- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT04601415
Strumento di intelligenza artificiale Point of Care per la diagnosi di insufficienza cardiaca (DUO-EF-19)
Diagnosi di insufficienza cardiaca nella clinica post-COVID-19, cure primarie e ambiente ospedaliero utilizzando uno stetoscopio digitale con intelligenza artificiale (AI) Elettrocardiogramma (ECG)
Abbreviazioni/acronimi:
DUO-EF = previsione della frazione di eiezione (FE) utilizzando l'algoritmo dello stetoscopio digitale Eko-DUO HF = insufficienza cardiaca HFrEF = insufficienza cardiaca con frazione di eiezione ridotta COVID-19 = malattia da coronavirus 2019 Eko DUO = dispositivo stetoscopico digitale cMRI = risonanza magnetica cardiaca ECG = elettrocardiogramma
Studio osservazionale prospettico della frazione di eiezione ventricolare sinistra prevista dall'applicazione dell'intelligenza artificiale all'ECG a derivazione singola acquisito da uno stetoscopio digitale; nella clinica di follow-up post-covid-19, nei pazienti che presentano sintomi di insufficienza cardiaca nelle cure primarie e nei pazienti sottoposti a ecocardiografia e risonanza magnetica cardiaca.
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Abbreviazioni/acronimi:
DUO-EF = previsione della frazione di eiezione (FE) utilizzando l'algoritmo dello stetoscopio digitale Eko-DUO HF = insufficienza cardiaca HFrEF = insufficienza cardiaca con frazione di eiezione ridotta COVID-19 = malattia da coronavirus 2019 Eko DUO = dispositivo stetoscopico digitale cMRI = risonanza magnetica cardiaca ECG = elettrocardiogramma
OBIETTIVI
Dimostrare che DUO-EF è in grado di identificare l'insufficienza cardiaca (HF) con frazione di eiezione ridotta (HFrEF) post-COVID-19 in cui la diagnosi sarebbe altrimenti mancata/ritardata Dimostrare che DUO-EF può diagnosticare in modo affidabile e accurato un nuovo HFrEF nel contesto delle cure primarie Per convalidare ulteriormente le prestazioni diagnostiche DUO-EF su larga scala rispetto alle indagini gold standard (ecocardiografia e cardia MRI) Per misurare se DUO-EF suggerisce HFrEF ma con normali indagini gold standard prevede il rischio futuro di sviluppare HFrEF
Metodi Per dimostrare che DUO-EF è in grado di identificare l'insufficienza cardiaca (HF) con frazione di eiezione ridotta (HFrEF) post-COVID-19 dove la diagnosi sarebbe altrimenti persa/ritardata Per dimostrare che DUO-EF può diagnosticare in modo affidabile e accurato una nuova HFrEF nel contesto delle cure primarie Convalidare ulteriormente le prestazioni diagnostiche DUO-EF su larga scala rispetto alle indagini gold standard (ecocardiografia e risonanza magnetica cardiaca - cMRI) Per misurare se DUO-EF suggerisce HFrEF ma con normali indagini gold standard predice il rischio futuro di sviluppare HFrEF
Previsione DUO-EF della frazione di eiezione nei pazienti che frequentano la clinica di follow-up COVID-19 e confronto con:
successivo DUO-EF al momento dell'indagine gold standard per la frazione di eiezione HF come calcolato dall'indagine gold standard
Previsione DUO-EF della frazione di eiezione nei pazienti in cui il medico di base sospetta un nuovo scompenso cardiaco e confronto con:
successivo DUO-EF al momento dell'indagine gold standard frazione di eiezione calcolata dall'indagine gold standard Previsione DUO-EF della frazione di eiezione in pazienti non selezionati sottoposti a ecocardiografia o risonanza magnetica cardiaca, confrontando DUO-EF previsto con frazione di eiezione calcolata gold standard Telefono chiamare il follow-up a 24 mesi per tutti i pazienti con DUO-EF indicativi di HFrEF ma normali indagini gold standard
MISURE DI RISULTATO Area sotto la curva (AUC) di DUO-EF calibrata per il rilevamento di EF inferiore al 40%; accuratezza della classificazione Valore predittivo positivo di DUO-EF nella clinica COVID-19 e nel contesto del medico di famiglia basato sulla successiva stima gold standard di EF; valore predittivo negativo di DUO-EF nella coorte di follow-up COVID-19; valore predittivo positivo di DUO-EF a 24 mesi in quelli con indagini gold standard negative Misurazione qualitativa del paziente e accettabilità clinica dell'utente finale di Eko DUO
POPOLAZIONE Gruppo 1: Pazienti visitati nella clinica di follow-up COVID-19 (n = 400) Gruppo 2: Pazienti visitati nelle cure primarie con sintomi recentemente indicativi di insufficienza cardiaca (n = 400) Gruppo 3: Tutti i pazienti che si sono rivolti ai reparti di ecocardiografia in tutto il Imperial College Healthcare NHS Trust (n = 1.500) Gruppo 4: pazienti sottoposti a risonanza magnetica cardiaca (n = 100)
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
-
-
Non-US/Non-Canadian
-
London, Non-US/Non-Canadian, Regno Unito, E5 0LJ
- Patrik Bachtiger
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Presenza al medico di base con sintomi di ?HF
- Rinvio dal medico di base o altrove per ecocardiogramma in ospedale
- Età >18
Criteri di esclusione:
- Impossibile dare il consenso informato
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Modelli osservazionali: Coorte
- Prospettive temporali: Prospettiva
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
Intervento / Trattamento |
---|---|
Referenti GP
Pazienti con insufficienza cardiaca indirizzati dal medico di base al reparto di ecografia
|
Acquisizione di un ECG a singola derivazione al momento della presentazione al medico di base e all'appuntamento ecografico
|
Ecopazienti
Pazienti non selezionati che frequentano il reparto di ecografia in ospedale
|
Acquisizione di un ECG a singola derivazione al momento della presentazione al medico di base e all'appuntamento ecografico
|
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
---|---|---|
Area sotto la curva operativa del ricevitore
Lasso di tempo: fino a 18 mesi
|
Area sotto la curva (AUC) dove il valore massimo è '1', che descrive la capacità dell'algoritmo di discriminare la frazione di eiezione bassa da quella non bassa
|
fino a 18 mesi
|
Collaboratori e investigatori
Sponsor
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Attia ZI, Noseworthy PA, Lopez-Jimenez F, Asirvatham SJ, Deshmukh AJ, Gersh BJ, Carter RE, Yao X, Rabinstein AA, Erickson BJ, Kapa S, Friedman PA. An artificial intelligence-enabled ECG algorithm for the identification of patients with atrial fibrillation during sinus rhythm: a retrospective analysis of outcome prediction. Lancet. 2019 Sep 7;394(10201):861-867. doi: 10.1016/S0140-6736(19)31721-0. Epub 2019 Aug 1.
- Bachtiger P, Petri CF, Scott FE, Ri Park S, Kelshiker MA, Sahemey HK, Dumea B, Alquero R, Padam PS, Hatrick IR, Ali A, Ribeiro M, Cheung WS, Bual N, Rana B, Shun-Shin M, Kramer DB, Fragoyannis A, Keene D, Plymen CM, Peters NS. Point-of-care screening for heart failure with reduced ejection fraction using artificial intelligence during ECG-enabled stethoscope examination in London, UK: a prospective, observational, multicentre study. Lancet Digit Health. 2022 Feb;4(2):e117-e125. doi: 10.1016/S2589-7500(21)00256-9. Epub 2022 Jan 5.
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Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
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Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
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- 285417
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