Rilevamento avanzato del deep learning della stenosi aortica: lo studio diagnostico DETECT-AS
The DETECT-AS Diagnostic Study will assess the performance of artificial intelligence (AI) risk predictions to detect aortic stenosis using results from portable electrocardiogram (ECG) and cardiac ultrasound devices.
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Connecticut
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New Haven, Connecticut, Stati Uniti, 06519
- Yale New Haven Health System
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New York
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New York, New York, Stati Uniti, 10029
- Icahn School of Medicine at Mount Sinai
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Texas
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Houston, Texas, Stati Uniti, 77030
- The Methodist Hospital Research Institute
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Descrizione
Inclusion Criteria:
- Age 70 years or older
- Attending a routine outpatient primary care clinic at one of the three enrollment sites
Exclusion Criteria:
- Opted out of research studies
- Non-English speaking
- Urgent or emergent visits, defined as a visit for an illness or injury that needs attention quickly or is life-threatening
- Any echocardiogram within 12 months of clinic visit
- Prior history of moderate or severe AS
- Prior history of aortic valve replacement or repair, including transcatheter and surgical AVR with either a bioprosthetic or mechanical valve
- Presence of implantable cardiac devices, including permanent cardiac pacer, implantable cardioverter-defibrillator, or left ventricular assist device
- Prior heart transplant
- History of dementia
- Documented life expectancy of <1 year or current participation in hospice services.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Diagnostico
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Triplicare
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
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Sperimentale: Intervention
The intervention arm will undergo sequential screening for aortic stenosis using portable 1-lead electrocardiograms (ECGs), followed by point-of-care ultrasound (POCUS), if indicated, by artificial intelligence (AI)-based risk algorithms. |
Portable 1-lead electrocardiogram (ECG) performed with the FDA-approved AliveCor KardiaMobile device. Point-of-care ultrasound performed with the FDA-approved VScan Air device. Artificial intelligence (AI) risk algorithm for aortic stenosis using a 1-lead electrocardiogram Artificial intelligence (AI) risk algorithm for aortic stenosis using cardiac ultrasound plax videos. |
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Comparatore fittizio: Control
The control arm will undergo a portable 1-lead electrocardiogram (ECG), with 10% randomly assigned to undergo point-of-care ultrasound (POCUS). |
Portable 1-lead electrocardiogram (ECG) performed with the FDA-approved AliveCor KardiaMobile device. Point-of-care ultrasound performed with the FDA-approved VScan Air device. |
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Number of participants diagnosed with advanced aortic stenosis (AS) by transthoracic echocardiogram (TTE)
Lasso di tempo: Until 12 months from the baseline visit
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The number of participants diagnosed with advanced AS by TTE at 12 months. Diagnosis of advanced AS is defined as diagnosis of moderate or severe AS as documented in the participant's electronic health record (EHR) at 12 months and adjudication of outcome via review of echocardiographic reports and videos performed by blinded members of the echocardiographic lab at the coordinating center. |
Until 12 months from the baseline visit
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Collaboratori
Investigatori
- Investigatore principale: Rohan Khera, MD, MS, Yale University
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
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 (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- 2000038634
- R01AG089981 (Sovvenzione/contratto NIH degli Stati Uniti)
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
Descrizione del piano IPD
A de-identified dataset will be made available following publication of primary results.
Tipo di informazioni di supporto alla condivisione IPD
- STUDIO_PROTOCOLLO
- LINFA
- ICF
- CODICE_ANALITICO
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
prodotto fabbricato ed esportato dagli Stati Uniti
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