- ICH GCP
- Register voor klinische proeven in de VS.
- Klinische proef NCT03753139
Identificatie van aritmieën met eenmalig ECG
In westerse landen krijgt elke zesde persoon in zijn leven en 15.000 mensen in Finland elk jaar een nieuwe beroerte. Ongeveer elke vierde beroerte is gebaseerd op hartembolie. Boezemfibrilleren veroorzaakt de vorming van trombi in het linker atrium met daaropvolgende embolisatie in de cerebrale en perifere circulatie.
Deze studie onderzoekt de geschiktheid van meettechnieken en nieuwe rekenmethoden die worden gebruikt in de sport/wellnesstechnologie voor de screening en diagnose van boezemfibrilleren en andere hartritmestoornissen. Nieuwe meettechnologieën, de eenmalige ECG-meting en polsbandmeting, worden bestudeerd op hun eigenschappen, datakwaliteit en ritmeherkenning. Het identificeren van latente aritmieën met nieuwe zelfcontroletechnologieën kan het aantal beroertes aanzienlijk verminderen (de latente aritmieën veroorzaken ongeveer 25% van de beroertes).
Het onderzoek zal worden uitgevoerd in samenwerking met de afdeling spoedeisende hulp van het Kuopio Universitair Ziekenhuis, het Hartcentrum, de afdeling Toegepaste Natuurkunde van de Universiteit van Oost-Finland en Heart2Save Ltd.
De resultaten van het onderzoeksproject zullen worden gepubliceerd in de wetenschappelijke tijdschriften op het gebied van geneeskunde en medische technologie en zullen worden gepresenteerd op wetenschappelijke conferenties van de respectieve vakgebieden. De onderzoeksresultaten van het project kunnen worden gebruikt door alle bedrijven in de medisch-technologische industrie, met name bedrijven die ECG-meetinstrumenten produceren en bedrijven die ritmeherkenningssoftware maken.
Studie Overzicht
Toestand
Conditie
Interventie / Behandeling
Gedetailleerde beschrijving
Het onderzoek heeft tot doel de volgende medische problemen op te lossen:
- Het identificeren en definiëren van het type atriale fibrillatie is problematisch vanwege het spontane optreden en de latentie.
- Meetapparatuur voor het screenen van boezemfibrilleren is schaars.
De belangrijkste onderzoeksvragen zijn:
Kan een single-lead ECG-meting worden gebruikt om aritmieën te detecteren?
- Ontdek de meetlocaties (ECG-afleidingen) voor ECG-zelfcontrole met één afleiding en evalueer de impact van meetlocaties op de bruikbaarheid en signaalkwaliteit.
- Ontdek de meetlocaties voor ECG-bewaking met één afleiding wanneer de meting wordt uitgevoerd door een andere persoon (verpleegkundige of familielid) en evalueer de impact van meetlocaties op de bruikbaarheid en signaalkwaliteit.
- Ontdek de betrouwbaarheid van ECG-metingen met één afleiding voor de identificatie van atriumfibrilleren.
- Ontdek de betrouwbaarheid van ECG-metingen met één afleiding voor de identificatie van snelle (tachycardie) en trage hartslag (bradycardie).
Kan een polsbandje op basis van optische polsregistratie betrouwbare informatie krijgen over hartritmestoornissen?
- Ontdek de bruikbaarheid van de polsband voor de identificatie van boezemfibrilleren.
- Ontdek de bruikbaarheid van de polsband voor de identificatie van snelle (tachycardie) en trage hartslag (bradycardie).
Het doel van de methodeontwikkeling van het onderzoek is het evalueren van de betrouwbaarheid van de hartslagmeting bij single-lead ECG en polsgolfmeting bij gezonde patiënten en patiënten met hartproblemen. De studie ontwikkelt computermethoden op basis van lichtgewicht meettechnologie om op betrouwbare wijze de meest voorkomende hartritmestoornis, atriumfibrilleren, te identificeren. De diagnose en behandeling van boezemfibrilleren zijn doorslaggevende factoren voor het voorkomen van beroertes.
Onderzoekspatiënten hebben al een 12-kanaals klinische ECG-registratie ondergaan die is opgenomen in het normale behandelproces. Dit 12-kanaals ECG wordt gebruikt voor het identificeren van patiënten die geschikt zijn voor onderzoek en het indelen in subgroepen (normaal ritme, boezemfibrilleren, snel of langzaam ritme).
Bij daadwerkelijke studiemetingen wordt een Holter-ECG-apparaat op de borst van de patiënt bevestigd met behulp van vijf natte elektroden om te worden gebruikt als gouden standaard voor ritmebewaking. De lichtgewicht meetmethoden worden vergeleken met het resultaat van de Holter-ECG registratie. Bovendien wordt een fotopletysmogram om de pols van de patiënt geplaatst voor PPG-registratie. Figuur 1 toont illustratieve voorbeelden van de metingen van de studie.
De onderzoeker meet opnames van één minuut vanuit twee verschillende meetposities (flank en borst) met een eenmalig ECG-meetapparaat. Daarna voert de patiënt zelfcontrolemetingen van één minuut uit met een eenmalig ECG-apparaat vanuit alle drie de posities (duimen, flank en borst) en ook vanaf de borst met juweel-ECG.
De studie vergelijkt het vermogen van deze lichtgewicht meetmethoden om verschillende hartritmes te detecteren in vergelijking met de Holter-registratie.
De apparaten die voor de meting worden gebruikt zijn:
- Faros 360 ECG-sensor met natte elektroden (figuur 1, apparaat 1) (Mega Elektroniikka, http://www.megaemg.com/ Kuopio Suomi). Faros 360 Holter is een CE- en FDA 510(k)-goedgekeurd klasse 2a medisch hulpmiddel, dat op de borst van de patiënt wordt bevestigd met vijf natte elektroden voor eenmalig gebruik.
Suunto Movesense eenmalig ECG-apparaat (Suunto Oy, http://www.suunto.com Vanta Suomi). Movesense is een CE-goedgekeurd consumentenapparaat, dat wordt gebruikt met twee dy-elektroden voor de ECG-meting (Figuur 1 apparaten 2 en 3). Movesense-koffer; juweel en eenmalig ECG-doosje.
- In de vorige studie (Afib24h) werd Valvira gemeld en kreeg het onderzoek toestemming voor de klinische apparaatstudie (Movesense + borstbandcombinatie).
- Voor deze studie is Valira aangemeld voor een klinische apparaatstudie (Movesense + eenmalige ECG-apparaatcombinatie)
- Empatica E4 activiteitenarmband (Empatica Ltd http://www.empatica.com Milan Italia), een CE-goedgekeurd consumentenapparaat. Empatica E4 is ook een fotopletysmogram, dat optisch de hoeveelheid bloed meet die in het bloedvat circuleert (Figuur 1 apparaat 4).
- Samsung Gear S3 draagbaar (Samsung Electronics, Co., Ltd., www.samsung.com Soul Etelä-Korea), een CE-goedgekeurd consumentenapparaat. Gear S3 is ook een fotopletysmogram, dat optisch de hoeveelheid bloed meet die in het bloedvat circuleert.
De onderzoeker bevestigt apparaten aan de patiënt. Daarna start de onderzoeker een 10 minuten durende registratie met Faros 360 (device 1) en Empatica E4 (device 4) devices. Tijdens een 10 minuten durende meting meet de onderzoeker met het Movesense ECG (apparaat 2) 1 minuut opnames vanaf twee verschillende meetposities 1. vanaf de borst, borstbeen loodrecht 2. vanaf de borst, langs het borstbeen. De patiënt voert vervolgens een minuut zelfcontrolemetingen uit 1. vanaf de borst, borstbeen loodrecht 2. vanaf de borst, langs het borstbeen 3. vanaf het onderste deel van de flank 4. vanaf de duimen en 5. vanaf de borst met een juweel -ECG.
Hartslagdetectie door ECG-meting wordt meestal gedaan door de detectie van QRS-complexen. In de afgelopen decennia zijn er talloze van deze QRS-detectoren ontwikkeld. ECG-metingen met droge elektroden brengen aanzienlijk meer bewegingsstoringen met zich mee in vergelijking met metingen met natte elektroden, omdat zelfs de kleine bewegingen van het apparaat grote veranderingen in het ECG-signaal teweegbrengen. Bovendien is, vooral bij gebruik van duimen als meetpunt, de EMG-ruis van de spieren opmerkelijk hoog in vergelijking met de metingen met natte elektroden.
Dit project maakt gebruik van de methoden die zijn ontwikkeld in het eerdere mobiele-ECG-project voor ruis- en QRS-detectie om betrouwbare detectie van QRS-complexen en hartslagonregelmatigheden in de droge elektrodemetingen mogelijk te maken.
In deze studie worden de eerder ontwikkelde hartslagdetectiemethoden gevalideerd door studiemetingen van normaal sinusritme, atriale fibrillatie en langzame (bradycardie) en snelle (tachycardie) hartslag.
Deze studie onderzoekt het vermogen van pulsdetectie bij de detectie van atriumfibrilleren. Het fotopletysmogram meet de absorptie van licht in het weefsel. De absorptie van licht in het bloed is groter dan de absorptie in het omringende weefsel. Wanneer het hart klopt, zetten haarvaten uit en trekken ze samen op basis van veranderingen in het bloedvolume. Fotopletysmografie maakt de hartslagmeting mogelijk door veranderingen in absorptie te detecteren.
Photopletysmgram is, net als een mobiel ECG-apparaat, bijzonder gevoelig voor beweging, zelfs de kleine beweging van de led/fotodiode veroorzaakt een grote verandering in de lichtintensiteit.
Ook veroorzaken fysiologische veranderingen een storing in de hartslagmeting, bijvoorbeeld wanneer de vasculaire elasticiteit verandert, verandert de polsslagtijd, wat een storing in de meting tot gevolg heeft.
In tegenstelling tot het hoogfrequente doorboorde QRS-complex, is de pulsgolf een laagfrequente up-down variatie, die zijn eigen uitdagingen veroorzaakt voor nauwkeurige hartslagmeting.
Bij boezemfibrilleren werken de atria onvoldoende waardoor de ventrikels niet volledig gevuld zijn met bloed. Bovendien veroorzaakt boezemfibrilleren de onregelmatige geleiding van impulsen van boezems naar de ventrikels, wat leidt tot polsonregelmatigheden. De hoeveelheid bloed die wordt rondgepompt varieert van slag tot slag, wat de detectie van polsgolven een uitdaging maakt.
Dit project ontwikkelt methodes voor nauwkeurige hartslagmeting uit een pulsgolfreeks.
De ontwikkeling van de methode is bedoeld om rekening te houden met verstoringen als gevolg van de beweging van de meter, pulsgolfonregelmatigheden die typisch zijn voor atriumfibrilleren, en de uitdagingen van langzame (bradycardie) en snelle (tachycardie) hartslagdetectie.
Het hoofddoel van de methodeontwikkeling is om de polsslag zo nauwkeurig te bepalen dat polsonregelmatigheden als gevolg van atriumfibrilleren kunnen worden onderscheiden van een normaal sinusritme en snelle en langzame hartritmes betrouwbaar kunnen worden gedetecteerd.
Bij atriumfibrilleren worden elektrische impulsen willekeurig naar de ventrikels geleid, waardoor de hartslag onregelmatig en ongelijkmatig wordt. Een grote campagne van de Hartstichting "Voel je pols - voorkom een beroerte" is gebaseerd op hartslag- of polsherkenning. Pulsherkenning is natuurlijk de goedkoopste methode om boezemfibrilleren op te sporen, maar deze methode levert een groot aantal fout-positieven op. Door ECG-meting is de detectie van boezemfibrilleren veel betrouwbaarder. Hiervoor zijn geautomatiseerde detectiealgoritmen voor boezemfibrilleren ontwikkeld.
Identificatie van de atriumactivering bij langdurige Holter-ECG-metingen is over het algemeen zeer uitdagend vanwege de slechte signaal-ruisverhouding (beweging, spierartefacten en deels overlappende veel sterkere ventriculaire activiteit). Om deze reden zijn de meeste algoritmen voor de detectie van boezemfibrilleren gebaseerd op de identificatie van pulsonregelmatigheden. Voor het parametreren van de onregelmatigheid van de hartslag (RR-interval) zijn verschillende relatief eenvoudige maar betrouwbare methoden op tijdsniveau geïntroduceerd. Een op RdR gebaseerde methode waarbij de RR-intervallen (hartslag) worden weergegeven als een functie van opeenvolgende RR-intervalveranderingen (hartslagverandering) (Lian et al. 2011). De RdR-grafiek definieert de fragmentatie van het patroon als gevolg van onregelmatige hartslagveranderingen. Daarnaast zijn er methoden die de interne coherentie van RR-tijdreeksen schatten (Lee et al. 2011). Er zijn ook verschillende niet-lineaire methoden geïntroduceerd voor het parametriseren van de hartslagvariatie, waardoor de dynamiek van de hartslagvariatie breder kan worden beschreven (zonder beperking van de aanname van lineariteit). Een klasse van niet-lineaire methoden zijn verschillende entropiegrootheden, deze zijn vooral interessant voor de identificatie van atriale fibrillatie en de onregelmatige hartslag. Entropiegrootheden kunnen worden gebruikt om de regelmaat en voorspelbaarheid van de RR-tijdreeksen te schatten. Doorgaans vereist de betrouwbare berekening van de entropiegrootheden een relatief lange meettijd, maar er zijn ook entropiegrootheden geïntroduceerd die geschikt zijn voor de analyse van korte metingen (Lake & Moorman 2011).
Dit onderzoeksproject ontwikkelt nieuwe algoritmen voor de detectie van boezemfibrilleren voor de mobiele ECG-meting en polsgolfmeting op basis van reeds bestaande methoden. Algoritmen moeten rekening houden met atriale en ventriculaire premature complexen. Het negeren hiervan verhoogt de onregelmatigheid van de RR-tijdreeksen en verhoogt dus het aantal fout-positieve boezemfibrilleren.
Studietype
Inschrijving (Werkelijk)
Contacten en locaties
Studie Locaties
-
-
Eastern-Finland
-
Kuopio, Eastern-Finland, Finland, 70029
- Kuopio University Hospital
-
-
Deelname Criteria
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
Accepteert gezonde vrijwilligers
Geslachten die in aanmerking komen voor studie
Bemonsteringsmethode
Studie Bevolking
Beschrijving
Inclusiecriteria:
- Patiënten die om welke reden dan ook worden behandeld op de afdeling spoedeisende hulp van het Kuopio Universitair Ziekenhuis.
Uitsluitingscriteria:
- body mass index (BMI) hoger dan 35, geïmplanteerde pacemaker en een medische aandoening die onmiddellijke behandeling vereist en die door de onderzoeksmetingen zou worden vertraagd.
Studie plan
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
- Observatiemodellen: Case-control
- Tijdsperspectieven: Prospectief
Cohorten en interventies
Groep / Cohort |
Interventie / Behandeling |
|---|---|
|
Boezemfibrilleren
Patiënten met atriumfibrilleren zoals vastgelegd door Holter
|
De studie vergelijkt het vermogen van lichtgewicht meetmethoden om verschillende hartritmes te detecteren in vergelijking met de Holter-registratie.
|
|
Sinus ritme
Patiënten met sinusritme zoals vastgelegd door Holter
|
De studie vergelijkt het vermogen van lichtgewicht meetmethoden om verschillende hartritmes te detecteren in vergelijking met de Holter-registratie.
|
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Hartritmebewaking met single-lead ECG
Tijdsspanne: 30 minuten
|
Gevoeligheid en specificiteit voor de detectie van atriumfibrilleren
|
30 minuten
|
Medewerkers en onderzoekers
Sponsor
Medewerkers
Onderzoekers
- Hoofdonderzoeker: Tero J Martikainen, MD. PhD, Kuopio University Hospital
Publicaties en nuttige links
Algemene publicaties
- Amann A, Tratnig R, Unterkofler K. Reliability of old and new ventricular fibrillation detection algorithms for automated external defibrillators. Biomed Eng Online. 2005 Oct 27;4:60. doi: 10.1186/1475-925X-4-60.
- Barro S, Ruiz R, Cabello D, Mira J. Algorithmic sequential decision-making in the frequency domain for life threatening ventricular arrhythmias and imitative artefacts: a diagnostic system. J Biomed Eng. 1989 Jul;11(4):320-8. doi: 10.1016/0141-5425(89)90067-8.
- Cabello D, Barro S, Salceda JM, Ruiz R, Mira J. Fuzzy K-nearest neighbor classifiers for ventricular arrhythmia detection. Int J Biomed Comput. 1991 Feb;27(2):77-93. doi: 10.1016/0020-7101(91)90089-w.
- Chen SW. A two-stage discrimination of cardiac arrhythmias using a total least squares-based prony modeling algorithm. IEEE Trans Biomed Eng. 2000 Oct;47(10):1317-27. doi: 10.1109/10.871404.
- al-Fahoum AS, Howitt I. Combined wavelet transformation and radial basis neural networks for classifying life-threatening cardiac arrhythmias. Med Biol Eng Comput. 1999 Sep;37(5):566-73. doi: 10.1007/BF02513350.
- Fuster V, Ryden LE, Cannom DS, Crijns HJ, Curtis AB, Ellenbogen KA, Halperin JL, Le Heuzey JY, Kay GN, Lowe JE, Olsson SB, Prystowsky EN, Tamargo JL, Wann S; Task Force on Practice Guidelines, American College of Cardiology/American Heart Association; Committee for Practice Guidelines, European Society of Cardiology; European Heart Rhythm Association; Heart Rhythm Society. ACC/AHA/ESC 2006 guidelines for the management of patients with atrial fibrillation-executive summary: a report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Practice Guidelines and the European Society of Cardiology Committee for Practice Guidelines (Writing Committee to Revise the 2001 Guidelines for the Management of Patients with Atrial Fibrillation). Eur Heart J. 2006 Aug;27(16):1979-2030. doi: 10.1093/eurheartj/ehl176. No abstract available. Erratum In: Eur Heart J. 2007 Aug;28(16):2046.
- Ge D, Srinivasan N, Krishnan SM. Cardiac arrhythmia classification using autoregressive modeling. Biomed Eng Online. 2002 Nov 13;1:5. doi: 10.1186/1475-925x-1-5.
- Jekova I. Comparison of five algorithms for the detection of ventricular fibrillation from the surface ECG. Physiol Meas. 2000 Nov;21(4):429-39. doi: 10.1088/0967-3334/21/4/301.
- Lake DE, Moorman JR. Accurate estimation of entropy in very short physiological time series: the problem of atrial fibrillation detection in implanted ventricular devices. Am J Physiol Heart Circ Physiol. 2011 Jan;300(1):H319-25. doi: 10.1152/ajpheart.00561.2010. Epub 2010 Oct 29.
- Lee J, Nam Y, McManus DD, Chon KH. Time-varying coherence function for atrial fibrillation detection. IEEE Trans Biomed Eng. 2013 Oct;60(10):2783-93. doi: 10.1109/TBME.2013.2264721. Epub 2013 May 22.
- Li C, Zheng C, Tai C. Detection of ECG characteristic points using wavelet transforms. IEEE Trans Biomed Eng. 1995 Jan;42(1):21-8. doi: 10.1109/10.362922.
- Lian J, Wang L, Muessig D. A simple method to detect atrial fibrillation using RR intervals. Am J Cardiol. 2011 May 15;107(10):1494-7. doi: 10.1016/j.amjcard.2011.01.028. Epub 2011 Mar 17.
- Lipponen JA, Tarvainen MP, Laitinen T, Lyyra-Laitinen T, Karjalainen PA. A principal component regression approach for estimation of ventricular repolarization characteristics. IEEE Trans Biomed Eng. 2010 May;57(5):1062-9. doi: 10.1109/TBME.2009.2037492. Epub 2010 Feb 5.
- Lipponen JA, Kemppainen J, Karjalainen PA, Laitinen T, Mikola H, Karki T, Tarvainen MP. Dynamic estimation of cardiac repolarization characteristics during hypoglycemia in healthy and diabetic subjects. Physiol Meas. 2011 Jun;32(6):649-60. doi: 10.1088/0967-3334/32/6/003. Epub 2011 Apr 20.
- Lipponen JA, Tarvainen MP. Principal component model for maternal ECG extraction in fetal QRS detection. Physiol Meas. 2014 Aug;35(8):1637-48. doi: 10.1088/0967-3334/35/8/1637. Epub 2014 Jul 29.
- Meretoja A, Roine RO, Kaste M, Linna M, Juntunen M, Erila T, Hillbom M, Marttila R, Rissanen A, Sivenius J, Hakkinen U. Stroke monitoring on a national level: PERFECT Stroke, a comprehensive, registry-linkage stroke database in Finland. Stroke. 2010 Oct;41(10):2239-46. doi: 10.1161/STROKEAHA.110.595173. Epub 2010 Aug 26.
- Syvaoja S, Castren M, Mantyla P, Rissanen TT, Kivela A, Uusaro A, Jantti H. The feasibility of recognizing the heart rhythm with an automated external defibrillator from an area the size of a mobile phone. Eur J Emerg Med. 2016 Apr;23(2):102-7. doi: 10.1097/MEJ.0000000000000214.
- Tarvainen MP, Ranta-Aho PO, Karjalainen PA. An advanced detrending method with application to HRV analysis. IEEE Trans Biomed Eng. 2002 Feb;49(2):172-5. doi: 10.1109/10.979357.
- Tarvainen MP, Niskanen JP, Lipponen JA, Ranta-Aho PO, Karjalainen PA. Kubios HRV--heart rate variability analysis software. Comput Methods Programs Biomed. 2014;113(1):210-20. doi: 10.1016/j.cmpb.2013.07.024. Epub 2013 Aug 6.
- Thakor NV, Zhu YS, Pan KY. Ventricular tachycardia and fibrillation detection by a sequential hypothesis testing algorithm. IEEE Trans Biomed Eng. 1990 Sep;37(9):837-43. doi: 10.1109/10.58594.
- Zhang XS, Zhu YS, Thakor NV, Wang ZZ. Detecting ventricular tachycardia and fibrillation by complexity measure. IEEE Trans Biomed Eng. 1999 May;46(5):548-55. doi: 10.1109/10.759055.
- Kirchhof P, Benussi S, Kotecha D, Ahlsson A, Atar D, Casadei B, Castella M, Diener HC, Heidbuchel H, Hendriks J, Hindricks G, Manolis AS, Oldgren J, Alexandru Popescu B, Schotten U, Van Putte B, Vardas P. 2016 ESC Guidelines for the Management of Atrial Fibrillation Developed in Collaboration With EACTS. Rev Esp Cardiol (Engl Ed). 2017 Jan;70(1):50. doi: 10.1016/j.rec.2016.11.033. No abstract available. Erratum In: Rev Esp Cardiol (Engl Ed). 2017 Nov;70(11):1031. English, Spanish.
- Valiaho ES, Kuoppa P, Lipponen JA, Hartikainen JEK, Jantti H, Rissanen TT, Kolk I, Pohjantahti-Maaroos H, Castren M, Halonen J, Tarvainen MP, Santala OE, Martikainen TJ. Wrist Band Photoplethysmography Autocorrelation Analysis Enables Detection of Atrial Fibrillation Without Pulse Detection. Front Physiol. 2021 May 7;12:654555. doi: 10.3389/fphys.2021.654555. eCollection 2021.
- Santala OE, Lipponen JA, Jäntti H, Rissanen TT, Halonen J, Kolk I, Pohjantähti-Maaroos H, Tarvainen MP, Väliaho ES, Hartikainen J, Martikainen T. Necklace-embedded electrocardiogram for the detection and diagnosis of atrial fibrillation. Clin Cardiol. 2021 May;44(5):620-626. doi: 10.1002/clc.23580. Epub 2021 Feb 25.
Studie record data
Bestudeer belangrijke data
Studie start (Werkelijk)
Primaire voltooiing (Werkelijk)
Studie voltooiing (Werkelijk)
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
Eerst geplaatst (Werkelijk)
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Werkelijk)
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
Laatst geverifieerd
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden
Andere studie-ID-nummers
- KUH507P002
Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)
Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
product vervaardigd in en geëxporteerd uit de V.S.
Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .