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Applicazione del modello linguistico multimodale di grandi dimensioni in HFpEF (MeG-HFpEF)

27 giugno 2024 aggiornato da: Tang Yida, Peking University Third Hospital

Applicazione di un modello linguistico multimodale di grandi dimensioni per facilitare la diagnosi di insufficienza cardiaca con frazione di eiezione preservata

Questo studio convaliderà l'efficacia di un modello multimodale di ampio linguaggio per lo screening dell'insufficienza cardiaca con frazione di eiezione conservata (HFpEF), confrontandolo con il tradizionale processo di valutazione clinica standardizzata.

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

L’insufficienza cardiaca è una delle principali complicanze di varie malattie cardiache ed è la principale causa letale di morte cardiovascolare in tutto il mondo. Sulla base della frazione di eiezione ventricolare sinistra (LVEF), l'insufficienza cardiaca può essere suddivisa in insufficienza cardiaca con frazione di eiezione ridotta (HFrEF), insufficienza cardiaca con frazione di eiezione conservata (HFpEF) e insufficienza cardiaca con frazione di eiezione leggermente ridotta (HFmrEF). I tassi di riospedalizzazione per insufficienza cardiaca e le complicanze intraospedaliere non differivano tra HFrEF e HFpEF. Tuttavia, negli ultimi due decenni, il tasso di sopravvivenza dell’HFrEF è migliorato significativamente, mentre l’HFpEF è rimasto stagnante. Uno dei motivi principali di ciò è che il processo diagnostico dell’HFpEF è complicato ed è facile causare una mancata diagnosi in clinica, con conseguente ritardo del trattamento.

I modelli linguistici multimodali di grandi dimensioni sono in grado di integrare e analizzare dati medici provenienti da diverse fonti, inclusi dati testuali (ad esempio, cartelle cliniche, letteratura medica), dati di immagini (ad esempio, elettrocardiogrammi, immagini di scansioni TC) e dati audio (ad esempio, sintomi narrati da pazienti). Questa capacità di integrazione multimodale dei dati è fondamentale per comprendere scenari medici complessi, poiché fornisce una visione più completa della condizione rispetto a una singola fonte di dati.

La diagnosi di HFpEF deve affrontare molte sfide e richiede ai medici di esprimere giudizi su dati multidimensionali, che possono facilmente portare alla sottodiagnosi o alla diagnosi errata della malattia. In quanto strumento generativo di intelligenza artificiale, un ampio modello linguistico è in grado di integrare e analizzare dati provenienti da diverse fonti e ha la capacità di apprendere ed evolversi dalle evidenze cliniche esistenti. Sulla base di ciò, questo studio intende valutare l'efficacia del modello multimodale di linguaggio ampio per lo screening dell'insufficienza cardiaca con frazione di eiezione conservata (HFpEF), confrontandolo con il tradizionale processo di valutazione standard clinico.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

80

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Contatto studio

Luoghi di studio

  • Cina
    • Beijing
      • Beijing, Beijing, Cina
        • Reclutamento
        • Peking UniversityThird Hospital

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

  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

No

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

I soggetti verranno reclutati tra pazienti regolarmente ospedalizzati nel reparto di cardiologia che soddisfano anche le esigenze di questo studio e non vengono reclutati separatamente.

Descrizione

Criterio di inclusione:

  1. Età 18-80 anni, maschio o femmina;
  2. Pazienti ricoverati in cardiologia con sospetta insufficienza cardiaca con frazione di eiezione conservata (ecografia cardiaca suggestiva di LVEF ≥50% con almeno 1 dei seguenti: 1, ipertrofia ventricolare sinistra e/o allargamento atriale sinistro; e 2, funzione cardiaca diastolica anormale);
  3. Attuale o precedente almeno un sintomo di insufficienza cardiaca, inclusa dispnea (inclusa dispnea da sforzo, dispnea parossistica notturna e teleangectasia), malessere, nausea ed edema bilaterale degli arti inferiori;
  4. Partecipazione volontaria e consenso informato firmato.

Criteri di esclusione:

  1. Insufficienza cardiaca acuta o peggioramento acuto dell'insufficienza cardiaca cronica;
  2. Stenosi coronarica grave (stenosi ≥75%) senza rivascolarizzazione;
  3. Pazienti che non sono in grado di eseguire l'ecocardiografia da sforzo o che presentano controindicazioni al test;
  4. stanno partecipando ad altri studi clinici;
  5. Quelli con gravi patologie organiche del fegato, dei reni o del sistema ematologico o quelli con malattie croniche;
  6. Coloro che non possono seguire le procedure processuali;
  7. Coloro che rifiutano di firmare il consenso informato.

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

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
singolo gruppo

Per primo è stato eseguito il processo di consultazione di routine: secondo il processo raccomandato dall'edizione 2023 del Chinese Expert Consensus on the Diagnosis and Treatment of Heart Failure with Preserved Ejection Fraction, il cardiologo curante ha completato la valutazione dei criteri clinici del soggetto ed ha eseguito la diagnosi di HFpEF ( si No).

Durante la visita di controllo del medico curante, il sistema di screening multimodale con modello linguistico di grandi dimensioni (MedGuide-72B) ha raccolto i dati delle visite di routine, ha registrato dati e indicatori rilevanti durante la comunicazione del paziente con MedGuide-72B e ha formulato la diagnosi.
Test diagnostico: Diagnosi multimodale del modello linguistico di grandi dimensioni
Diagnosi di insufficienza cardiaca con frazione di eiezione preservata (HFpEF) utilizzando il modello multimodale a linguaggio ampio MedGuide-72B.
Test diagnostico: Procedura diagnostica e terapeutica di routine
Procedura diagnostica e terapeutica di routine

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
specificità diagnostica
Lasso di tempo: fino al completamento degli studi, in media 8 mesi
confronto della specificità dianostica tra diagnosi e terapia di routine e diagnosi con modello linguistico ampio
fino al completamento degli studi, in media 8 mesi
sensibilità diagnostica
Lasso di tempo: fino al completamento degli studi, in media 8 mesi
confronto della sensibilità dianostica tra diagnosi e terapia di routine e diagnosi con modello linguistico ampio
fino al completamento degli studi, in media 8 mesi

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
tasso di coerenza
Lasso di tempo: fino al completamento degli studi, in media 8 mesi
tasso di coerenza tra diagnosi e terapia di routine e diagnosi con modello linguistico ampio
fino al completamento degli studi, in media 8 mesi
tempo dedicato alla diagnosi
Lasso di tempo: fino al completamento degli studi, in media 8 mesi
confronto del tempo impiegato per la diagnosi tra diagnosi e terapia di routine e diagnosi con modello linguistico ampio
fino al completamento degli studi, in media 8 mesi
soddisfazione del paziente
Lasso di tempo: fino al completamento degli studi, in media 8 mesi
confronto della soddisfazione del paziente tra diagnosi e terapia di routine e diagnosi con modello linguistico ampio tramite questionario
fino al completamento degli studi, in media 8 mesi
analisi dei costi economici
Lasso di tempo: fino al completamento degli studi, in media 8 mesi
confronto del costo economico tra diagnosi e terapia di routine e diagnosi con modello linguistico ampio rispetto al costo totale del trattamento
fino al completamento degli studi, in media 8 mesi
tasso di false scoperte
Lasso di tempo: fino al completamento degli studi, in media 8 mesi
confronto del tasso di false scoperte tra diagnosi e terapia di routine e diagnosi con modello linguistico di grandi dimensioni
fino al completamento degli studi, in media 8 mesi
valutazione del carico di lavoro del medico
Lasso di tempo: fino al completamento degli studi, in media 8 mesi
confronto del carico di lavoro del medico tra diagnosi e terapia di routine e diagnosi con modello linguistico ampio in base al conteggio del numero di partecipanti correlati al trattamento
fino al completamento degli studi, in media 8 mesi
efficienza della diagnosi
Lasso di tempo: fino al completamento degli studi, in media 8 mesi
La probabilità di accuratezza rispetto alla diagnosi finale della visita del paziente
fino al completamento degli studi, in media 8 mesi

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Peking University Third Hospital

Collaboratori

Qingdao Municipal Hospital
Tianjin Medical University General Hospital
The First Hospital of Hebei Medical University
Central hospital Affiliated to Shandong First Medical University

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

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)

20 dicembre 2023

Completamento primario (Stimato)

20 dicembre 2024

Completamento dello studio (Stimato)

20 dicembre 2024

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

22 dicembre 2023

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

27 giugno 2024

Primo Inserito (Effettivo)

3 luglio 2024

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

3 luglio 2024

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

27 giugno 2024

Ultimo verificato

1 giugno 2024

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • M2023830

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

NO

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 .

Prove cliniche su Diagnosi multimodale del modello linguistico di grandi dimensioni

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