- ICH GCP
- Registre américain des essais cliniques
- Essai clinique NCT05867407
Une étude de mise en œuvre pragmatique multicentrique d'un logiciel d'aide à la décision clinique basé sur l'IA-ECG pour identifier une faible FEVG (AIM ECG-AI)
Une étude prospective contrôlée et randomisée en grappes pragmatique visant à évaluer l'impact d'un algorithme d'IA basé sur l'ECG pour détecter une faible fraction d'éjection ventriculaire gauche sur les taux de diagnostic de FEVG ≤ 40 % en ambulatoire
Un essai contrôlé prospectif, randomisé en grappes et basé sur les soins habituels pour évaluer l'impact d'un algorithme d'intelligence artificielle basé sur l'ECG (AI-ECG) pour détecter une faible fraction d'éjection ventriculaire gauche (FEVG) sur les taux de diagnostic de FEVG ≤ 40 % chez le cadre ambulatoire.
L'objectif de cette étude est d'évaluer les impacts d'un algorithme AI-ECG pour détecter une faible FEVG et d'un logiciel d'aide à la décision clinique associé lorsqu'il est utilisé lors de soins ambulatoires de routine. L'étude se déroulera en 2 phases : phase d'évaluation de faisabilité et phase d'impact clinique.
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
L'étude est un essai contrôlé prospectif, randomisé en grappes, basé sur les soins habituels, qui sera mené sur 6 sites aux États-Unis.
Des cliniciens de soins primaires et des cardiologues généralistes seront invités et consentiront à participer à l'étude. Pour les cliniciens qui acceptent, les groupes de pratique seront randomisés pour recevoir un accès et une formation sur le logiciel Low EF AI-ECG et le logiciel englobant ou pour fournir des soins habituels au groupe témoin. L'étude sera menée en deux phases : un projet pilote de faisabilité pour évaluer l'intégration et la convivialité, suivi d'une ou plusieurs périodes d'observation pour évaluer les résultats cliniques.
Les analyses des critères d'évaluation primaires et secondaires seront menées sur les données des patients répondant aux critères d'inclusion et d'exclusion. La durée prévue de l'étude est de 12 mois, comprenant une phase de faisabilité de 6 semaines suivie d'une période d'observation initiale de 3 mois et jusqu'à 2 périodes de suivi de 3 mois. Les données seront collectées après la fin de chaque période de suivi de 3 mois.
À la fin de la période de faisabilité de 6 semaines, nous évaluerons les résultats quantitatifs et qualitatifs pour éclairer la ou les périodes d'observation suivantes.
Les critères d'évaluation principaux et les critères d'évaluation exploratoires seront évalués à chaque point temporel.
Type d'étude
Inscription (Estimé)
Phase
- N'est pas applicable
Contacts et emplacements
Coordonnées de l'étude
- Nom: Sarah Hackett
- Numéro de téléphone: 617-596-9522
- E-mail: shackett@nference.net
Lieux d'étude
-
-
Minnesota
-
Rochester, Minnesota, États-Unis, 55905
- Mayo Clinic
-
Contact:
- Lead Certified Clinical Research Coordinator
-
Chercheur principal:
- David Rushlow, MD
-
-
Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
La description
Critère d'intégration:
- Adultes de 18 ans ou plus
- ECG numérique de 10 secondes, 12 dérivations capturé ou disponible dans le DSE ou le magasin de données ECG pour l'analyse AI-ECG au point de service
Critère d'exclusion:
- Antécédents connus de FEVG ≤ 40 %
- Antécédents connus d'insuffisance cardiaque
- Refus de la recherche basée sur les dossiers de santé électroniques
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Objectif principal: Dépistage
- Répartition: Randomisé
- Modèle interventionnel: Affectation parallèle
- Masquage: Aucun (étiquette ouverte)
Armes et Interventions
Groupe de participants / Bras |
Intervention / Traitement |
---|---|
Expérimental: Algorithme AI-ECG Anumana à faible EF
|
Le clinicien aura accès à l'algorithme Anumana Low EF AI-ECG via un lien dans le dossier de santé électronique du patient qui affichera les résultats appliqués aux ECG des patients, ainsi que des informations complémentaires.
En utilisant les résultats de l'algorithme, combinés à la connaissance du clinicien des facteurs de risque spécifiques au patient, le clinicien déterminera si une évaluation plus approfondie est justifiée.
|
Autre: Soins comme d'habitude
|
Les cliniciens n'auront pas accès à l'algorithme Anumana Low EF AI-ECG et prodigueront les soins habituels.
|
Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
---|---|---|
Taux de diagnostic d'une faible fraction d'éjection inférieure ou égale à 40 % par échocardiographie par rapport aux soins habituels
Délai: 90 jours
|
Taux de diagnostic d'une faible fraction d'éjection inférieure ou égale à 40 % par échocardiographie par rapport aux soins habituels
|
90 jours
|
Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Collaborateurs
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Francisco Lopez-Jimenez, MD, MSc, MBA, Mayo Clinic
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Estimé)
Achèvement primaire (Estimé)
Achèvement de l'étude (Estimé)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Estimé)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Autres numéros d'identification d'étude
- DOC-244
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
produit fabriqué et exporté des États-Unis.
Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .
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