Despliegue y evaluación de software de inteligencia artificial para análisis y gestión de electrocardiogramas en atención primaria (DAISEA-ECG)
El proyecto DAISEA-ECG tiene como objetivo mejorar el diagnóstico de enfermedades cardíacas en atención primaria a través de la plataforma DeepECG, que combina los algoritmos ECG-AI y ECHONeXT. Este estudio utiliza un diseño de cuña escalonada, donde cada grupo de medicina familiar actúa como su propio control. Los FMG pasarán gradualmente del período de control (sin recomendaciones de IA) al período de intervención (con recomendaciones de IA activadas) en una secuencia aleatoria.
El objetivo principal es comparar la sensibilidad de los médicos de familia en la detección de patologías cardíacas, con y sin la asistencia de la plataforma DeepECG. La sensibilidad se define como la proporción de pacientes remitidos correctamente a cardiología o para ecocardiografía transtorácica (ETT) entre aquellos que efectivamente requirieron una evaluación cardiovascular, según lo confirmado por un comité de adjudicación independiente.
Descripción general del estudio
Estado
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Matemáticamente, la sensibilidad se calcula como Verdadero Positivo / (Verdadero Positivo + Falso Negativo), donde Verdadero Positivo representa pacientes remitidos correctamente y falsos negativos representa pacientes que deberían haber sido remitidos pero no lo fueron.
Los objetivos secundarios incluyen determinar la tasa de derivaciones a evaluaciones cardiovasculares antes y después de la intervención (implementación de la plataforma DeepECG), las características individuales de la intervención (VPP, VPN y especificidad), así como evaluar la viabilidad de implementar sistemas basados en IA. Interpretación automática de ECG en atención primaria mediante encuestas a médicos de familia y cardiólogos.
VPP: Valor predictivo positivo VPN: Valor predictivo negativo
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Robert Avram, MD
- Número de teléfono: 514 376 3330
- Correo electrónico: robert.avram.md@gmail.com
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Marie-Gabrielle Lessard, MSc
- Número de teléfono: 2094 514 376 3330
- Correo electrónico: marie-gabrielle.lessard@icm-mhi.org
Ubicaciones de estudio
-
-
Quebec
-
Montreal, Quebec, Canadá, H1T1C8
- Montreal Heart Institute
-
Contacto:
- Marie-Gabrielle Lessard, MSc
- Número de teléfono: 2094 5143763330
- Correo electrónico: marie-gabrielle.lessard@icm-mhi.org
-
Investigador principal:
- Robert Avram, MD
-
-
Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Descripción
Criterios de inclusión:
Médicos de familia o enfermeras practicantes
Médicos de familia o enfermeras practicantes (NP) que ejercen en uno de los FMG participantes.
Médicos de familia que hayan otorgado su consentimiento libre e informado. Pacientes
Pacientes adultos (18 años o más). Pacientes sin seguimiento en cardiología o medicina interna por problemas cardiovasculares (arritmia, insuficiencia cardíaca, infarto de miocardio, enfermedad coronaria aterosclerótica, valvulopatías) o aquellos que tuvieron una investigación negativa en el pasado sin seguimiento adicional.
ECG
Cualquier ECG de 12 derivaciones realizado con la máquina MUSE GE 360. ECG de calidad técnica adecuada para su interpretación (en caso contrario será rechazado automáticamente por la plataforma).
-
Criterios de exclusión:
- Médicos de familia o enfermeras practicantes
Médicos de familia con ejercicio exclusivo en pediatría (pacientes menores de 18 años).
Los médicos de familia no pueden seguir las directrices del proyecto.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Diagnóstico
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Único
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
|
Sin intervención: Sin diagnóstico ni recomendaciones de plataforma DeepECG
|
|
|
Experimental: Diagnóstico y recomendaciones de la plataforma DeepECG
|
Algoritmo EchoNeXT y ECG-AI
|
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
sensibilidad de las derivaciones a cardiología
Periodo de tiempo: 18 meses
|
Compare la sensibilidad de las derivaciones a cardiología realizadas por médicos de familia y enfermeras practicantes antes y después de la activación de los diagnósticos asistidos por IA y las recomendaciones de la plataforma DeepECG.
|
18 meses
|
Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Especificidad, valor predictivo negativo y valor predictivo positivo de las derivaciones a cardiología.
Periodo de tiempo: 18 meses
|
Compare la especificidad, el valor predictivo negativo y el valor predictivo positivo de las derivaciones a cardiología realizadas por médicos de familia y enfermeras practicantes antes y después de la activación de diagnósticos y recomendaciones asistidos por IA.
|
18 meses
|
Colaboradores e Investigadores
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Finalización primaria (Estimado)
Finalización del estudio (Estimado)
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Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- DAISEA-ECG
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
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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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