CCTA para optimizar el rendimiento diagnóstico de la angiografía invasiva con IA (CarDIA-AI)
Angiografía por tomografía computarizada coronaria para optimizar el rendimiento diagnóstico de la angiografía invasiva en pacientes de bajo riesgo examinados con inteligencia artificial
Descripción general del estudio
Estado
Estado
Condiciones
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Inscripción
Fase
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
Estudio Contacto
- Nombre: Jeremy Petch, PhD
- Número de teléfono: 416-476-9039
- Correo electrónico: petchj@HHSC.CA
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Jon-David Schwalm, MD, MSc
- Número de teléfono: 905-577-1423
- Correo electrónico: JD.Schwalm@phri.ca
Ubicaciones de estudio
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Ontario
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Hamilton, Ontario, Canadá, L8L 2X2
- Hamilton General Hospital
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Hamilton, Ontario, Canadá, L8N 3Z5
- McMaster University Medical Centre
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St. Catharines, Ontario, Canadá, L2S 0A9
- St. Catharines Hospital
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Descripción
Criterios de inclusión
Los pacientes son elegibles si:
- tienen ≥18 años de edad;
- son remitidos para ICA ambulatoria no urgente (electiva);
- tiene una indicación para ICA que incluye "Descartar CAD", "Miocardiopatía" o "CAD estable"; y
- son capaces de proporcionar consentimiento informado en inglés.
Criterio de exclusión Los pacientes no son elegibles si tienen:
- recibió una angiografía por tomografía computarizada coronaria de alta calidad (CCTA) previa en los últimos 5 años;
- fibrilación auricular;
- disfunción renal grave conocida (TFG <35);
- cirugía cardíaca no coronaria planificada;
- cualquier enfermedad coronaria obstructiva previa, síndrome coronario agudo, intervención coronaria percutánea o injerto de derivación de arteria coronaria; o
- calcificación grave conocida de la arteria coronaria (puntuación de calcio >1000).
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Poner en pantalla
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Número de brazos
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazoGrupo de participantes/brazo |
Intervención / TratamientoIntervención / Tratamiento |
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Comparador activo: Cuidado habitual
Los pacientes procederán directamente a ICA como se remitió originalmente.
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En el grupo de atención habitual, los pacientes procederán directamente a ICA tras la derivación de cardiología comunitaria, como es el estándar de atención actual.
El personal de investigación evaluará a los participantes de este grupo para detectar CAD significativo utilizando la herramienta de apoyo a la toma de decisiones; sin embargo, las recomendaciones de la herramienta no afectarán su atención, ya que todos los pacientes de este grupo recibirán invariablemente ICA.
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Experimental: Triaje centralizado con detección de riesgo basada en puntuación para CAD obstructiva
Los pacientes remitidos originalmente para ICA serán evaluados para detectar CAD obstructiva con una herramienta de apoyo a la toma de decisiones que utiliza datos de sus formularios de derivación.
Los pacientes recibirán CCTA o ICA según la probabilidad prevista de enfermedad coronaria obstructiva.
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Los pacientes asignados al azar a la intervención tendrán características seleccionadas de su historial médico, registradas en su formulario de derivación, ingresadas en una herramienta de apoyo a la toma de decisiones por el personal de investigación para generar una recomendación sobre si deben proceder directamente a ICA o si deben recibir CCTA.
Los pacientes con recomendaciones para ICA procederán directamente a ICA.
Los pacientes con recomendaciones para CCTA serán remitidos a CCTA.
Con base en los resultados de la CCTA, se harán recomendaciones para el manejo médico versus la derivación para ICA.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Tasa de EAC normal/no obstructiva diagnosticada mediante ICA
Periodo de tiempo: 90 días (después de la aleatorización)
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La tasa de enfermedad coronaria normal o no obstructiva diagnosticada mediante ICA en pacientes remitidos para investigación cardíaca.
La tasa para un brazo (control vs experimental) se calcula dividiendo el número de pacientes diagnosticados con CAD normal/no obstructiva a través de ICA por el total de pacientes asignados al brazo.
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90 días (después de la aleatorización)
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Medidas de resultado secundarias
Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Evaluación cuantitativa del número de angiografías evitadas
Periodo de tiempo: 90 días (después de la aleatorización)
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Número de angiografías evitadas debido a reservas de CCTA.
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90 días (después de la aleatorización)
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Desviación de las recomendaciones de manejo después de la CCTA (es decir, angiografías realizadas cuando no se recomiendan)
Periodo de tiempo: 90 días (después de la aleatorización)
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Número de angiografías realizadas cuando no se recomiendan.
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90 días (después de la aleatorización)
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Rendimiento diagnóstico de la angiografía invasiva
Periodo de tiempo: 90 días (después de la aleatorización)
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El rendimiento diagnóstico se define como la proporción de angiografías invasivas que identifican enfermedad significativa (≥70% de estenosis) en un vaso coronario importante (>2 mm) o >50% de estenosis en el tronco principal izquierdo).
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90 días (después de la aleatorización)
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Diferencias de sexo en la tasa de EAC normal/no obstructiva diagnosticada mediante ICA
Periodo de tiempo: 90 días (después de la aleatorización)
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Diferencia en la tasa de EAC normal/no obstructiva diagnosticada mediante ICA entre hombres y mujeres.
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90 días (después de la aleatorización)
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Diferencias entre sitios en la tasa de EAC normal/no obstructiva diagnosticada mediante ICA
Periodo de tiempo: 90 días (después de la aleatorización)
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Diferencia en la tasa de EAC normal/no obstructiva diagnosticada mediante ICA entre sitios.
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90 días (después de la aleatorización)
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Impacto presupuestario de la nueva estrategia para la estratificación del riesgo de CAD en pacientes de bajo riesgo
Periodo de tiempo: 90 días (después de la aleatorización)
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Costo de la estratificación del riesgo de CAD en pacientes de bajo riesgo.
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90 días (después de la aleatorización)
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Número de CCTA de baja calidad
Periodo de tiempo: 90 días (después de la aleatorización)
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La calidad se calificará por paciente utilizando un sistema de tres clases: baja calidad, que denota una imagen en la que la anatomía coronaria no se puede definir claramente y que requiere ICA dentro de los 90 días para su aclaración; calidad subóptima, que denota una imagen en la que la anatomía coronaria era equívoca para uno o más vasos no pronósticos pero que no requería ICA según los hallazgos de la angio-TC coronaria y la presentación clínica; y de alta calidad, denotando una imagen en la que se podía definir claramente la anatomía coronaria.
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90 días (después de la aleatorización)
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
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Colaboradores
Colaboradores
Investigadores
Investigadores
- Investigador principal: Jon-David Schwalm, MD, MSc, Hamilton Health Sciences Corporation
- Investigador principal: Jeremy Petch, PhD, Hamilton Health Sciences Corporation
- Investigador principal: Natalia Pinilla-Echeverri, MD, PhD, Niagara Health
Publicaciones y enlaces útiles
Publicaciones Generales
- Schwalm JD, Di S, Sheth T, Natarajan MK, O'Brien E, McCready T, Petch J. A machine learning-based clinical decision support algorithm for reducing unnecessary coronary angiograms. Cardiovasc Digit Health J. 2021 Dec 24;3(1):21-30. doi: 10.1016/j.cvdhj.2021.12.001. eCollection 2022 Feb.
- Schwalm JD, Bouck Z, Natarajan MK, Pinilla N, Walker D, Syed N, Landry D, Sabri A, Tandon V, Nkurunziza J, Taljaard M, Sheth T. Centralized Triage of Suspected Coronary Artery Disease Using Coronary Computed Tomographic Angiography to Optimize the Diagnostic Yield of Invasive Angiography. CJC Open. 2022 Nov 19;5(2):148-157. doi: 10.1016/j.cjco.2022.10.009. eCollection 2023 Feb.
- Schwalm JD, Sheth T, Pinilla-Echeverri N, Petch J. Using Artificial Intelligence to Optimize the Use of Cardiac Investigations in Patients With Suspected Coronary Artery Disease. J Soc Cardiovasc Angiogr Interv. 2024 Mar 26;3(3Part B):101305. doi: 10.1016/j.jscai.2024.101305. eCollection 2024 Mar. No abstract available.
- Petch J, Tabja Bortesi JP, Sheth T, Natarajan M, Pinilla-Echeverri N, Di S, Bangdiwala SI, Mosleh K, Ibrahim O, Bainey KR, Dobranowski J, Becerra MP, Sonier K, Schwalm JD. Coronary Computed Tomographic Angiography to Optimize the Diagnostic Yield of Invasive Angiography for Low-Risk Patients Screened With Artificial Intelligence: Protocol for the CarDIA-AI Randomized Controlled Trial. JMIR Res Protoc. 2025 May 21;14:e71726. doi: 10.2196/71726.
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Inicio del estudio
Finalización primaria (Actual)
Finalización primaria
Finalización del estudio (Actual)
Finalización del estudio
Fechas de registro del estudio
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Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
producto fabricado y exportado desde los EE. UU.
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