- ICH GCP
- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT07468123
단일 리드 핸드헬드 심전도를 이용한 심방세동 위험도 추정 (AFRESHE)
단일 리드 핸드헬드 심전도를 이용한 심방세동 위험 추정
이 전향적, 비무작위 파일럿 연구의 목표는 이전에 검증된 12-유도 심전도 기반 인공지능(ECG-AI) 알고리즘의 예측이 진단되지 않은 심방세동(AF)을 가질 가능성이 더 높은 사람들을 식별하는지 알아보는 것입니다.
이 연구가 답하고자 하는 주요 질문은 다음과 같습니다:
ECG-AI를 사용하여 AF 고위험으로 예측된 사람들이 저위험으로 예측된 사람들에 비해 1L 심전도 스크리닝을 통해 새로운 AF 진단률이 더 높은가요? 12-유도 심전도의 AI 기반 AF 위험 추정치가 1L 심전도의 AF 위험 추정치와 상관관계가 있나요? 사람들이 AF를 위한 1L 심전도 스크리닝을 수용 가능하고 유용하게 생각하나요?
참가자는 다음과 같은 절차를 수행합니다:
집으로 우송된 1L 심전도로 스크리닝을 받습니다. 1L 심전도 스크리닝에 대한 태도를 평가하는 설문조사를 완료합니다. 1L 심전도 결과에 따라 1회 또는 2회에 걸쳐 14일간 패치 모니터를 착용합니다.
연구 개요
상세 설명
본 연구는 12-유도 심전도 알고리즘이 1-유도 심전도를 사용하여 검출 가능한 심방세동(AF)을 가진 개인을 식별할 수 있는지 평가하기 위해 설계된 전향적 비무작위 파일럿 연구입니다. 우리는 또한 1-유도 심전도에서 추정된 AF 위험이 12-유도 심전도에서 추정된 위험과 상관관계가 있는지 평가할 것입니다. 또한 AF 위험 추정을 위해 1-유도 심전도 사용에 대한 참가자들의 태도를 평가할 계획입니다.
기존 12-유도 심전도에 우리의 AF 위험 알고리즘을 적용하여 전향적 참가자들을 낮은 AF 위험(1년 AF 위험 <1%)과 높은 AF 위험(1년 AF 위험 >10%)으로 분류할 것입니다. 참가자들에게 1-유도 심전도 장치를 우편으로 발송하고 3회의 추적 기록을 얻도록 요청할 것이며, 이 기록들을 우리의 AF 위험 알고리즘의 1-유도 심전도 버전을 사용하여 AF 위험을 추정하는 데 활용할 것입니다. 그런 다음 패치 모니터를 사용하여 AF 검진을 수행하고 두 그룹 간의 AF 검출률을 비교할 것입니다.
본 연구는 두 가지 소비자용 디지털 장치의 사용을 포함합니다. AliveCor KardiaMobile 1-유도 심전도 장치는 FDA 승인을 받은 심장 리듬 평가 장치로, 호환 가능한 스마트폰과 함께 1-유도 심전도를 생성할 수 있습니다. Zio®XT는 FDA 승인을 받은 의료용 1-유도 심전도 리듬 모니터입니다.
이 파일럿 연구는 세 가지 주요 결과를 가지고 있습니다: 1) 휴대용 1-유도 심전도 알고리즘을 사용하여 전향적으로 추정된 AF 위험, 2) 연결된 EHR 및/또는 연구 패치 모니터 결과를 사용하여 확인된 12개월 시점의 발생 AF, 3) 휴대용 심전도의 인지된 수용성과 유용성. 본 연구 프로토콜에 따르면 신체적 연구 방문은 필요하지 않습니다.
연구 유형
등록 (추정된)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 장소
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Massachusetts
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Boston, Massachusetts, 미국, 02114
- Mass General Brigham
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준:
- MGH 1차 진료 또는 외래 심장학 진료에서 신규 또는 기존 환자인 50-90세 남성 및 여성
- 전자 건강 기록(EHR) 데이터 접근을 위해 연구 참여 동의서 제공에 동의함
- 심방세동 위험 평가를 위해 연구 시작일로부터 5년 이내에 획득한 최소 1개의 12-유도 심전도
- AliveCor KardiaMobile 1L 심전도 장치와 함께 사용할 수 있는 스마트폰 또는 태블릿 접근 가능
제외 기준:
- 환자의 현재 전자 건강 기록 의학적 문제 목록 또는 자가 보고 진단에 기록된 심방세동 또는 심방조동 병력
- 삽입형 심장 장치(심박조율기, 삽입형 심장 제세동기, 심장 재동기화 치료 장치 및 삽입형 루프 기록기)
- 접착제 알레르기 병력
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 특수 증상
- 할당: 무작위화되지 않음
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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활성 비교기: 저위험
AF에 대한 낮은 추정 위험 (1년 AF 위험 <1%)
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개인들은 AliveCor KardiaMobile 1L ECG 장치를 사용하여 1L ECG 검사를 받게 됩니다
1L ECG에서 AF 증거가 발견된 개인은 초기 검사 시 14일 패치 모니터로 평가를 받게 됩니다.
그렇지 않은 경우 모든 연구 참가자는 1년 시점에 14일 패치 모니터를 받게 됩니다.
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활성 비교기: 고위험
낮은 심방세동 예상 위험 (1년 심방세동 위험 >10%)
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개인들은 AliveCor KardiaMobile 1L ECG 장치를 사용하여 1L ECG 검사를 받게 됩니다
1L ECG에서 AF 증거가 발견된 개인은 초기 검사 시 14일 패치 모니터로 평가를 받게 됩니다.
그렇지 않은 경우 모든 연구 참가자는 1년 시점에 14일 패치 모니터를 받게 됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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새로운 심방세동 진단 (%)
기간: 1년
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새로운 심방세동 진단률
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1년
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수용 가능성과 유용성
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설문 기반 1L ECG 선별 과정의 수용 가능성 및 유용성
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AI 기반 AF 위험 상관관계
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인공지능 모델을 활용한 12-유도 심전도 기반 심방세동 위험과 1L 심전도 기반 심방세동 위험 간의 상관관계
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공동 작업자 및 조사자
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- Khurshid S, Friedman S, Reeder C, Di Achille P, Diamant N, Singh P, Harrington LX, Wang X, Al-Alusi MA, Sarma G, Foulkes AS, Ellinor PT, Anderson CD, Ho JE, Philippakis AA, Batra P, Lubitz SA. ECG-Based Deep Learning and Clinical Risk Factors to Predict Atrial Fibrillation. Circulation. 2022 Jan 11;145(2):122-133. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.121.057480. Epub 2021 Nov 8.
- Khurshid S, Friedman SF, Al-Alusi MA, Kany S, Sommers T, Anderson CD, Ho JE, McManus DD, Borowsky LH, Ashburner JM, Lubitz SA, Atlas SJ, Maddah M, Singer DE, Ellinor PT. Artificial intelligence-enabled analysis of handheld single-lead electrocardiograms to predict incident atrial fibrillation: an analysis of the VITAL-AF randomized trial. NPJ Digit Med. 2025 Nov 26;8(1):776. doi: 10.1038/s41746-025-02164-2.
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
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마지막으로 확인됨
추가 정보
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