- ICH GCP
- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT04703166
Tulane iPredict, 심방 근육병증의 진행을 평가하기 위한 예방 연구. (TiPP)
Tulane iPredict, Prevent(TiPP) 연구
연구 개요
상세 설명
TiPP 연구의 목적은 심방 세동(AF) 환자 및 심혈관 질환에 대한 중등도에서 고위험 요인을 가진 개인의 웨어러블 장치(삼성 스마트 워치 및 Preventice의 심전도(ECG) 패치)의 생체 인식 소견과 심방 근병증을 연관시키는 것입니다. (CVD) 및 심장 자기 공명 영상 (CMR)을 통해.
죽상동맥경화성혈관질환(ASCVD) 위험 추정 점수에 의해 정의된 AF 또는 CVD에 대한 중등도 이상의 위험 인자가 있는 총 300명의 참가자가 등록됩니다. 등록 참가자는 18세에서 79세 사이입니다.
첫 번째 연구 방문에서 각 참가자는 기본 CMR 스캔을 받게 됩니다. 이번 방문에서 연구 코디네이터는 그들에게 Samsung Galaxy Watch Active 2, Samsung Galaxy 전화 S9 및 패치를 제공할 것입니다. 모바일 장치의 애플리케이션 설정 및 호환성을 평가합니다.
참가자들은 삼성 갤럭시 워치 액티브 2를 통해 1년 동안 매일 생체 데이터를 추적하고 부정맥 감지 및 평가를 위해 3개월마다 30일 동안 ECG 웨어러블 패치를 착용해야 합니다. (기준, 6, 9, 12개월)
6개월과 9개월에 전화 방문을 통해 관찰 및 패치 준수 여부를 모니터링하고 모든 장치가 그에 따라 작동하는지 평가합니다. 참가자 모니터링 및 모든 AF 재발에 대한 병력 검토도 이 방문 중에 기록됩니다.
12개월 추적 방문에서 최종 CMR을 반복하여 LA 섬유증/모양/기능의 변화를 평가하고 일일 생체 데이터와 비교 및 대조합니다.
또한 PPG 파형 기록(Samsung의 Galaxy Watch Active 2)도 수집된 ECG 스트립과 비교 및 대조하여 AF+/재발을 감지하는 연속 PPG 타코그램의 기능을 평가합니다.
이 연구는 일일 생체 인식 데이터와 심장 구조 및 섬유 변화, 심혈관 결과와의 상관 관계를 정확하게 평가하여 수정 가능한 위험 요소를 식별하는 데 도움이 될 것입니다. 이 새로운 예측 변수는 미래의 심장 질환 발병률 및/또는 진행을 더 잘 예측할 수 있게 해줍니다. 또한 일일 생체 인식 건강 데이터는 심방 근병증 및 주요 심혈관 결과를 예측하는 지속적인 타코그램을 통해 기계 학습 개념을 교육하는 데 사용되어 조기 예방 개입으로 이어집니다.
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Quintrele Jones, MPH
- 전화번호: 504-988-3063
- 이메일: qjones1@tulane.edu
연구 연락처 백업
- 이름: Chris Wang, MS
- 전화번호: 504-988-3065
- 이메일: hwang37@tulane.edu
연구 장소
-
-
Louisiana
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New Orleans, Louisiana, 미국, 70112
- Tulane University School of Medicine
-
수석 연구원:
- Nassir F Marrouche, MD
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연락하다:
- Quintrele Jones, MPH
- 전화번호: 504-988-3063
- 이메일: qjones1@tulane.edu
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연락하다:
- Chris Wang, MS
- 전화번호: 504-988-3065
- 이메일: hwang37@tulane.edu
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
참가자는 시험에 등록하려면 다음 기준을 충족해야 합니다.
- 18세에서 79세 사이의 심방 세동이 있는 참여자, 또는
- 검증된 위험 계산 도구인 10년 위험 죽상경화성 심혈관 질환(ASCVD)에 의해 정의된 CVD에 대한 중간 또는 높은 위험에 있는 40~79세의 참가자.
- 가정에서 인터넷/이메일에 액세스할 수 있는 참가자.
- 호환되는 Android 모바일 장치 또는 호환되는 iOS 모바일 장치(iPhone 4S 이상, iPad 3 이상)에 액세스할 수 있는 참가자.
- 후속 약속 및 12개월 CMR을 위해 기준선 CMR 후 1년 후에 연구 클리닉으로 돌아갈 수 있고 의향이 있는 참가자.
- 동의서를 읽고, 이해하고, 서명할 수 있는 참가자.
제외 기준:
다음 기준 중 하나에 해당하는 경우 참가자는 등록에서 제외됩니다.
- 모든 건강 관련 가돌리늄/MRI 금기 사항(예: 가돌리늄에 대한 알레르기, 심박조율기, 이식형 제세동기(ICD's), MRI 사용이 금기인 기타 장치/임플란트 등).
- 체중이 300파운드를 초과하는 참가자 (BMI가 증가하면 MRI 품질이 감소합니다).
- 신부전 환자(사구체여과율(GFR)
- 등록/동의 당시 임신한 여성. (참가자가 연구 과정 중에 임신한 경우 산후 10일까지 CMR이 수행되지 않습니다.)
- 인터넷/이메일에 접속할 수 없는 참가자.
- 호환되는 Android 모바일 장치 또는 호환되는 iOS 모바일 장치(iPhone 4S 이상, iPad 3 이상)가 없는 참가자.
- 웨어러블 장치를 착용하고 유지 관리하는 능력에 영향을 미치는 인지 장애가 있는 참가자.
- 후속 약속 및 CMR을 위해 기준선 이후 1년 후에 연구 클리닉으로 돌아갈 수 없거나 돌아갈 의사가 없는 참가자.
- 정보에 입각한 동의를 할 수 없는 인지 장애가 있는 참여자.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 관찰 모델: 보병대
- 시간 관점: 유망한
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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심방세동이 있거나 심방세동에 대한 중등도 이상의 위험 요인이 있는 참가자
심방세동이 있거나 ASCVD(죽상동맥경화성 심혈관 질환) 위험 계산 도구로 확인된 심방세동 발생에 대한 중등도에서 고위험 요인이 있는 참가자. 참가자에게는 매일 착용할 수 있는 Samsung Galaxy Watch Active2가 제공되며 기준선에서 30일, 6, 9 및 12개월 동안 ECG 패치를 착용해야 합니다. 심장 MRI(CMR)는 기준선과 12개월에 촬영됩니다. |
삼성 웨어러블 장치는 데이터를 수집합니다. 광용적맥파(PPG) 파형, 심박수, 심박 변이도, 걸음 수, 산소 포화도 수준, 수면 패턴 및 품질.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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심방 근병증 진행
기간: 12개월 CMR 스캔의 기준선에서 CMR 스캔 결과를 기반으로 함
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심방 근병증의 변화를 평가하기 위해(심방 섬유증의 정도, 좌심방[LA]의 모양 및 LA의 기능을 통해).
이것은 CMR 스캔을 통해 평가됩니다.
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12개월 CMR 스캔의 기준선에서 CMR 스캔 결과를 기반으로 함
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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심부전 발생률
기간: 연구 완료까지 최대 52주
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6개월 및 9개월 전화 통화 방문 동안 참가자에게 심부전 발병이 있는지 물어볼 것입니다.
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연구 완료까지 최대 52주
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뇌혈관 발병
기간: 연구 완료까지 최대 52주
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6개월 및 9개월 전화 통화 방문 동안 참가자에게 뇌졸중 및/또는 일과성 허혈 발작(TIA)과 같은 임상적으로 관련된 뇌혈관 사건이 있었는지 물어볼 것입니다.
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연구 완료까지 최대 52주
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입원 발생
기간: 연구 완료까지 최대 52주
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6개월 및 9개월 전화 통화 방문 동안 참가자에게 심장 관련 입원이 있었는지 물어볼 것입니다.
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연구 완료까지 최대 52주
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부정맥 발생률
기간: 연구 완료까지 최대 52주
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6개월 및 9개월 전화 통화 방문 동안 참가자에게 심장 부정맥 발생 여부를 묻습니다.
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연구 완료까지 최대 52주
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사망사고
기간: 연구 완료까지 최대 52주
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생후 6개월과 9개월의 전화 방문시 사망률을 확인합니다.
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연구 완료까지 최대 52주
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Nassir F Marrouche, MD, Tulane University School of Medicine
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- Marrouche NF, Wilber D, Hindricks G, Jais P, Akoum N, Marchlinski F, Kholmovski E, Burgon N, Hu N, Mont L, Deneke T, Duytschaever M, Neumann T, Mansour M, Mahnkopf C, Herweg B, Daoud E, Wissner E, Bansmann P, Brachmann J. Association of atrial tissue fibrosis identified by delayed enhancement MRI and atrial fibrillation catheter ablation: the DECAAF study. JAMA. 2014 Feb 5;311(5):498-506. doi: 10.1001/jama.2014.3. Erratum In: JAMA. 2014 Nov 5;312(17):1805.
- Truong VT, Palmer C, Wolking S, Sheets B, Young M, Ngo TNM, Taylor M, Nagueh SF, Zareba KM, Raman S, Mazur W. Normal left atrial strain and strain rate using cardiac magnetic resonance feature tracking in healthy volunteers. Eur Heart J Cardiovasc Imaging. 2020 Apr 1;21(4):446-453. doi: 10.1093/ehjci/jez157.
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- Cochet H, Mouries A, Nivet H, Sacher F, Derval N, Denis A, Merle M, Relan J, Hocini M, Haissaguerre M, Laurent F, Montaudon M, Jais P. Age, atrial fibrillation, and structural heart disease are the main determinants of left atrial fibrosis detected by delayed-enhanced magnetic resonance imaging in a general cardiology population. J Cardiovasc Electrophysiol. 2015 May;26(5):484-92. doi: 10.1111/jce.12651. Epub 2015 Apr 22.
- Siebermair J, Suksaranjit P, McGann CJ, Peterson KA, Kheirkhahan M, Baher AA, Damal K, Wakili R, Marrouche NF, Wilson BD. Atrial fibrosis in non-atrial fibrillation individuals and prediction of atrial fibrillation by use of late gadolinium enhancement magnetic resonance imaging. J Cardiovasc Electrophysiol. 2019 Apr;30(4):550-556. doi: 10.1111/jce.13846. Epub 2019 Jan 24.
- Perez MV, Mahaffey KW, Hedlin H, Rumsfeld JS, Garcia A, Ferris T, Balasubramanian V, Russo AM, Rajmane A, Cheung L, Hung G, Lee J, Kowey P, Talati N, Nag D, Gummidipundi SE, Beatty A, Hills MT, Desai S, Granger CB, Desai M, Turakhia MP; Apple Heart Study Investigators. Large-Scale Assessment of a Smartwatch to Identify Atrial Fibrillation. N Engl J Med. 2019 Nov 14;381(20):1909-1917. doi: 10.1056/NEJMoa1901183.
- Majumder S, Mondal T, Deen MJ. Wearable Sensors for Remote Health Monitoring. Sensors (Basel). 2017 Jan 12;17(1):130. doi: 10.3390/s17010130.
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (추정된)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
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처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
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