SMART-LV 파일럿 연구
2024년 5월 23일 업데이트: Yale University
좌심실 수축기 기능 부전 예측 및 감지를 위한 스마트폰 적응형 인공지능 시범 평가
이 파일럿 연구의 목표는 실제 환경에서 좌심실 수축기 기능 장애(LVSD)를 예측하고 감지하기 위한 이미지 기반 스마트폰 적응형 인공 지능 심전도(AI-ECG) 전략의 예상 성능을 평가하는 것입니다.
연구 개요
상태
상태
완전한
정황
정황
개입 / 치료
개입 / 치료
상세 설명
SMART-LV 파일럿 연구는 Yale New Haven 병원의 외래 진료소에서 전향적 코호트 연구가 될 것입니다. 높거나(≥80%) 낮은(≥80%) 12리드 심전도(ECG)를 받은 참가자(
스마트폰이나 웹 기반 애플리케이션을 사용하여 임상의가 직접 사용할 수 있는 이 접근 가능한 ECG 기반 스크리닝 전략의 검증은 증상이 나타나기 전에 LVSD의 조기 식별을 변환할 수 있으므로 증거 기반 요법의 광범위한 활용을 가능하게 합니다. 증후성 심부전 및 조기 사망을 예방합니다.
연구 유형
연구 유형
중재적
등록 (실제)
등록
10
단계
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
연구 연락처
- 이름: Lovedeep Dhingra, MBBS
- 전화번호: (203) 747-4429
- 이메일: lovedeep.dhingra@yale.edu
연구 장소
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Connecticut
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New Haven, Connecticut, 미국, 06520
- Yale New Haven Hospital
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-
참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
18년 이상 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
설명
포함 기준:
- 서명 및 날짜가 기재된 정보에 입각한 동의서 제공.
- 연구 기간 동안 모든 연구 절차 및 가용성을 준수하겠다는 진술된 의지
제외 기준:
- 이전에 심초음파 검사를 받은 환자.
- 의료 기록에 기록된 낮은 박출률(EF)을 기반으로 좌심실 기능 장애로 사전 진단을 받은 환자.
- 낮은 EF의 중간 예측 확률을 가진 환자(10~80%)
- 심부전에 대한 국제질병분류-10 진단 코드에 따라 심부전 진단을 받은 적이 있는 환자.
- 조사 거부 환자
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 장치 타당성
- 할당: 해당 없음
- 중재 모델: 단일 그룹 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
팔의 수
1
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료개입 / 치료 |
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실험적: AI-심전도
Cardiovascular Data Science(CarDS) 연구실에서 개발한 새로운 AI-ECG 모델은 LVSD 감지를 위한 ECG 이미지에서 의료 기기로서의 소프트웨어(SaMD)로 사용됩니다. AI-ECG 모델은 12- 리드 심전도.
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Cardiovascular Data Science(CarDS) 연구실에서 개발된 새로운 AI-ECG 모델은 LVSD 감지를 위한 ECG 이미지의 SaMD(Software as Medical Device)로 사용됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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AI-ECG에 의한 무증상 LVSD의 성공적인 검출
기간: 연구 방문 중 약 50분
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AI-ECG 화면에서 LVSD 확률이 높게 예측된 환자 중 심초음파에서 LVSD 환자의 비율과 AI가 음성인 심장초음파에서 LVSD 환자의 비율을 비교하여 AI-ECG의 장치 타당성을 평가합니다. -ECG 화면.
더 높은 비율은 일상적인 임상 치료와 비교하여 무증상 LVSD의 성공적인 감지를 나타냅니다.
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연구 방문 중 약 50분
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
수사관
- 수석 연구원: Rohan Khera, MD, MS, Yale University
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
연구 시작
2023년 9월 13일
기본 완료 (실제)
기본 완료
2024년 5월 21일
연구 완료 (실제)
연구 완료
2024년 5월 22일
연구 등록 날짜
최초 제출
최초 제출
2022년 11월 17일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 11월 17일
처음 게시됨 (실제)
처음 게시됨
2022년 11월 29일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
마지막 업데이트 게시됨
2024년 5월 24일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2024년 5월 23일
마지막으로 확인됨
마지막으로 확인됨
2024년 5월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
기타 연구 ID 번호
- 2000034006
- No NIH funding (기타 식별자: 10.20.23)
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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