認識されていない心房細動の神経学的イベントを減らすための AI 誘導介入のためのバッチ登録
2022年8月16日 更新者:Xiaoxi Yao、Mayo Clinic
認識されていない心房細動 (BEAGLE) 患者の神経学的イベントを低減するための人工知能誘導介入のバッチ登録
これは、認識されていない心房細動 (AF) の診断と脳卒中予防を改善するための新しい人工知能 (AI) 対応の心電図 (ECG) ベースのスクリーニング ツールをテストするための前向き研究です。
調査の概要
状態
状態
完了
条件
条件
介入・治療
介入・治療
研究の種類
研究の種類
観察的
入学 (実際)
入学
1225
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究場所
-
-
Minnesota
-
Rochester、Minnesota、アメリカ、55905
- Mayo Clinic
-
-
参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
適格基準
就学可能な年齢
18年歳以上 (大人、高齢者)
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
受講資格のある性別
全て
サンプリング方法
確率サンプル
調査対象母集団
この研究は、以前に心房細動と診断されておらず、抗凝固療法を受ける資格があり、正常な洞調律心電図に基づいて AI で予測されたリスクがある成人患者を登録することを目的としています。
説明
包含基準:
- 18歳以上
- メイヨー クリニックで 10 秒間の 12 誘導心電図検査を受けました
- CHA2DS2-VAScが2以上の男性またはCHA2DS2-VAScが3以上の女性
除外基準:
- 心房細動または心房粗動の診断
- 電子健康記録 (EHR) に生年月日または性別が記載されていない
- 頭蓋内出血の病歴
- 末期腎不全の病歴
- ペースメーカー、除細動器、埋め込み型ループレコーダーなどの埋め込み型心臓監視装置を持っている
- インフォームド コンセントの提供、パッチの使用、完全なインタビューの実施を妨げるような制限があると研究担当者が判断したものは含まれません。
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
- 観測モデル:コホート
- 時間の展望:見込みのある
グループ/コホートの数
1
コホートと介入
グループ/コホートグループ/コホート |
介入・治療介入・治療 |
|---|---|
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ビーグル参加者
以前に心房細動と診断されたことのない成人患者は、抗凝固療法を受ける資格があり、正常な洞調律心電図に基づいて AI によってリスクが予測されます。
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心房細動の診断と脳卒中の予防を改善するための新しい人工知能 (AI) 対応の心電図 (ECG) ベースのスクリーニング ツール。
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この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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パッチ適用によって検出される心房細動の診断
時間枠:3ヶ月
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データは、認識されていない心房細動 (例えば、
陽性適中率、陰性適中率、感度、特異度、および曲線下面積 [AUC])。
|
3ヶ月
|
協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
捜査官
捜査官
- 主任研究者:Xiaoxi Yao, PhD, MPH、Mayo Clinic
- 主任研究者:Peter Noseworthy, MD、Mayo Clinic
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- Noseworthy PA, Attia ZI, Behnken EM, Giblon RE, Bews KA, Liu S, Gosse TA, Linn ZD, Deng Y, Yin J, Gersh BJ, Graff-Radford J, Rabinstein AA, Siontis KC, Friedman PA, Yao X. Artificial intelligence-guided screening for atrial fibrillation using electrocardiogram during sinus rhythm: a prospective non-randomised interventional trial. Lancet. 2022 Oct 8;400(10359):1206-1212. doi: 10.1016/S0140-6736(22)01637-3. Epub 2022 Sep 27.
- Yao X, Attia ZI, Behnken EM, Walvatne K, Giblon RE, Liu S, Siontis KC, Gersh BJ, Graff-Radford J, Rabinstein AA, Friedman PA, Noseworthy PA. Batch enrollment for an artificial intelligence-guided intervention to lower neurologic events in patients with undiagnosed atrial fibrillation: rationale and design of a digital clinical trial. Am Heart J. 2021 Sep;239:73-79. doi: 10.1016/j.ahj.2021.05.006. Epub 2021 May 24.
便利なリンク
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
研究開始
2020年11月2日
一次修了 (実際)
一次修了
2022年1月27日
研究の完了 (実際)
研究の完了
2022年1月27日
試験登録日
最初に提出
最初に提出
2019年12月19日
QC基準を満たした最初の提出物
QC基準を満たした最初の提出物
2019年12月19日
最初の投稿 (実際)
最初の投稿
2019年12月23日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
投稿された最後の更新
2022年8月18日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2022年8月16日
最終確認日
最終確認日
2022年8月1日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。