Linq と Holter による P 波と T 波の識別
現在、ループ レコーダーは不整脈を診断し、R 対 R の関係のみに基づいて医師に自動アラートを送信します。 P 波と T 波、および QRS 群の正確な検出が可能であれば、不整脈の診断が改善される可能性があると考えています。
QT延長薬を服用しているときにトルサード・ド・ポワントのリスクがある患者のQT間隔を外来で長期モニタリングするために利用できる技術はありません。 正確な T 波検出アルゴリズムが開発されれば、ループ レコーダーを使用して QT 間隔を監視でき、おそらくリスクのある患者に警告を発することさえできると考えています。
この研究の目的は、埋め込み型ループ レコーダーからのデータを使用して、P 波と T 波を正確に定義するアルゴリズムを開発できるかどうかを確認することです。
調査の概要
詳細な説明
標準的な臨床適応のために現在ループレコーダーが埋め込まれている20人の将来の心臓病患者のパイロット研究。
適格な被験者は、MD の John Wilson または Marshall Winner のオフィスに連れてこられます。 ハットン リサーチ スタッフからインフォームド コンセントが得られた後、以下が実行されます。
- 被験者は最初のループレコーダーをUSBフラッシュドライブにダウンロードします
- 12誘導心電図
- 30 秒のリズム ストリップの注釈付き QT 間隔
- ループレコーダーのデータを確認するためにハットン研究員が設置した24時間ホルターモニター。
- 対象者は、ホルター モニターのケアと使用について説明を受けます。
- 被験者は 24 時間後にオフィスに戻り、ホルター モニターを返却し、最終的なループ レコーダーのダウンロードを完了するようにスケジュールされます。
- ループ レコーダー、ホルター モニター、12 誘導心電図、および 30 秒のリズム ストリップからのデータがダウンロードされ、ハットン研究スタッフごとに匿名化されます。
- 最初のループ レコーダーのダウンロード、12 誘導心電図、30 秒のリズム ストリップ、最後のループ レコーダーのダウンロード、およびホルター モニターからの匿名化されたすべてのデータは、アルゴリズム開発のためにメドトロニックに送信されます。
独立変数: これらの変数には、年齢と人種が含まれます。従属変数: これらの変数には、ループ レコーダー、12 誘導心電図、ホルター モニター、および 30 秒のリズム ストリップからのデータが含まれます。
研究の介入または実験的側面 被験者は、30秒のリズムストリップで実行される12誘導心電図を取得します 被験者は、ハットン研究スタッフによって適用されるホルターモニターを装着する24時間の期間を完了します。
統計分析
- 記述統計量 (平均、標準偏差) は、すべての連続変数に対して計算されます。 連続変数は、必要に応じてスチューデントの T 検定または ANOVA を使用して比較されます。
- すべてのカテゴリ変数について、頻度とパーセンテージが計算されます。
- 必要に応じて、カイ 2 乗またはフィッシャーの正確確率検定を使用して、カテゴリ データを比較します
- データ変数は Hatton Research Specialist によって評価されます
研究の種類
入学 (予想される)
連絡先と場所
研究場所
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Ohio
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Cincinnati、Ohio、アメリカ、45242
- 募集
- TriHealth
-
コンタクト:
- Lori Reid, MSN
- 電話番号:(513)862-5124
- メール:lori_reid@trihealth.com
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コンタクト:
- Lori Reid, MSN
- 電話番号:513-862-2877
- メール:lori_reid@trihealth.com
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主任研究者:
- John Wilson, MD
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 被験者は現在、メドトロニックのループレコーダーを埋め込まれています
- 被験者には、MDの裁量ごとに存在する十分な大きさのP波とT波の振幅があります。
除外基準:
- P波とT波のサイズが不十分な被験者
研究計画
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:ケースのみ
- 時間の展望:見込みのある
この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
結果測定 |
時間枠 |
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QRS認識とともにP波とT波を検出する正確なアルゴリズムが開発された場合、埋め込み型ループレコーダーの不整脈診断機能が改善および拡張される可能性があります.この研究では、そのようなアルゴリズムの開発のためのデータを収集します。
時間枠:登録完了後1~2ヶ月でデータ解析完了
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登録完了後1~2ヶ月でデータ解析完了
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協力者と研究者
研究記録日
主要日程の研究
研究開始
一次修了 (予想される)
研究の完了 (予想される)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (見積もり)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
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。
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