- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT04000087
Screening ECG guidato da IA per bassa frazione di eiezione (EAGLE)
30 maggio 2023 aggiornato da: Xiaoxi Yao, Mayo Clinic
Screening guidato dall'intelligenza artificiale dell'elettrocardiogramma per la bassa frazione di eiezione (EAGLE)
Questo è uno studio controllato randomizzato (RCT) per testare un nuovo strumento di screening basato sull'elettrocardiogramma (ECG) abilitato all'intelligenza artificiale (AI) per migliorare la diagnosi e la gestione della disfunzione sistolica ventricolare sinistra.
Panoramica dello studio
Stato
Completato
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Interventistico
Iscrizione (Effettivo)
358
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.
Luoghi di studio
-
-
Minnesota
-
Rochester, Minnesota, Stati Uniti, 55905
- Mayo Clinic in Rochester
-
-
Criteri di partecipazione
I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
16 anni e precedenti (Adulto, Adulto più anziano)
Accetta volontari sani
No
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
Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Selezione
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
---|---|
Sperimentale: Intervento
I team di assistenza randomizzati all'intervento avranno accesso allo strumento di screening.
|
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.
|
Nessun intervento: Controllo
I team di assistenza randomizzati al controllo continueranno la pratica di routine.
|
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
---|---|---|
Nuova diagnosi di bassa frazione di eiezione (definita come frazione di eiezione ≤50%)
Lasso di tempo: Entro 90 giorni
|
Frazione di eiezione ottenuta mediante ecocardiografia.
|
Entro 90 giorni
|
Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Sponsor
Investigatori
- Investigatore principale: Xiaoxi Yao, PhD, MPH, Mayo Clinic
- Investigatore principale: Peter Noseworthy, MD, Mayo Clinic
Pubblicazioni e link utili
La persona responsabile dell'inserimento delle informazioni sullo studio fornisce volontariamente queste pubblicazioni. Questi possono riguardare qualsiasi cosa relativa allo studio.
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
Studiare le date dei record
Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
26 giugno 2019
Completamento primario (Effettivo)
31 marzo 2020
Completamento dello studio (Effettivo)
1 novembre 2020
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
24 giugno 2019
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
25 giugno 2019
Primo Inserito (Effettivo)
27 giugno 2019
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
31 maggio 2023
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
30 maggio 2023
Ultimo verificato
1 maggio 2023
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- 19-003137
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .
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