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プライマリケアにおける心電図の分析と管理のための人工知能ソフトウェアの導入と評価 (DAISEA-ECG)

2025年9月18日 更新者:Robert Avram、Montreal Heart Institute

DAISEA-ECG プロジェクトは、ECG-AI と ECHONeXT アルゴリズムを組み合わせた DeepECG プラットフォームを通じて、プライマリケアにおける心臓病の診断を改善することを目的としています。 この研究では、各家庭医学グループが独自の対照として機能するステップ ウェッジ デザインが使用されています。 FMG は、ランダム化された順序で、制御期間 (AI 推奨なし) から介入期間 (AI 推奨が有効化された) に徐々に移行します。

主な目的は、DeepECG プラットフォームの支援がある場合とない場合で、心臓病状を検出する際のかかりつけ医の感度を比較することです。 感度は、独立した裁定委員会によって確認された、実際に心臓血管の評価を必要とした患者のうち、心臓病学または経胸壁心エコー検査 (TTE) を正しく参照された患者の割合として定義されます。

調査の概要

詳細な説明

数学的には、感度は真陽性 / (真陽性 + 偽陰性) として計算されます。ここで、真陽性は正しく紹介された患者を表し、偽陰性は紹介されるべきだったのに紹介されなかった患者を表します。

二次目的には、介入 (DeepECG プラットフォームの実装) の前後で心血管評価の紹介率を決定すること、介入の個々の特性 (PPV、NPV、特異性) を決定すること、および AI ベースの実装の実現可能性を評価することが含まれます。かかりつけ医や心臓専門医の調査を通じて、プライマリケアにおける自動 ECG 解釈を実現します。

PPV:陽性的中率 NPV:陰性的中率

研究の種類

介入

入学 (推定)

2000

段階

  • 適用できない

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

研究連絡先のバックアップ

研究場所

    • Quebec
      • Montreal、Quebec、カナダ、H1T1C8
        • Montreal Heart Institute
        • コンタクト:
        • 主任研究者:
          • Robert Avram, 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

  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

はい

説明

包含基準:

かかりつけ医または看護師

参加している FMG のいずれかで開業している家庭医または看護師 (NP)。

自由かつインフォームドコンセントを与えたかかりつけ医。 患者

成人患者(18歳以上)。 循環器疾患(不整脈、心不全、心筋梗塞、アテローム性動脈硬化性冠動脈疾患、心臓弁膜症)について循環器科または内科でのフォローアップを受けていない患者、または過去に検査で陰性で追加のフォローアップがなかった患者。

心電図

MUSE GE 360 マシンを使用して実行される任意の 12 誘導 ECG。 解釈に適した技術的品質の ECG (そうでない場合、プラットフォームによって自動的に拒否されます)。

-

除外基準:

  • かかりつけ医または看護師

小児科(18歳未満の患者)のみを診療するかかりつけ医。

かかりつけ医がプロジェクトのガイドラインに従えない。

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

  • 主な目的:診断
  • 割り当て:ランダム化
  • 介入モデル:並列代入
  • マスキング:独身

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
介入なし:DeepECG プラットフォームの診断と推奨事項はありません
実験的:DeepECG プラットフォームの診断と推奨事項
EchoNeXT&ECG-AIアルゴリズム

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
循環器科紹介の感度
時間枠:18ヶ月
AI 支援診断と DeepECG プラットフォームからの推奨を有効にする前後で、かかりつけ医や看護師によって行われた心臓病科の紹介の感度を比較します。
18ヶ月

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
循環器科紹介の特異性、陰性的中率、陽性的中率
時間枠:18ヶ月
AI 支援による診断と推奨の有効化の前後で、家庭医と看護師が行った循環器科への紹介の特異性、陰性的中率、陽性的中率を比較します。
18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。

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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。

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 (推定)

2025年10月6日

一次修了 (推定)

2027年1月1日

研究の完了 (推定)

2027年3月1日

試験登録日

最初に提出

2024年10月9日

QC基準を満たした最初の提出物

2024年10月9日

最初の投稿 (実際)

2024年10月15日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (推定)

2025年9月19日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2025年9月18日

最終確認日

2025年9月1日

詳しくは

本研究に関する用語

追加の関連 MeSH 用語

その他の研究ID番号

  • DAISEA-ECG

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

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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