隠された隠し不整脈症候群 (UCAS)
2025年5月16日 更新者：Imperial College London
この研究では、ウェアラブルECGを使用した長期ECGモニタリングを含む非侵襲的心電図（ECG）技術を使用することで、隠されたブルガダ症候群の検出が改善できるかどうかを評価しようとしています。
調査の概要
詳細な説明
Brugada症候群の症状を検出するために、ECGウェアラブルおよび外来ECGモニターを介した長期連続ECGモニタリングの適用。 このアプローチは、Brugada ECGの検出と分析を自動化するために、AI（人工知能）対応のECGプラットフォームの開発と組み合わされます。
プロトコルは次の部分を構成します。
研究A：Brugada ECG AI開発。 これにより、12のリードECGでのタイプ1ブルガダECGパターンの認識が自動化されます。
研究B：リモート不整脈診断。 募集された参加者にウェアラブルECGまたは心臓モニターが装備され、継続的な長期外来ECGモニタリングを受ける前向き観察研究。 研究Aで開発されたアルゴリズムは、この研究でキャプチャされた長期ECGデータに適用されます。
研究C：超高周波ECGを使用した不整脈リスク層別化。 この探索的研究では、マニフェストおよび隠された不整脈症候群の患者の不整脈リスクのマーカーを探します。
研究の種類
観察的
入学 (推定)
200
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
- 名前：Keenan Saleh, MBBS
- 電話番号：+442033132243
- メール：keenan.saleh10@imperial.ac.uk
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Ahran Arnold, PhD
- 電話番号：+442033132243
- メール：ahran.arnold@imperial.ac.uk
研究場所
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London、イギリス、W12 0NN
- 募集
- Imperial College Healthcare NHS Trust
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コンタクト：
- Keenan Saleh, MBBS
- 電話番号：02033132243
- メール：keenan.saleh10@imperial.ac.uk
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コンタクト：
- Ahran Arnold
- 電話番号：02033132243
- メール：ahran.arnold@imperial.ac.uk
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主任研究者：
- Zachary Whinnett, PhD
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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
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
健康なボランティアコントロール、ブルガダ症候群の診断患者、特発性VF症候群と診断された患者、および他の遺伝性不整脈性症状の患者。
説明
包含基準：
- 参加する大人
- 同意を与えることができます
除外基準：
- 同意ができません
- 18歳未満、成人> 100歳の子供
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
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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健康なボランティア
心臓の構造的または不整脈状態のないボランティア参加者。
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従来のECGマシンからの12リードECG
ウェアラブルECGまたは心臓モニターを使用した継続的な長期外来ECG監視
特定の取得機器を使用して取得した超高周波ECG
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マニフェスト不整脈症候群
マニフェスト不整脈症候群患者（異常なECGを持つ不整脈症候群の患者）
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従来のECGマシンからの12リードECG
ウェアラブルECGまたは心臓モニターを使用した継続的な長期外来ECG監視
特定の取得機器を使用して取得した超高周波ECG
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隠された不整脈症候群
隠された不整脈症候群患者（既知の根本的な不整脈診断を有する正常なECGの患者）
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従来のECGマシンからの12リードECG
ウェアラブルECGまたは心臓モニターを使用した継続的な長期外来ECG監視
特定の取得機器を使用して取得した超高周波ECG
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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
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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12リードECGでのブルガダタイプ1 ECGパターンの検出のためのAIアルゴリズムの曲線下（AUC）の感度、特異性、および面積。
時間枠：アルゴリズム検証が完了したとき、調査開始から約12か月後
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タイプ1 Brugada ECGのAI ECG検出アルゴリズムのパフォーマンスと精度の評価。
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アルゴリズム検証が完了したとき、調査開始から約12か月後
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Brugada ECGパターンの検出率は、ブルガダ症候群が隠された患者における長時間の多電極外来ECG監視（ウェアラブルECG）を使用しています。
時間枠：登録から最大12か月
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研究Aで開発されたAI ECG検出アルゴリズムは、タイプ1のBrugada ECGパターンを検出するために完全なECG記録に適用されました。
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登録から最大12か月
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AI ECG検出アルゴリズムの適用後、特発性心室細動患者（VF）の患者における長期の多電極の外来ECGモニタリングを使用して、ブルガダまたは長いQT症候群（LQTS）の症例数。
時間枠：登録から最大12か月
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AI ECG検出アルゴリズムは、タイプ1のBrugada ECGパターンまたはLQTSアンキングを検出するために、完全なECG記録に適用されます。
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登録から最大12か月
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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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捜査官
- スタディチェア：Zachary Whinnett, PhD、Imperial College London
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。
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)
2024年9月9日
一次修了 (推定)
2026年11月1日
研究の完了 (推定)
2026年11月1日
試験登録日
最初に提出
2025年5月8日
QC基準を満たした最初の提出物
2025年5月16日
最初の投稿 (実際)
2025年5月23日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2025年5月23日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2025年5月16日
最終確認日
2025年5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。