- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT05725187
Studio prospettico di convalida dell'algoritmo di previsione basato sull'intelligenza artificiale per la previsione della fibrillazione atriale parossistica (PROVISION-AF)
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Chungbuk, Corea, Repubblica di, 28644
- Chungbuk National University Hospital
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Gwangju, Corea, Repubblica di, 61469
- Chonnam National University Hospital
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Gyeonggi-do, Corea, Repubblica di, 16995
- Yongin Severance Hospital
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Incheon, Corea, Repubblica di, 21565
- Gachon University Gil Medical Center
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Seoul, Corea, Repubblica di, 02447
- Kyung Hee University Hospital
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Seoul, Corea, Repubblica di, 02841
- Korea University Anam Hospital
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Seoul, Corea, Repubblica di, 06973
- Chung-Ang University Hospital
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Seoul, Corea, Repubblica di, 07985
- Ewha Womans University Mokdong Hospital
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Seoul, Corea, Repubblica di, 04763
- Hanyang University Seoul Hospital
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Seoul, Corea, Repubblica di, 08308
- Korea University Guro Hospital
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Seoul, Corea, Repubblica di, 07804
- Ewha Womans University Seoul Hospital
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- I partecipanti devono avere più di 20 anni
- I partecipanti sono pazienti con sintomi di aritmia che hanno visitato l'ambulatorio o che sono stati ricoverati in ospedale
Criteri di esclusione:
- Esclusi i pazienti con dispositivi elettronici cardiaci impiantabili come pacemaker, defibrillatori impiantabili (ICD) o terapia di resincronizzazione cardiaca (CRT).
- Escluse le donne in gravidanza e in allattamento.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
Intervento / Trattamento |
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Gruppo a basso rischio per fibrillazione atriale parossistica
I pazienti soggetti hanno più di 20 anni che sono ricoverati nel nostro ospedale o pazienti ambulatoriali con sintomi di aritmia dopo l'approvazione della ricerca clinica.
L'elettrocardiogramma del ritmo sinusale al momento della partecipazione del paziente allo studio viene inserito nell'algoritmo di previsione dell'intelligenza artificiale e i risultati della stratificazione del rischio sono ciechi e non vengono informati né al direttore della ricerca né ai soggetti.
Per il gruppo a basso rischio, dopo aver attaccato l'elettrocardiogramma indossabile al soggetto, l'elettrocardiogramma registrato una settimana dopo viene analizzato per confermare l'insorgenza di fibrillazione atriale.
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È un dispositivo per elettrocardiogramma indossabile da 9,2 g, mobiCARE, sotto forma di patch, e il nome del modello è MC200M.
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Gruppo ad alto rischio per fibrillazione atriale parossistica
I pazienti soggetti hanno più di 20 anni che sono ricoverati nel nostro ospedale o pazienti ambulatoriali con sintomi di aritmia dopo l'approvazione della ricerca clinica.
L'elettrocardiogramma del ritmo sinusale al momento della partecipazione del paziente allo studio viene inserito nell'algoritmo di previsione dell'intelligenza artificiale e i risultati della stratificazione del rischio sono ciechi e non vengono informati né al direttore della ricerca né ai soggetti.
Per il gruppo ad alto rischio, dopo aver applicato l'elettrocardiogramma indossabile al soggetto, l'elettrocardiogramma registrato una settimana dopo viene analizzato per confermare l'insorgenza di fibrillazione atriale.
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È un dispositivo per elettrocardiogramma indossabile da 9,2 g, mobiCARE, sotto forma di patch, e il nome del modello è MC200M.
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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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Presenza di FA parossistica
Lasso di tempo: 1 settimana
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L'algoritmo di previsione AI classifica i pazienti in categorie ad alto e basso rischio per la previsione della fibrillazione atriale parossistica entro una settimana, sulla base delle registrazioni ECG di quelli con ritmo sinusale normale.
L'accuratezza della previsione sarà valutata attraverso l'uso di un dispositivo indossabile che registra l'insorgenza di fibrillazione atriale parossistica nel corso di una settimana.
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1 settimana
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Verifica delle prestazioni del modello di previsione dell'intelligenza artificiale
Lasso di tempo: 1 settimana
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L’algoritmo di previsione dell’intelligenza artificiale classifica i pazienti in gruppi ad alto e a basso rischio quando prevede la fibrillazione atriale parossistica entro una settimana sulla base dei dati ECG del ritmo sinusale normale.
Le prestazioni dell'algoritmo di previsione dell'intelligenza artificiale vengono valutate sulla base dei dati ottenuti dall'esito primario, che prevede la conferma se la fibrillazione atriale è stata registrata attraverso un utilizzo di un dispositivo indossabile per una settimana.
Valuteremo l'efficacia dell'algoritmo valutando le sue capacità predittive, comprendendo sensibilità, specificità, tasso predittivo positivo, tasso predittivo negativo e punteggio F1.
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1 settimana
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Altre misure di risultato
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Capacità predittive del modello di previsione dell'intelligenza artificiale rispetto ai cardiologi esperti
Lasso di tempo: 10 minuti
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Le capacità predittive dell'algoritmo di previsione dell'intelligenza artificiale nella stratificazione del rischio saranno confrontate con la competenza degli esperti nella stratificazione del rischio. Ad ogni esperto sarà richiesto di rispondere ad un questionario composto da 30 ECG per classificarli come ad alto rischio o a basso rischio. Il questionario è composto da tre componenti: Q1. Previsione del rischio di fibrillazione/flutter atriale basata sull'ECG a 12 derivazioni del ritmo sinusale normale e sui dati clinici del partecipante (età, sesso, comorbilità, risultati di laboratorio, punteggio dei sintomi EHRA, ecc.). Il risultato di laboratorio potrebbe includere BUN/Cr, eGFR, test di funzionalità epatica, test del profilo lipidico. Q2. Ulteriore piano necessario per l'identificazione della fibrillazione/flutter atriale. Q3. Evidenza decisiva della previsione del rischio di fibrillazione atriale/flutter. Le prove potrebbero includere un normale ECG a 12 derivazioni del ritmo sinusale o dati clinici del partecipante. |
10 minuti
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Collaboratori e investigatori
Collaboratori
Investigatori
- Direttore dello studio: Sumi Jung, Ewha Womans University Mokdong Hospital
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.
- Willems S, Borof K, Brandes A, Breithardt G, Camm AJ, Crijns HJGM, Eckardt L, Gessler N, Goette A, Haegeli LM, Heidbuchel H, Kautzner J, Ng GA, Schnabel RB, Suling A, Szumowski L, Themistoclakis S, Vardas P, van Gelder IC, Wegscheider K, Kirchhof P. Systematic, early rhythm control strategy for atrial fibrillation in patients with or without symptoms: the EAST-AFNET 4 trial. Eur Heart J. 2022 Mar 21;43(12):1219-1230. doi: 10.1093/eurheartj/ehab593.
- Park J, Shim J, Lee JM, Park JK, Heo J, Chang Y, Song TJ, Kim DH, Lee HA, Yu HT, Kim TH, Uhm JS, Kim YD, Nam HS, Joung B, Lee MH, Heo JH, Pak HN; RAFAS Investigators*. Risks and Benefits of Early Rhythm Control in Patients With Acute Strokes and Atrial Fibrillation: A Multicenter, Prospective, Randomized Study (the RAFAS Trial). J Am Heart Assoc. 2022 Feb;11(3):e023391. doi: 10.1161/JAHA.121.023391. Epub 2022 Jan 19.
- Noseworthy PA, Attia ZI, Behnken EM, Giblon RE, Bews KA, Liu S, Gosse TA, Linn ZD, Deng Y, Yin J, Gersh BJ, Graff-Radford J, Rabinstein AA, Siontis KC, Friedman PA, Yao X. Artificial intelligence-guided screening for atrial fibrillation using electrocardiogram during sinus rhythm: a prospective non-randomised interventional trial. Lancet. 2022 Oct 8;400(10359):1206-1212. doi: 10.1016/S0140-6736(22)01637-3. Epub 2022 Sep 27.
- Ribeiro AH, Ribeiro MH, Paixao GMM, Oliveira DM, Gomes PR, Canazart JA, Ferreira MPS, Andersson CR, Macfarlane PW, Meira W Jr, Schon TB, Ribeiro ALP. Automatic diagnosis of the 12-lead ECG using a deep neural network. Nat Commun. 2020 Apr 9;11(1):1760. doi: 10.1038/s41467-020-15432-4. Erratum In: Nat Commun. 2020 May 1;11(1):2227. doi: 10.1038/s41467-020-16172-1.
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Completamento primario (Stimato)
Completamento dello studio (Stimato)
Date di iscrizione allo studio
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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
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Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
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