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Clinical Validation of Portable Electronic Stethoscope for Detecting VHD

28 aprile 2026 aggiornato da: Wong Chun Ka, The University of Hong Kong

Clinical Validation of Portable Electronic Stethoscope for Detecting Valvular Heart Disease

The goal of this observational study is to evaluate accuracy of portable electronic stethoscope and machine learning-based diagnostic algorithms for detecting the disease in people with valvular heart disease and healthy controls. The main question it aims to answer is:

Is portable electronic stethoscope and machine learning-based diagnostic algorithms allow accurate detection of valvular heart disease?

Researchers will compare diagnostic algorithm's predictions with the clinicians' predictions to see if the diagnostic results are accurate.

Participants will

  • take echocardiogram
  • take electrocardiogram using BPM Core
  • get the heart auscultation data measured via electronic stethoscope

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

The study compares the diagnostic accuracy of machine learning-based algorithms for diagnosis, which utilise auscultation data obtained through electronic stethoscopes, with the diagnoses made by clinicians using the same data. Two portable electronic stethoscopes used will be evaluated in this study, including BPM Core (Withings, France) and BeamO (Withings, France). The study utilises data collected from 100 patients at Queen Mary Hospital who have been diagnosed with valvular heart diseases (including aortic stenosis, mitral and/or tricuspid regurgitation, and mitral stenosis) and 25 healthy individuals without heart conditions.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

125

Contatti e Sedi

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

Contatto studio

  • Nome: Chun Ka Wong, Clinical Assistant Professor
  • Numero di telefono: 852 2255 3597
  • Email: wongeck@hku.hk

Luoghi di studio

  • Hong Kong
    • Pok Fu Lam Rd.
      • Hong Kong, Pok Fu Lam Rd., Hong Kong

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

Sì

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

25 with aortic stenosis, 25 with mitral stenosis, 25 with mitral regurgitation, 25 with tricuspid regurgitation, and 25 without valvular heart disease

Descrizione

Inclusion Criteria:

  • Voluntarily agrees to participate by proving written informed consent
  • Have echocardiography done within 5 years

Exclusion Criteria:

  • Mechanical heart valve
  • Adult congenital heart disease

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
Controllo
Dispositivo: BPM Core
Heart auscultation data will be collected from the patients in 5 different groups using BPM Core
Aortic stenosis
Dispositivo: BPM Core
Heart auscultation data will be collected from the patients in 5 different groups using BPM Core
Mitral stenosis
Dispositivo: BPM Core
Heart auscultation data will be collected from the patients in 5 different groups using BPM Core
Mitral regurgitation
Dispositivo: BPM Core
Heart auscultation data will be collected from the patients in 5 different groups using BPM Core
Tricuspid regurgitation
Dispositivo: BPM Core
Heart auscultation data will be collected from the patients in 5 different groups using BPM Core

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Accuracy of valvular heart disease diagnosis using portable electronic stethoscope and machine learning-based diagnostic algorithms.
Lasso di tempo: from admission to discharge, up to 1 hour
Comparison between the algorithm diagnosis to those made by the clinicians using the collected heart auscultation data and echocardiogram results
from admission to discharge, up to 1 hour

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

The University of Hong Kong

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)

3 luglio 2024

Completamento primario (Effettivo)

21 agosto 2024

Completamento dello studio (Stimato)

31 dicembre 2026

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

28 aprile 2026

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

28 aprile 2026

Primo Inserito (Effettivo)

6 maggio 2026

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

6 maggio 2026

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

28 aprile 2026

Ultimo verificato

1 dicembre 2025

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • PESVAH

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

prodotto fabbricato ed esportato dagli 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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