スマートフォンとウェアラブルで検出された高齢者の心房性不整脈の症例調査研究 (Smart in OAC - AFNET 9) (Smart in OAC)

この研究では、クラウドベースの分析サービスと PPG ウェアラブルを組み合わせて AA を検出する有効性を評価することの実現可能性が評価され、見つかったケースの数が示されます。 この設計は、リスクのある集団を対象としたこのスクリーニング技術へのシンプルで低しきい値のアクセスを提供することを目的としています。 この研究により、研究参加者の通常のケアが制限されることはありません。 スクリーニングへのアクセスは、家の近くで無料で提供されます。 このアプリは、研究中に取得された参加者に関する臨床情報を検証および強化するためにも使用されます。 この情報を使用して、スクリーニング効率が最も高く、長期的に結果の利点が得られるターゲット グループを定義および絞り込みます。 この研究では、低閾値スクリーニング手順で到達できる非選択集団における AA の有病率について説明します。 この研究は、さまざまな国で考えられるさまざまなスクリーニング環境に関する重要な情報も生成します (例: 薬局、一般開業医など）。 スクリーニング陽性者の精密検査と継続的な患者管理の構造について説明し、主要な試験でスクリーニング経路を設計するのに役立つ可能性があります。 すべてのスクリーン陽性参加者とスクリーン陰性参加者のランダムな選択でECGによるウェアラブル診断を検証することにより、クラウドベースの分析サービスと組み合わせたウェアラブルの診断精度を推定できます。 費用対効果評価は、特定された患者ごとの低閾値遠隔スクリーニングの費用を評価し、将来的に最適なスクリーニング収率でリスクの高いグループをターゲットにするためのガイドとなります。 収集されたデータは、大規模なアウトカム試験の設計と実施のための健全な基盤を提供します。