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ポイントオブケア設定におけるEko Murmur解析ソフトウェアの実世界での評価

2023年6月20日 更新者:Eko Devices, Inc.
この研究の目的は、Eko AI と EMAS 雑音の特徴付けの有用性を、現実世界のポイント オブ ケア設定のアルゴリズムで前向きにテストおよび検証することです。

調査の概要

詳細な説明

Eko は、デジタル聴診器と機械学習アルゴリズムを使用して心臓の状態のスクリーニングを支援するプラットフォームを開発し、心雑音や心房細動などの心臓の状態の有無を検出しました。

2019 年 11 月、米国食品医薬品局 (FDA) は、心房細動 (AF) と心雑音検出を含む一連の機械学習アルゴリズムである「Eko AI」のマーケティングについて、Eko に 510(k) 認可を与えました。 心雑音の検出は、潜在的で危険な心臓弁膜症 (VHD) の検出に役立つ可能性があります。 その他の Eko AI 出力には、徐脈、頻脈、ノイズの多い信号、QRS 持続時間、および未分類のデータが含まれます。 Eko AI は、医師の判断に匹敵する精度を備えています (心房細動の感度 98.9%、特異度 96.9%、雑音感度 87.6%、特異度 87.8%)。 AF と VHD はどちらも、見逃されたり診断が遅れたりすると、重大な罹患率と死亡率を引き起こす可能性があります。

Eko は Eko AI の雑音検出機能をさらに発展させ、雑音が存在するかどうかを識別するだけでなく、心周期中の雑音のタイミング (収縮期と拡張期) と、それが無害か構造的かを臨床医に知らせるようになりました。 この製品を Eko Murmur Analysis Software (EMAS) と呼び、2021 年 12 月に FDA に市販前通知を提出しました。

この研究は、実際の使用における Eko AI と EMAS 雑音特性評価アルゴリズムの有用性を理解することを目的としています。 ポイント オブ ケアの設定でデータを収集すると、AI を使用しない臨床検査と比較して、アルゴリズムが雑音をどれほど正確に特徴付けているかが示されます。 アルゴリズムの出力と臨床的決定は、心エコー検査のグラウンドトゥルースによって確認され、結果は患者の訪問が終了するまで盲検化されます。

研究の種類

観察的

入学 (推定)

1200

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。

研究連絡先

研究場所

    • District of Columbia
      • Washington、District of Columbia、アメリカ、20010
        • 募集
        • MedStar Washington Hospital Center
        • コンタクト:
          • Theresa Moriarty, MSN, RN
        • 主任研究者:
          • Arrel Olano, MD

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

就学可能な年齢

55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

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

潜在的な研究対象者は、MedStar のオンサイトのプライマリ、内科、および老年科クリニックからの適格性について、MedStar 研究担当者によってスクリーニングされます。 患者がすべての選択基準を満たし、除外基準を満たさない場合、参加を求められます。

説明

包含基準:

  • 患者が参加に同意する
  • 電子聴診器で心音を録音してもらいたい
  • 心エコー検査を受けたい
  • -12誘導心電図を喜んで受ける
  • 55歳以上の成人
  • -次の少なくとも1つの病歴:高血圧、BMI ≥ 30、真性糖尿病、高脂血症、心房細動、心筋梗塞、脳卒中/TIA、以前の冠動脈手術、または以前の冠動脈造影
  • -弁疾患または心雑音の事前診断なし

除外基準:

  • -患者は書面によるインフォームドコンセントを提供したくない、または提供できない
  • -既知または疑われる急性心臓イベントを経験している患者
  • 55歳未満
  • -弁疾患または心雑音の事前診断

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

コホートと介入

グループ/コホート
介入・治療
将来のコホート
プライマリケア検査時の年齢が 50 歳以上の患者は、同意があれば SENSORA™ スクリーニングを受けます。
電子聴診器を使用した心音の記録
遡及コホート
研究開始日の6か月前に参加医療提供者を受診し、心エコー検査や循環器科に紹介された患者は、患者の転帰と紹介率に対する医療提供者の自己管理対象に含まれる。

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
メジャーの説明
時間枠
心エコー検査の依頼率に対するEMASの影響
時間枠:2022/01/17 ~ 2023/11/30
SENSORA 導入前後の心エコー図注文率(個々のプロバイダーおよびサイト全体の集計)
2022/01/17 ~ 2023/11/30
心臓専門医の診察オーダー率に対するEMASの影響
時間枠:2022/01/17 ~ 2023/11/30
SENSORA 導入前後の心臓病相談紹介率(個々のプロバイダーおよびサイト全体の集計)
2022/01/17 ~ 2023/11/30
プロバイダーの意思決定に対する EMAS の影響
時間枠:2022/01/17 ~ 2023/11/30
心雑音に関連する心エコー図、心臓専門医、またはその他の精密検査を参照する医療提供者の決定に対する EMAS の影響。 各患者のスクリーニング後に各医療提供者に実施されるアンケートによって測定され、SENSORA AI が紹介するかどうかの決定に影響を与えたかどうかを尋ねます。 個々のプロバイダーごとに測定され、サイト全体として集計されます。
2022/01/17 ~ 2023/11/30

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
患者の転帰に対するEMASの影響
時間枠:2022/01/17 ~ 2023/11/30
SENSORA プラットフォーム導入前後の VHD 検出率 (個々のプロバイダーおよびサイト全体の集計)
2022/01/17 ~ 2023/11/30
感度と特異度
時間枠:2022/01/17 ~ 2023/11/30
アノテーターパネルと比較した、構造雑音の検出におけるEMASの精度(感度と特異性)
2022/01/17 ~ 2023/11/30

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。

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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)

2022年3月11日

一次修了 (推定)

2023年11月1日

研究の完了 (推定)

2023年11月1日

試験登録日

最初に提出

2021年12月15日

QC基準を満たした最初の提出物

2021年12月15日

最初の投稿 (実際)

2022年1月4日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2023年6月22日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2023年6月20日

最終確認日

2023年6月1日

詳しくは

本研究に関する用語

キーワード

その他の研究ID番号

  • 2021.12

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

いいえ

IPD プランの説明

すべての参加者データは匿名化されます。 データは Eko Devices とのみ共有され、他の研究者とは共有されません。

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

米国で製造され、米国から輸出された製品。

いいえ

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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