IA en la práctica ambulatoria para el diagnóstico de estenosis aórtica y disfunción diastólica
2 de marzo de 2026 actualizado por: Jae K. Oh, M.D., Mayo Clinic
La utilidad clínica de los electrocardiogramas basados en inteligencia artificial en la práctica ambulatoria: diagnóstico de estenosis aórtica y disfunción diastólica
Se han desarrollado dos modelos de electrocardiograma con inteligencia artificial (AI-ECG) desarrollados recientemente para detectar estenosis aórtica (EA) y disfunción diastólica (DD).
El AI-ECG para AS tiene una sensibilidad del 78% y una especificidad del 74%, y el AI-ECG para DD tiene una sensibilidad del 83% y una especificidad del 80%.
Sin embargo, estos modelos nunca se han aplicado prospectivamente para diagnosticar AS o DD, lo que puede ser útil para pacientes y proveedores desde una perspectiva de diagnóstico y pronóstico y especialmente en entornos donde el acceso a atención médica de alto nivel es limitado.
En este estudio, nuestro objetivo es determinar la utilidad clínica de estos modelos AI-ECG aplicándolos prospectivamente a una cohorte de pacientes ambulatorios y luego completando una ecografía enfocada en el lugar de atención para evaluar aquellos que tienen AI-ECG positivo para AS y DD.
Descripción general del estudio
Estado
Reclutamiento
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Estimado)
2000
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.
Estudio Contacto
- Nombre: Jae Oh, M.D.
- Correo electrónico: oh.jae@mayo.edu
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Brian Rudquist
- Número de teléfono: (507) 538-5146
- Correo electrónico: Rudquist.Brian@mayo.edu
Ubicaciones de estudio
-
-
Minnesota
-
Rochester, Minnesota, Estados Unidos, 55905
- Reclutamiento
- Mayo Clinic
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Contacto:
- Jae Oh, M.D.
- Correo electrónico: oh.jae@mayo.edu
-
-
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
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
No
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
Pacientes que están completando un electrocardiograma (ECG) ambulatorio en Mayo Clinic.
Descripción
Criterios de inclusión:
- Pacientes de 18 años o más.
Criterios de exclusión:
- Cirugía valvular previa.
- Presencia de marcapasos.
- Dispositivo de asistencia o trasplante de corazón.
- Diagnóstico de estenosis aórtica existente.
- Historia de endocarditis infecciosa.
- Enfermedad valvular existente moderada o grave, o fibrilación/flauta auricular.
- No se puede dar consentimiento informado
- Poblaciones de investigación protegidas (mujeres embarazadas, presos, niños, adultos sin capacidad para dar su consentimiento)
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
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
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Pacientes que están completando un electrocardiograma (ECG) ambulatorio en Mayo Clinic.
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Los ECG estándar de atención de los pacientes se procesarán a través del panel AI-ECG
Los pacientes se someterán a una ecografía para confirmar el diagnóstico de estenosis auricular o disfunción diastólica.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Número de pacientes con AI-ECG positivo
Periodo de tiempo: Base
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El AI-ECG positivo estará determinado por la sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo y valor predictivo negativo.
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Base
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Número de estudios con calidad de imagen razonable en pacientes con AI-ECG positivo
Periodo de tiempo: Base
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La calidad de la imagen la determinarán los ecografistas en el momento de la obtención de la imagen y se calificará en una escala del 1 al 4:
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Base
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Número de veces que el ECG AI y el ETT (ecocardiograma transtorácico) son estadísticamente comparativos
Periodo de tiempo: Base
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Se comparará mediante pruebas paramétricas (prueba t de 2 muestras) y no paramétricas (prueba de suma de rangos de Wilcoxon) para variables continuas, y la prueba de χ2 o prueba exacta de Fisher para variables nominales.
Un valor de p <0,05 se clasificará como significativo para el análisis estadístico.
|
Base
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Jae Oh, M.D., Mayo Clinic
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)
8 de noviembre de 2024
Finalización primaria (Estimado)
1 de marzo de 2027
Finalización del estudio (Estimado)
1 de marzo de 2027
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
29 de agosto de 2024
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
29 de agosto de 2024
Publicado por primera vez (Actual)
30 de agosto de 2024
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
4 de marzo de 2026
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
2 de marzo de 2026
Última verificación
1 de enero de 2026
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 24-000100
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
NO
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.
Sí
producto fabricado y exportado desde los 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. .