Mesterséges intelligencia szoftver bevezetése és értékelése az elektrokardiogram elemzéséhez és kezeléséhez az alapellátásban (DAISEA-ECG)
A DAISEA-EKG projekt célja a szívbetegségek diagnosztizálásának javítása az alapellátásban az EKG-AI és az ECHONEXT algoritmusokat kombináló DeepECG platformon keresztül. Ez a tanulmány lépcsőzetes ékkialakítást alkalmaz, ahol minden családorvosi csoport saját vezérlőként működik. Az FMG-k véletlenszerű sorrendben fokozatosan áttérnek a kontroll időszakról (AI ajánlások nélkül) az intervenciós időszakra (aktivált AI ajánlásokkal).
Az elsődleges cél a háziorvosok érzékenységének összehasonlítása a szívpatológiák felismerésében, a DeepECG platform segítségével és anélkül. Az érzékenységet a kardiológiára vagy transzthoracalis echokardiográfiára (TTE) helyesen utalt betegek arányaként határozzák meg azok között, akiknek valóban kardiovaszkuláris értékelésre volt szükségük, amint azt egy független ítélőbizottság is megerősítette.
A tanulmány áttekintése
Állapot
Körülmények
Beavatkozás / kezelés
Részletes leírás
Matematikailag az érzékenység kiszámítása a Valódi pozitív / (igaz pozitív + hamis negatív), ahol az igaz pozitív a helyesen beutalt betegeket, a hamis negatív pedig azokat a betegeket jelenti, akiket be kellett volna küldeni, de nem.
A másodlagos célok között szerepel a kardiovaszkuláris kivizsgáló beutalások arányának meghatározása a beavatkozás előtt és után (a DeepECG platform bevezetése), a beavatkozás egyedi jellemzői (PPV, NPV és specificitás), valamint az AI alapú megvalósítás megvalósíthatóságának értékelése. automatikus EKG-értelmezés az alapellátásban háziorvosok és kardiológusok megkérdezésével.
PPV: Pozitív prediktív érték NPV: Negatív prediktív érték
Tanulmány típusa
Beiratkozás (Becsült)
Fázis
- Nem alkalmazható
Kapcsolatok és helyek
Tanulmányi kapcsolat
- Név: Robert Avram, MD
- Telefonszám: 514 376 3330
- E-mail: robert.avram.md@gmail.com
Tanulmányozza a kapcsolattartók biztonsági mentését
- Név: Marie-Gabrielle Lessard, MSc
- Telefonszám: 2094 514 376 3330
- E-mail: marie-gabrielle.lessard@icm-mhi.org
Tanulmányi helyek
-
-
Quebec
-
Montreal, Quebec, Kanada, H1T1C8
- Montreal Heart Institute
-
Kapcsolatba lépni:
- Marie-Gabrielle Lessard, MSc
- Telefonszám: 2094 5143763330
- E-mail: marie-gabrielle.lessard@icm-mhi.org
-
Kutatásvezető:
- Robert Avram, MD
-
-
Részvételi kritériumok
Jogosultsági kritériumok
Tanulmányozható életkorok
- Felnőtt
- Idősebb felnőtt
Egészséges önkénteseket fogad
Leírás
Bevételi kritériumok:
Családorvosok vagy ápolónők
Családorvosok vagy ápolónők, akik valamelyik részt vevő FMG-ben praktizálnak.
Háziorvosok, akik szabad és tájékozott beleegyezésüket adták. Betegek
Felnőtt betegek (18 éves vagy idősebb). Kardiológiai vagy belgyógyászati vizsgálat nélkül végzett szív- és érrendszeri problémák (aritmia, szívelégtelenség, szívinfarktus, atheroscleroticus koszorúér-betegség, szívbillentyű-betegség) miatt, vagy olyan betegek, akiknél a múltban negatív vizsgálatot végeztek további nyomon követés nélkül.
EKG
A MUSE GE 360 készülékkel végzett bármely 12 elvezetéses EKG. Az értelmezéshez megfelelő műszaki minőségű EKG (ellenkező esetben a platform automatikusan elutasítja).
-
Kizárási kritériumok:
- Családorvosok vagy ápolónők
Kizárólag gyermekgyógyászattal foglalkozó háziorvosok (18 év alatti betegek).
A háziorvosok nem tudják betartani a projekt irányelveit.
Tanulási terv
Hogyan készül a tanulmány?
Tervezési részletek
- Elsődleges cél: Diagnosztikai
- Kiosztás: Véletlenszerűsített
- Beavatkozó modell: Párhuzamos hozzárendelés
- Maszkolás: Egyetlen
Fegyverek és beavatkozások
Résztvevő csoport / kar |
Beavatkozás / kezelés |
|---|---|
|
Nincs beavatkozás: Nincs DeepECG-lemezforma diagnózis és ajánlások
|
|
|
Kísérleti: DeepECG-lemezforma diagnózis és ajánlások
|
EchoNeXT és EKG-AI algoritmus
|
Mit mér a tanulmány?
Elsődleges eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
a kardiológiai beutaló érzékenysége
Időkeret: 18 hónap
|
Hasonlítsa össze a háziorvosok és ápolónők kardiológiai beutalóinak érzékenységét az AI által támogatott diagnosztika és a DeepECG platform ajánlásainak aktiválása előtt és után.
|
18 hónap
|
Másodlagos eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
a kardiológiai beutaló specifitása, negatív prediktív értéke és pozitív prediktív értéke
Időkeret: 18 hónap
|
Hasonlítsa össze a háziorvosok és ápolónők által az MI által támogatott diagnosztika és ajánlások aktiválása előtt és után tett kardiológiai beutaló specifikusságát, negatív prediktív értékét és pozitív prediktív értékét.
|
18 hónap
|
Együttműködők és nyomozók
Szponzor
Publikációk és hasznos linkek
Hasznos linkek
Tanulmányi rekorddátumok
Tanulmány főbb dátumok
Tanulmány kezdete (Becsült)
Elsődleges befejezés (Becsült)
A tanulmány befejezése (Becsült)
Tanulmányi regisztráció dátumai
Először benyújtva
Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
Első közzététel (Tényleges)
Tanulmányi rekordok frissítései
Utolsó frissítés közzétéve (Becsült)
Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
Utolsó ellenőrzés
Több információ
A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések
További vonatkozó MeSH feltételek
Egyéb vizsgálati azonosító számok
- DAISEA-ECG
Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)
Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?
Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok
Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz
Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz
az Egyesült Államokban gyártott és onnan exportált termék
Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .