Screening ECG guidato da IA per bassa frazione di eiezione (EAGLE)
Screening guidato dall'intelligenza artificiale dell'elettrocardiogramma per la bassa frazione di eiezione (EAGLE)
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Iscrizione
Fase
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Minnesota
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Rochester, Minnesota, Stati Uniti, 55905
- Mayo Clinic in Rochester
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Medici di base che fanno parte di un team di assistenza partecipante che si prende cura di pazienti adulti e ha la possibilità di ordinare ECG e TTE (questo include medici, infermieri e assistenti medici).
Criteri di esclusione:
- Medici di assistenza primaria che lavorano in pediatria, cure acute, case di cura e team di assistenza residenti.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Selezione
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)
Numero di armi
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / ArmGruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
|---|---|
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Sperimentale: Intervento
I team di assistenza randomizzati all'intervento avranno accesso allo strumento di screening.
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Un nuovo strumento di screening basato sull'elettrocardiogramma (ECG) abilitato all'intelligenza artificiale (AI) per migliorare la diagnosi e la gestione della disfunzione sistolica del ventricolo sinistro.
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Nessun intervento: Controllo
I team di assistenza randomizzati al controllo continueranno la pratica di routine.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Nuova diagnosi di bassa frazione di eiezione (definita come frazione di eiezione ≤50%)
Lasso di tempo: Entro 90 giorni
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Frazione di eiezione ottenuta mediante ecocardiografia.
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Entro 90 giorni
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Xiaoxi Yao, PhD, MPH, Mayo Clinic
- Investigatore principale: Peter Noseworthy, MD, Mayo Clinic
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Yao X, McCoy RG, Friedman PA, Shah ND, Barry BA, Behnken EM, Inselman JW, Attia ZI, Noseworthy PA. ECG AI-Guided Screening for Low Ejection Fraction (EAGLE): Rationale and design of a pragmatic cluster randomized trial. Am Heart J. 2020 Jan;219:31-36. doi: 10.1016/j.ahj.2019.10.007. Epub 2019 Oct 25.
- Rushlow DR, Croghan IT, Inselman JW, Thacher TD, Friedman PA, Yao X, Pellikka PA, Lopez-Jimenez F, Bernard ME, Barry BA, Attia IZ, Misra A, Foss RM, Molling PE, Rosas SL, Noseworthy PA. Clinician Adoption of an Artificial Intelligence Algorithm to Detect Left Ventricular Systolic Dysfunction in Primary Care. Mayo Clin Proc. 2022 Nov;97(11):2076-2085. doi: 10.1016/j.mayocp.2022.04.008.
- Yao X, Rushlow DR, Inselman JW, McCoy RG, Thacher TD, Behnken EM, Bernard ME, Rosas SL, Akfaly A, Misra A, Molling PE, Krien JS, Foss RM, Barry BA, Siontis KC, Kapa S, Pellikka PA, Lopez-Jimenez F, Attia ZI, Shah ND, Friedman PA, Noseworthy PA. Artificial intelligence-enabled electrocardiograms for identification of patients with low ejection fraction: a pragmatic, randomized clinical trial. Nat Med. 2021 May;27(5):815-819. doi: 10.1038/s41591-021-01335-4. Epub 2021 May 6.
Collegamenti utili
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Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Effettivo)
Completamento primario
Completamento dello studio (Effettivo)
Completamento dello studio
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Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Primo Inserito
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Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento pubblicato
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- 19-003137
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