neal WT, Mazur M, Bertoni AG, Bluemke DA, Al-Mallah MH, Lima JAC, Kitzman D, Soliman EZ. Electrocardiographic Predictors of Heart Failure With Reduced Versus Preserved Ejection Fraction: The Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis. J Am Heart Assoc. 2017 May 25;6(6):e006023. doi: 10.1161/JAHA.117.006023.
- Chen HY, Lin CS, Fang WH, Lou YS, Cheng CC, Lee CC, Lin C. Artificial Intelligence-Enabled Electrocardiography Predicts Left Ventricular Dysfunction and Future Cardiovascular Outcomes: A Retrospective Analysis. J Pers Med. 2022 Mar 13;12(3):455. doi: 10.3390/jpm12030455.
- Adedinsewo D, Carter RE, Attia Z, Johnson P, Kashou AH, Dugan JL, Albus M, Sheele JM, Bellolio F, Friedman PA, Lopez-Jimenez F, Noseworthy PA. Artificial Intelligence-Enabled ECG Algorithm to Identify Patients With Left Ventricular Systolic Dysfunction Presenting to the Emergency Department With Dyspnea. Circ Arrhythm Electrophysiol. 2020 Aug;13(8):e008437. doi: 10.1161/CIRCEP.120.008437. Epub 2020 Aug 4.
- Yao X, Rushlow DR, Inselman JW, McCoy RG, Thacher TD, Behnken EM, Bernard ME, Rosas SL, Akfaly A, Misra A, Molling PE, Krien JS, Foss RM, Barry BA, Siontis KC, Kapa S, Pellikka PA, Lopez-Jimenez F, Attia ZI, Shah ND, Friedman PA, Noseworthy PA. Artificial intelligence-enabled electrocardiograms for identification of patients with low ejection fraction: a pragmatic, randomized clinical trial. Nat Med. 2021 May;27(5):815-819. doi: 10.1038/s41591-021-01335-4. Epub 2021 May 6.
- Sangha V, Nargesi AA, Dhingra LS, Khunte A, Mortazavi BJ, Ribeiro AH, Banina E, Adeola O, Garg N, Brandt CA, Miller EJ, Ribeiro ALP, Velazquez EJ, Giatti L, Barreto SM, Foppa M, Yuan N, Ouyang D, Krumholz HM, Khera R. Detection of Left Ventricular Systolic Dysfunction From Electrocardiographic Images. Circulation. 2023 Aug 29;148(9):765-777. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.122.062646. Epub 2023 Jul 25.
- Al Younis SM, Hadjileontiadis LJ, Khandoker AH, Stefanini C, Soulaidopoulos S, Arsenos P, Doundoulakis I, Gatzoulis KA, Tsioufis K. Prediction of heart failure patients with distinct left ventricular ejection fraction levels using circadian ECG features and machine learning. PLoS One. 2024 May 13;19(5):e0302639. doi: 10.1371/journal.pone.0302639. eCollection 2024.
- Garcia-Escobar A, Vera-Vera S, Jurado-Roman A, Jimenez-Valero S, Galeote G, Moreno R. Subtle QRS changes are associated with reduced ejection fraction, diastolic dysfunction, and heart failure development and therapy responsiveness: Applications for artificial intelligence to ECG. Ann Noninvasive Electrocardiol. 2022 Nov;27(6):e12998. doi: 10.1111/anec.12998. Epub 2022 Jul 29.
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
- Laminopathien
- Neurologische Manifestationen
- Erkrankungen des Nervensystems
- Gefäßerkrankungen
- Herz-Kreislauf-Erkrankungen
- Wunden und Verletzungen
- Pathologische Prozesse
- Pathologische Zustände, Anatomisch
- Herzkrankheiten
- Genetische Krankheiten, angeboren
- Neurobehaviorale Manifestationen
- Infarkt
- Nekrose
- Chemisch induzierte Störungen
- Kardiomyopathien
- Arzneimittelbedingte Nebenwirkungen und Nebenwirkungen
- Strahlenschäden
- Ventrikuläre Dysfunktion
- Ischämie
- Kardiomegalie
- Bewusstseinsstörungen
- Bewusstlosigkeit
- Angeborene, erbliche und neonatale Krankheiten und Anomalien
- Pathologische Zustände, Anzeichen und Symptome
- Anzeichen und Symptome
- Herzfehler
- Ventrikuläre Dysfunktion, links
- Myokardischämie
- Kardiotoxizität
- Kardiomyopathie, erweitert
- Herzinfarkt
- Arrhythmien, Herz
- Herzklappenerkrankungen
- Synkope
- Vorhofumbau
Andere Studien-ID-Nummern
- PBH-COREFS-1-A (Andere Kennung: Peerbridge Health)
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
Beschreibung des IPD-Plans
IPD-Sharing-Zeitrahmen
IPD-Sharing-Zugriffskriterien
Art der unterstützenden IPD-Freigabeinformationen
- STUDIENPROTOKOLL
- SAFT
- ICF
- CSR
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
Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .