- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT04502563
LINK-HF2 - Analisi di monitoraggio remoto nello scompenso cardiaco (LINK-HF2)
Analisi di monitoraggio continuo dei dispositivi indossabili per migliorare i risultati nell'insufficienza cardiaca - Studio di implementazione multicentrico LINK-HF2
L'insufficienza cardiaca (HF) è un tipo di malattia cardiaca che porta alla necessità di ricoveri in ospedale durante il peggioramento dei sintomi. Questi ricoveri sono costosi e molto scomodi per i pazienti. I ricercatori hanno precedentemente dimostrato che il monitoraggio dei pazienti con l'utilizzo di un piccolo sensore indossabile combinato con un modello matematico può rilevare il peggioramento dell'insufficienza cardiaca prima che il paziente necessiti di cure mediche.
In questo studio gli investigatori verificheranno se il monitoraggio remoto e la previsione del peggioramento dell'insufficienza cardiaca possono essere utilizzati per scoprire quando i pazienti sono a rischio, modificare il loro trattamento ed evitare un ricovero.
Lo studio arruolerà 240 veterani con scompenso cardiaco e ne assegnerà in modo casuale la metà al monitoraggio e alla comunicazione delle informazioni sul peggioramento dello scompenso cardiaco ai loro team medici. I ricercatori sperano di trovare il nostro modo di utilizzare al meglio questo approccio nella cura di routine dell'insufficienza cardiaca. Gli investigatori hanno anche in programma di determinare se questo approccio porterà effettivamente a un minor numero di ricoveri in ospedale tra questi pazienti, degenze ospedaliere più brevi e una migliore qualità della vita.
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
L'insufficienza cardiaca (HF) rappresenta un grave onere sanitario, con l'80% dei costi sanitari per HF attribuibili ai ricoveri. In uno studio pilota multicentrico finanziato dal VA Center for Innovation, i ricercatori hanno dimostrato che la telemetria fisiologica multivariata che utilizza un piccolo sensore indossabile ha un alto tasso di conformità e fornisce un'accurata rilevazione precoce dell'imminente riammissione per scompenso cardiaco. In questo studio gli investigatori implementeranno il monitoraggio remoto non invasivo all'interno del sistema VA ed eseguiranno una valutazione di fattibilità dell'intervento e la sua efficacia programmatica dopo l'implementazione. La nostra ipotesi è che l'implementazione di questo programma sarà fattibile e accettabile per i medici che lavorano nelle cliniche VA HF. I ricercatori ipotizzano inoltre che la risposta algoritmica a un allarme generato dall'algoritmo predittivo utilizzando un flusso continuo di dati di monitoraggio remoto sarà fattibile e fornirà la base per ulteriori test di questo approccio per ridurre il rischio di ospedalizzazione per insufficienza cardiaca e migliorare altri risultati clinici chiave . Gli obiettivi specifici del nostro studio sono:
Obiettivo 1. Implementare il monitoraggio remoto nel flusso di lavoro clinico della cura dello scompenso cardiaco. Obiettivo 1a. Progetta strategie di implementazione per il monitoraggio remoto non invasivo e la risposta algoritmica agli avvisi clinici generati dalla piattaforma di analisi predittiva. Nei programmi HF presso cinque centri medici VA, i pazienti idonei saranno arruolati al momento della dimissione dall'ospedale per esacerbazione di HF e riceveranno un monitor indossabile e uno smartphone con servizio cellulare. I dati caricati continuamente su un server sicuro verranno analizzati dall'algoritmo di analisi predittiva e verrà generato un avviso clinico quando vengono identificati squilibri fisiologici correlati all'imminente esacerbazione dell'insufficienza cardiaca. Un algoritmo di risposta clinica fornirà le istruzioni per la gestione della risposta all'allerta, per includere modifiche ai farmaci e/o valutazione ambulatoriale urgente/non urgente. L'intervento prevede l'integrazione del Fascicolo Sanitario Elettronico. I ricercatori progetteranno i processi di implementazione per questo programma utilizzando il quadro integrato Promoting Action on Research Implementation in Health Services (i-PARiHS), adattato per VA QUERI. Gli investigatori progetteranno 3 fasi di implementazione: 1) pianificazione dell'intervento di implementazione attraverso l'analisi del flusso di lavoro, le valutazioni tecnologiche e le interviste ai destinatari/stakeholder; 2) valutazione formativa dell'implementazione pilota in due siti all'avanguardia per testare l'accettabilità iniziale, l'affidabilità e le prestazioni delle apparecchiature; e 3) monitoraggio della fedeltà all'implementazione valutando la coerenza, la sicurezza e la soddisfazione.
Obiettivo 1b. Valutare i risultati dell'implementazione, comprese le percezioni del medico e del paziente e l'adozione dell'uso dei dati di monitoraggio remoto ambulatoriale. I ricercatori utilizzeranno metodi di ricerca sia quantitativi che qualitativi per esaminare le otto dimensioni fondamentali dei risultati dell'implementazione. Verranno condotti focus group e interviste semi-strutturate per valutare le percezioni di accettabilità e fattibilità del medico e del paziente. Verranno monitorati i comportamenti di adozione, compresi i tassi di risposta agli avvisi e l'adeguatezza delle decisioni. La fedeltà dell'attuazione sarà monitorata valutando la conformità con tutti gli aspetti del protocollo di studio. La penetrazione e la sostenibilità saranno valutate valutando la variazione dei risultati dell'implementazione nei cinque siti di studio, nonché le percezioni dei partecipanti dal lavoro qualitativo alla fine dello studio.
Obiettivo 2. Condurre uno studio di fattibilità del monitoraggio remoto non invasivo nell'insufficienza cardiaca cronica.
Obiettivo 2a. Definire le caratteristiche chiave che informeranno la progettazione di uno studio cardine di monitoraggio remoto non invasivo volto a ridurre la riospedalizzazione e migliorare la qualità della vita nell'insufficienza cardiaca. Gli investigatori arruoleranno 240 pazienti ricoverati in ospedale per esacerbazione di insufficienza cardiaca. Al momento dell'arruolamento, i soggetti saranno sottoposti a randomizzazione 1:1 all'intervento o al braccio di controllo. Mentre tutti i soggetti dello studio utilizzeranno il dispositivo di monitoraggio per 90 giorni dopo la dimissione, nel braccio di intervento, i medici riceveranno una notifica degli allarmi clinici e seguiranno l'algoritmo di risposta per modificare il trattamento dell'insufficienza cardiaca e/o raccomandare una visita clinica urgente/visita al pronto soccorso. Nel braccio di controllo, verranno raccolte informazioni dal sensore, ma gli avvisi clinici non verranno generati o comunicati ai fornitori. I principali risultati dello studio includeranno la percentuale di pazienti randomizzati che soddisfano i criteri dell'algoritmo per almeno un avviso, la percentuale di tempo in cui il monitor remoto è in uso e funziona correttamente, il tasso di ospedalizzazione per scompenso cardiaco, la durata della degenza ospedaliera e la qualità relativa alla salute della vita. I fattori di attuazione identificati nell'Obiettivo 1 aiuteranno a chiarire i risultati di questo obiettivo.
Obiettivo 2b. Identificare i costi associati all'implementazione e all'uso clinico del monitoraggio remoto non invasivo nello scompenso cardiaco. La corretta classificazione dei costi associati all'implementazione del monitoraggio remoto non invasivo porrà le basi per le analisi del rapporto costo-efficacia in un futuro studio cardine.
I recenti progressi nella tecnologia e nell'apprendimento automatico offrono un'opportunità per l'elaborazione di nuove fonti di dati in tempo reale a livello di paziente per generare informazioni clinicamente utilizzabili. Un'importante lacuna di conoscenza è come implementare al meglio questo approccio basato sulla tecnologia nella pratica clinica. Il nostro studio affronta questa questione critica dell'implementazione clinica e genererà dati di fattibilità per la progettazione di uno studio clinico cardine di monitoraggio remoto non invasivo con analisi predittiva durante il periodo ad alto rischio dopo la dimissione dall'ospedale. Questo lavoro ha il potenziale per portare a cambiamenti nella cura dei veterani con scompenso cardiaco e altre condizioni di salute croniche.
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
-
-
California
-
Palo Alto, California, Stati Uniti, 94304-1207
- VA Palo Alto Health Care System, Palo Alto, CA
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Florida
-
Gainesville, Florida, Stati Uniti, 32608-1135
- North Florida/South Georgia Veterans Health System, Gainesville, FL
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Utah
-
Salt Lake City, Utah, Stati Uniti, 84148-0001
- VA Salt Lake City Health Care System, Salt Lake City, UT
-
-
Virginia
-
Richmond, Virginia, Stati Uniti, 23249-0001
- Hunter Holmes McGuire VA Medical Center, Richmond, VA
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Il soggetto deve avere almeno 18 anni
- NYHA (classificazione funzionale della New York Heart Association) Classe II-IV, documentata nel sistema di cartelle cliniche del sito.
- Soggetto in grado e disposto a firmare il documento di consenso informato e, se partecipa a un colloquio con il paziente, in grado di comprendere e concordare con gli elementi elencati nella lettera di accompagnamento del consenso VA.
- Soggetto disposto e in grado di eseguire tutte le procedure relative allo studio.
Criteri di esclusione:
- Previsto impianto di LVAD (Left Ventricular Assist Device) o trapianto di cuore nei prossimi 30 giorni.
- Danni alla pelle o artrite significativa, che impediscono l'uso del dispositivo.
- Convulsioni incontrollate o altri disturbi neurologici che portano a movimenti anomali eccessivi o tremori nella parte superiore del corpo.
- Donne incinte o che stanno attualmente allattando.
- Compromissione visiva/cognitiva che, a giudizio dello sperimentatore, non consente al soggetto di seguire autonomamente le regole e le procedure del protocollo.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Ricerca sui servizi sanitari
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Quadruplicare
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
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Sperimentale: Braccio attivo
I soggetti saranno sottoposti a monitoraggio remoto, i dati del monitoraggio remoto saranno analizzati su una piattaforma predittiva, gli avvisi che indicano il peggioramento dell'HF condivisi con il team di trattamento e la risposta algoritmica agli allarmi implementati.
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I soggetti saranno sottoposti a monitoraggio remoto, i dati del monitoraggio remoto saranno analizzati su una piattaforma predittiva, gli avvisi che indicano il peggioramento dell'HF condivisi con il team di trattamento e la risposta algoritmica agli allarmi implementati.
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Comparatore fittizio: Controllo
I soggetti indosseranno un sensore, ma i dati del sensore non genereranno avvisi e non saranno condivisi con il team curante.
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I soggetti indosseranno un sensore, ma i dati del sensore non genereranno avvisi e non saranno condivisi con il team curante.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Tasso di ospedalizzazione per insufficienza cardiaca
Lasso di tempo: 90 giorni
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90-day hospitalization rate in subjects in active arm vs control arm
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90 giorni
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Punteggio del questionario sulla cardiomiopatia di Kansas City
Lasso di tempo: 90 giorni
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Intervallo scala 0-100.
Un risultato più alto è migliore.
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90 giorni
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Collaboratori e investigatori
Collaboratori
Investigatori
- Investigatore principale: Josef Stehlik, MD MPH, VA Salt Lake City Health Care System, Salt Lake City, UT
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Nelson RE, Hyun D, Jezek A, Samore MH. Mortality, Length of Stay, and Healthcare Costs Associated With Multidrug-Resistant Bacterial Infections Among Elderly Hospitalized Patients in the United States. Clin Infect Dis. 2022 Mar 23;74(6):1070-1080. doi: 10.1093/cid/ciab696.
- Sideris K, Weir CR, Schmalfuss C, Hanson H, Pipke M, Tseng PH, Lewis N, Sallam K, Bozkurt B, Hanff T, Schofield R, Larimer K, Kyriakopoulos CP, Taleb I, Brinker L, Curry T, Knecht C, Butler JM, Stehlik J. Artificial intelligence predictive analytics in heart failure: results of the pilot phase of a pragmatic randomized clinical trial. J Am Med Inform Assoc. 2024 Apr 3;31(4):919-928. doi: 10.1093/jamia/ocae017.
- Aaronson KD, Stewart GC, Stevenson LW, Richards B, Khalatbari S, Cascino TC, Ambardekar AV, Stehlik J, Lala A, Kittleson MM, Palardy M, Mountis MM, Pagani FD, Jeffries N, Taddei-Peters WC, Mann DL; REVIVAL Investigators. Optimizing Triage of Ambulatory Patients With Advanced Heart Failure: 2-Year Outcomes From REVIVAL. JACC Heart Fail. 2024 Oct;12(10):1734-1746. doi: 10.1016/j.jchf.2024.05.008. Epub 2024 Jul 3.
- Alba AC, Stehlik J. Dynamic Risk Prediction: A Step Closer to Personalizing Post-LVAD Care. JACC Heart Fail. 2024 Nov;12(11):1913-1914. doi: 10.1016/j.jchf.2024.08.015. Epub 2024 Oct 2. No abstract available.
- Atik FA, Pego-Fernandes PM, Mejia JA, Goldraich LA, Marcondes-Braga FG, Azeka E, Figueira FA, Garcia VD, Haddad L, Cherikh W, Stehlik J, Cogswell R. ABTO Brazilian Transplant Registry and ISHLT Heart Transplant Registry: An Important/Valuable Partnership. Arq Bras Cardiol. 2025 Feb 10;122(1):e20240370. doi: 10.36660/abc.20240370. eCollection 2025. No abstract available. English, Portuguese.
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Completamento primario (Effettivo)
Completamento dello studio (Effettivo)
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Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- IIR 19-238
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