Viabilidad del modelo de predicción de la función cardíaca basado en IA mediante CXR (AI-CXR)
12 de septiembre de 2022 actualizado por: SungA Bae, Yonsei University
Viabilidad del modelo de predicción de la función cardíaca basado en inteligencia artificial mediante radiografía de tórax
Los investigadores desarrollarán un modelo de inteligencia artificial para predecir la fracción de eyección del ventrículo izquierdo utilizando imágenes radiográficas de tórax y datos de ecocardiografía transtorácica.
Descripción general del estudio
Estado
Terminado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
La ecocardiografía se debe considerar en una etapa temprana en pacientes que desarrollaron insuficiencia cardíaca por primera vez o que no tienen información sobre la función cardíaca, pero el examen puede retrasarse debido a la falta de tiempo y mano de obra en el campo médico real.
Primary Objective: Usar radiografías de tórax para predecir la fracción de eyección del ventrículo izquierdo
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Actual)
505
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Ubicaciones de estudio
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Giheung-gu
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Yongin, Giheung-gu, Corea, república de, 16995
- Yongin Severance Hospital
-
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Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
20 años a 90 años (ADULTO, MAYOR_ADULTO)
Acepta Voluntarios Saludables
No
Géneros elegibles para el estudio
Todos
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
Se inscribirán los pacientes que se sometan a un ecocardiograma transtorácico.
Descripción
Criterios de inclusión:
- Adultos mayores de 20 años
- Paciente que acude a urgencias o consulta externa por disnea y dolor torácico
Criterio de exclusión:
- negativa del paciente
- Radiografías inciertas o ecocardiografía transtorácica
- Resultados de pruebas inciertos
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Fracción de eyección del ventrículo izquierdo < 40 %
Periodo de tiempo: Dentro de las dos semanas de la radiografía de tórax
|
Evaluar el rendimiento de los algoritmos de inteligencia artificial basados en rayos X de tórax para identificar a las personas con fracción de eyección reducida (<40 %)
|
Dentro de las dos semanas de la radiografía de tórax
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Investigadores
- Silla de estudio: In Hyun Jung, MD, PhD, Yongin Severance Hospital, Yonsei University College of Medicine
Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (ACTUAL)
1 de marzo de 2022
Finalización primaria (ACTUAL)
30 de junio de 2022
Finalización del estudio (ACTUAL)
1 de septiembre de 2022
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
4 de agosto de 2021
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
4 de agosto de 2021
Publicado por primera vez (ACTUAL)
9 de agosto de 2021
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (ACTUAL)
14 de septiembre de 2022
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
12 de septiembre de 2022
Última verificación
1 de septiembre de 2022
Más información
Términos relacionados con este estudio
Otros números de identificación del estudio
- YonseiU
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .