Distribuzione e valutazione di software di intelligenza artificiale per l'analisi e la gestione dell'elettrocardiogramma nelle cure primarie (DAISEA-ECG)
Il progetto DAISEA-ECG mira a migliorare la diagnosi delle malattie cardiache nelle cure primarie attraverso la piattaforma DeepECG, che combina gli algoritmi ECG-AI ed ECHONeXT. Questo studio utilizza un disegno a cuneo a gradini, in cui ciascun gruppo di medicina di famiglia agisce come proprio controllo. Le FMG passeranno gradualmente dal periodo di controllo (senza raccomandazioni AI) al periodo di intervento (con raccomandazioni AI attivate) in una sequenza randomizzata.
L'obiettivo primario è confrontare la sensibilità dei medici di famiglia nel rilevare patologie cardiache, con e senza l'ausilio della piattaforma DeepECG. La sensibilità è definita come la percentuale di pazienti correttamente indirizzati alla cardiologia o all'ecocardiografia transtoracica (TTE) tra quelli che effettivamente necessitavano di una valutazione cardiovascolare, come confermato da un comitato di valutazione indipendente.
Panoramica dello studio
Stato
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Matematicamente, la sensibilità viene calcolata come Vero Positivo / (Vero Positivo + Falso Negativo), dove il Vero Positivo rappresenta i pazienti indirizzati correttamente e i falsi negativi rappresentano i pazienti che avrebbero dovuto essere indirizzati ma non lo sono stati.
Gli obiettivi secondari comprendono la determinazione del tasso di riferimenti per la valutazione cardiovascolare prima e dopo l'intervento (implementazione della piattaforma DeepECG), le caratteristiche individuali dell'intervento (PPV, NPV e specificità), nonché la valutazione della fattibilità dell'implementazione basata sull'intelligenza artificiale. interpretazione automatica dell'ECG nelle cure primarie attraverso indagini presso medici di famiglia e cardiologi.
PPV: valore predittivo positivo NPV: valore predittivo negativo
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: Robert Avram, MD
- Numero di telefono: 514 376 3330
- Email: robert.avram.md@gmail.com
Backup dei contatti dello studio
- Nome: Marie-Gabrielle Lessard, MSc
- Numero di telefono: 2094 514 376 3330
- Email: marie-gabrielle.lessard@icm-mhi.org
Luoghi di studio
-
-
Quebec
-
Montreal, Quebec, Canada, H1T1C8
- Montreal Heart Institute
-
Contatto:
- Marie-Gabrielle Lessard, MSc
- Numero di telefono: 2094 5143763330
- Email: marie-gabrielle.lessard@icm-mhi.org
-
Investigatore principale:
- Robert Avram, MD
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Descrizione
Criteri di inclusione:
Medici di famiglia o infermieri
Medici di famiglia o infermieri professionali (NP) che esercitano in una delle FMG partecipanti.
Medici di famiglia che hanno prestato il loro consenso libero ed informato. Pazienti
Pazienti adulti (18 anni o più). Pazienti senza follow-up in cardiologia o medicina interna per problemi cardiovascolari (aritmie, insufficienza cardiaca, infarto miocardico, malattia coronarica aterosclerotica, cardiopatia valvolare) o coloro che hanno avuto in passato un'indagine negativa senza ulteriore follow-up.
ECG
Qualsiasi ECG a 12 derivazioni eseguito con la macchina MUSE GE 360. ECG di qualità tecnica adeguata per l'interpretazione (altrimenti verrà automaticamente rifiutato dalla piattaforma).
-
Criteri di esclusione:
- Medici di famiglia o infermieri
Medici di famiglia che esercitano esclusivamente in pediatria (pazienti sotto i 18 anni).
I medici di famiglia non riescono a seguire le linee guida del progetto.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Diagnostico
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Separare
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
|
Nessun intervento: Nessuna diagnosi e raccomandazioni sulla piattaforma DeepECG
|
|
|
Sperimentale: Diagnosi e raccomandazioni della piattaforma DeepECG
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Algoritmo EchoNeXT e ECG-AI
|
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
sensibilità delle richieste cardiologiche
Lasso di tempo: 18 mesi
|
Confronta la sensibilità delle richieste cardiologiche effettuate da medici di famiglia e infermieri prima e dopo l'attivazione della diagnostica assistita dall'intelligenza artificiale e delle raccomandazioni dalla piattaforma DeepECG.
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18 mesi
|
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
specificità, valore predittivo negativo e valore predittivo positivo dei riferimenti cardiologici
Lasso di tempo: 18 mesi
|
Confrontare la specificità, il valore predittivo negativo e il valore predittivo positivo delle segnalazioni cardiologiche effettuate da medici di famiglia e infermieri prima e dopo l'attivazione della diagnostica e delle raccomandazioni assistite dall'intelligenza artificiale.
|
18 mesi
|
Collaboratori e investigatori
Sponsor
Pubblicazioni e link utili
Collegamenti utili
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Studia le date principali
Inizio studio (Stimato)
Completamento primario (Stimato)
Completamento dello studio (Stimato)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Stimato)
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
- DAISEA-ECG
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
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Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
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