Predizione del Potassio Sierico Utilizzando l'Apprendimento Automatico e l'ECG a Singolo Canale
21 marzo 2026 aggiornato da: David Levine, Brigham and Women's Hospital
Previsione del Potassio Sierico Utilizzando l'Apprendimento Automatico e l'ECG a Singolo Derivazione
Questo è uno studio retrospettivo che attinge ai dati del Database del Programma Ospedale a Casa del Brigham and Women's Hospital.
Dati sociodemografici e clinici di una coorte di addestramento sono stati utilizzati per addestrare un algoritmo di machine learning per predire il potassio ematico durante il ricovero del paziente.
Questo algoritmo è stato poi validato in una coorte di validazione.
Panoramica dello studio
Stato
Ritirato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Osservativo
Contatti e Sedi
Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.
Luoghi di studio
-
-
Massachusetts
-
Boston, Massachusetts, Stati Uniti, 02115
- Brigham and Women's Hospital
-
Boston, Massachusetts, Stati Uniti, 02130
- Brigham and Women's Faulkner 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
Soggetti ammessi al Brigham and Women's Hospital e al Brigham and Women's Faulkner Hospital che soddisfano i requisiti di diagnosi primaria, età e residenza entro 5 miglia e sono iscritti al programma ospedaliero domiciliare.
Descrizione
È stato un soggetto nello studio Home Hospital del Brigham and Women's e ha una scheda completata nel database dello studio.
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 |
|---|---|
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Formazione
Un sottoinsieme di pazienti utilizzati per addestrare l'algoritmo di apprendimento automatico.
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Applicare un algoritmo di apprendimento automatico per stimare il potassio di un paziente.
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Convalida
Un sottoinsieme di pazienti che vengono "trattenuti" e utilizzati per convalidare l'accuratezza dell'algoritmo.
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Applicare un algoritmo di apprendimento automatico per stimare il potassio di un paziente.
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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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Concentrazione di potassio nel siero
Lasso di tempo: Dalla data di ammissione alla data di dimissione, fino al completamento dello studio in media 7 giorni.
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Potassio sierico, misurato in millimoli per litro
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Dalla data di ammissione alla data di dimissione, fino al completamento dello studio in media 7 giorni.
|
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Iperkaliemia
Lasso di tempo: Dalla data di ammissione alla data di dimissione, attraverso il completamento dello studio, in media 7 giorni.
|
Potassio sierico superiore a 5,1 millimoli per litro
|
Dalla data di ammissione alla data di dimissione, attraverso il completamento dello studio, in media 7 giorni.
|
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Ipokaliemia
Lasso di tempo: Dalla data di ammissione alla data di dimissione, fino al completamento dello studio, in media 7 giorni.
|
Potassio sierico inferiore a 3,4 millimoli per litro
|
Dalla data di ammissione alla data di dimissione, fino al completamento dello studio, in media 7 giorni.
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|
Normokalemia
Lasso di tempo: Dalla data di ammissione alla data di dimissione, fino al completamento dello studio in media 7 giorni.
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Potassio sierico compreso tra 3,4 e 5,1 millimoli per litro
|
Dalla data di ammissione alla data di dimissione, fino al completamento dello studio in media 7 giorni.
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Potassio sierico inferiore a rispetto a superiore o uguale a 4 millimoli per litro
Lasso di tempo: Dal giorno dell'ammissione al giorno della dimissione, fino al completamento dello studio in media 7 giorni.
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Potassio sierico in diminuzione inferiore a o superiore o uguale a 4 millimoli per litro
|
Dal giorno dell'ammissione al giorno della dimissione, fino al completamento dello studio in media 7 giorni.
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Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Sponsor
Collaboratori
Investigatori
- Investigatore principale: David Levine, MD MPH MA, Associate Physician
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
- Yasin OZ, Attia Z, Dillon JJ, DeSimone CV, Sapir Y, Dugan J, Somers VK, Ackerman MJ, Asirvatham SJ, Scott CG, Bennet KE, Ladewig DJ, Sadot D, Geva AB, Friedman PA. Noninvasive blood potassium measurement using signal-processed, single-lead ecg acquired from a handheld smartphone. J Electrocardiol. 2017 Sep-Oct;50(5):620-625. doi: 10.1016/j.jelectrocard.2017.06.008. Epub 2017 Jun 8.
- Dillon JJ, DeSimone CV, Sapir Y, Somers VK, Dugan JL, Bruce CJ, Ackerman MJ, Asirvatham SJ, Striemer BL, Bukartyk J, Scott CG, Bennet KE, Mikell SB, Ladewig DJ, Gilles EJ, Geva A, Sadot D, Friedman PA. Noninvasive potassium determination using a mathematically processed ECG: proof of concept for a novel "blood-less, blood test". J Electrocardiol. 2015 Jan-Feb;48(1):12-8. doi: 10.1016/j.jelectrocard.2014.10.002. Epub 2014 Oct 18.
- Krogager ML, Kragholm K, Skals RK, Mortensen RN, Polcwiartek C, Graff C, Nielsen JB, Kanters JK, Holst AG, Sogaard P, Pietersen A, Torp-Pedersen C, Hansen SM. The relationship between serum potassium concentrations and electrocardiographic characteristics in 163,547 individuals from primary care. J Electrocardiol. 2019 Nov-Dec;57:104-111. doi: 10.1016/j.jelectrocard.2019.09.005. Epub 2019 Sep 4.
- Corsi C, Cortesi M, Callisesi G, De Bie J, Napolitano C, Santoro A, Mortara D, Severi S. Noninvasive quantification of blood potassium concentration from ECG in hemodialysis patients. Sci Rep. 2017 Feb 15;7:42492. doi: 10.1038/srep42492.
- Rafique Z, Aceves J, Espina I, Peacock F, Sheikh-Hamad D, Kuo D. Can physicians detect hyperkalemia based on the electrocardiogram? Am J Emerg Med. 2020 Jan;38(1):105-108. doi: 10.1016/j.ajem.2019.04.036. Epub 2019 Apr 22.
- Attia ZI, DeSimone CV, Dillon JJ, Sapir Y, Somers VK, Dugan JL, Bruce CJ, Ackerman MJ, Asirvatham SJ, Striemer BL, Bukartyk J, Scott CG, Bennet KE, Ladewig DJ, Gilles EJ, Sadot D, Geva AB, Friedman PA. Novel Bloodless Potassium Determination Using a Signal-Processed Single-Lead ECG. J Am Heart Assoc. 2016 Jan 25;5(1):e002746. doi: 10.1161/JAHA.115.002746.
- Galloway CD, Valys AV, Shreibati JB, Treiman DL, Petterson FL, Gundotra VP, Albert DE, Attia ZI, Carter RE, Asirvatham SJ, Ackerman MJ, Noseworthy PA, Dillon JJ, Friedman PA. Development and Validation of a Deep-Learning Model to Screen for Hyperkalemia From the Electrocardiogram. JAMA Cardiol. 2019 May 1;4(5):428-436. doi: 10.1001/jamacardio.2019.0640.
- Lin CS, Lin C, Fang WH, Hsu CJ, Chen SJ, Huang KH, Lin WS, Tsai CS, Kuo CC, Chau T, Yang SJ, Lin SH. A Deep-Learning Algorithm (ECG12Net) for Detecting Hypokalemia and Hyperkalemia by Electrocardiography: Algorithm Development. JMIR Med Inform. 2020 Mar 5;8(3):e15931. doi: 10.2196/15931.
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 marzo 2021
Completamento primario (Stimato)
1 agosto 2021
Completamento dello studio (Stimato)
1 dicembre 2021
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
14 aprile 2021
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
21 marzo 2026
Primo Inserito (Effettivo)
25 marzo 2026
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
25 marzo 2026
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
21 marzo 2026
Ultimo verificato
1 marzo 2026
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
- Malattie urogenitali
- Malattie vascolari
- Malattia cardiovascolare
- Processi patologici
- Malattie urogenitali maschili
- Malattie renali
- Malattie urologiche
- Malattie urogenitali femminili
- Malattie urogenitali femminili e complicanze della gravidanza
- Malattie cardiache
- Malattia cronica
- Attributi della malattia
- Malattie del sistema immunitario
- Malattie delle vie respiratorie
- Malattie polmonari
- Malattie bronchiali
- Malattie polmonari, ostruttive
- Ipersensibilità respiratoria
- Ipersensibilità, immediata
- Ipersensibilità
- Insufficienza renale
- Ipertensione
- Condizioni patologiche, segni e sintomi
- Crisi ipertensiva
- Arresto cardiaco
- Malattia polmonare, cronica ostruttiva
- Asma
- Infezioni
- Insufficienza renale cronica
Altri numeri di identificazione dello studio
- 2017P002583c
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 .
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