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AI-ECG Accessoire Pathway Lokalisierungsstudie (AAPLS)

21. Juli 2025 aktualisiert von: Imperial College London
In dieser Studie wird versucht, die reale Genauigkeit eines AI-basierten Algorithmus zur Identifizierung des Standorts eines Zubehörwegs vom 12-Führungs-Elektrokardiogramm zu validieren

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Detaillierte Beschreibung

Stille Validierungsstudie einer AI-ECG (künstliche Intelligenz für die Elektrokardiographie) Accessoire Pathway-Lokalisierungsalgorithmus, die in der klinischen Praxis auf prospektive und aufeinanderfolgende Fälle angewendet wird, um seine wahre Genauigkeit und Leistung zu bestimmen.

Ein bereits bestehender AI-ECG-Algorithmus wird auf die Teilnehmer-EKG-Daten angewendet, die zum Zeitpunkt ihrer klinischen elektrophysiologischen Studie (EPS) zur Ablation ihres Zubehörwegs gesammelt werden. Dies wird mit der Grundwahrheit des erfolgreichen Ablationsortes verglichen, das durch Fluoroskopie und/oder 3D -elektroanatomische Kartierung aus ihrem Verfahren bestimmt wird.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

100

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

Studienorte

  • Vereinigtes Königreich
      • London, Vereinigtes Königreich, W12 0HS
        • Imperial College Healthcare NHS Trust
        • Kontakt:
        • Kontakt:
        • Hauptermittler:
          • Ahran Arnold, PhD
        • Unterermittler:
          • Zachary Whinnett, PhD

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

  • Kind
  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Patienten überwiesen für eine elektrophysiologische Studie +/- Ablation, wobei der Beweis für eine frühere Voranregung auf ihrem 12-Haupt-EKG.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Für das EPS-Verfahren als Teil ihrer klinischen Versorgung mit einer Feststellung der Voranregung auf ihrem EKG überwiesen
  • Manifestieren Sie sich jederzeit vor ihrem Verfahren vor der Erregung ihres EKG
  • In der Lage, Zustimmung zu geben
  • Mindestalter 13 Jahre alt
  • Maximales Alter 100 Jahre alt

Ausschlusskriterien:

  • Die Zustimmung kann nicht geben
  • Erwachsene> 100 Jahre alt
  • Kinder <13 Jahre alt
  • Patienten mit einem bekannten Ort ihres Zubehörwegs aus einer früheren EP -Studie

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Patienten mit offener Voranregung
Patienten mit einem früheren EKG, das eine offensichtliche Voranregung zeigt, die für eine elektrophysiologische Studie im Rahmen ihrer klinischen Versorgung überwiesen wird

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Leistung und Genauigkeit des AI-ECG-Accessoire-Pfad-Lokalisierungsalgorithmus
Zeitfenster: Nach Abschluss der Rekrutierung, die nach 18 Monaten erwartet wird
Leistungsmetriken des AI-ECG-Accessoire Pathway-Lokalisierungsalgorithmus, einschließlich Genauigkeit, F1-Score, Sensitivität, Spezifität, positive und negative Vorhersagewerte. Benchmarke gegen die Grundwahrheit der Bewertung des menschlichen Bedieners durch Fluoroskopie und/oder 3D -elektroanatomische Kartierung.
Nach Abschluss der Rekrutierung, die nach 18 Monaten erwartet wird

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Relative Leistung des AI-ECG-Algorithmus im Vergleich zur menschlichen Schätzung
Zeitfenster: Nach Abschluss der Rekrutierung, die nach 18 Monaten erwartet wird
Performance/Genauigkeitsunterschied zwischen dem AI-ECG-Accessoire-Pfad-Lokalisierungsalgorithmus und der menschlichen Schätzung aus dem 12-Haupt-EKG
Nach Abschluss der Rekrutierung, die nach 18 Monaten erwartet wird
Relative Leistung des AI-ECG-Algorithmus im Vergleich zu manuellen Lokalisierungsalgorithmen
Zeitfenster: Nach Abschluss der Rekrutierung, die nach 18 Monaten erwartet wird
Leistungsunterschied/Genauigkeit zwischen dem KI-Algorithmus und dem vorgegebenen, etablierten manuellen Lokalisierungsalgorithmen (Arruda, Milstein, Pambrun, Boersma, D'Avila und Chiang)
Nach Abschluss der Rekrutierung, die nach 18 Monaten erwartet wird
Genauigkeit der Bodenwahrheitsorte des menschlichen Bedieners im Vergleich zum erfolgreichen Ablationsort
Zeitfenster: Nach Abschluss der Rekrutierung, die nach 18 Monaten erwartet wird
Die Grundwahrheit der erfolgreichen Ablationsposition, die durch die Bewertung der Fluoroskopie ± 3D -Kartierung ermittelt wird
Nach Abschluss der Rekrutierung, die nach 18 Monaten erwartet wird

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Imperial College London

Ermittler

  • Hauptermittler: Ahran Arnold, PhD, Imperial College London

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Geschätzt)

1. August 2025

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. März 2027

Studienabschluss (Geschätzt)

1. März 2027

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

9. Juli 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

21. Juli 2025

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

24. Juli 2025

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

24. Juli 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

21. Juli 2025

Zuletzt verifiziert

1. Juli 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • IRAS 347921

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

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 .

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