Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

Relevance of Artificial Intelligence-Assisted Echocardiography for Left Ventricular Ejection Fraction Assessment in Geriatric Patients (REFERENCE-AI)

27 juli 2026 bijgewerkt door: Gérond'if

Heart failure (HF) is the leading cause of hospitalization among adults aged 80 years and older and represents a major diagnostic challenge in geriatric medicine due to frequently atypical clinical presentations and the presence of multiple comorbidities. Although transthoracic echocardiography (TTE) with measurement of left ventricular ejection fraction (LVEF) remains the gold standard for cardiac functional assessment, access to echocardiography is often limited in geriatric wards.

Recent advances in artificial intelligence (AI) have enabled the development of portable ultrasound devices and automated image analysis software capable of providing reliable and reproducible LVEF measurements. AI-assisted automated LVEF assessment (AutoEF-AI) may therefore represent a valuable alternative to conventional echocardiography for the cardiac evaluation of older patients with heart failure.

Studie Overzicht

Gedetailleerde beschrijving

Prospective, single-center interventional study comparing two methods of left ventricular ejection fraction measurement in patients aged 75 years and older hospitalized for acute heart failure.Each hemodynamically stable participant will undergo two echocardiographic examinations performed within 24 hours:

  • Standard Echocardiography (Reference Method)
  • AI-assisted automated LVEF assessment (AutoEF-AI)

Studietype

Ingrijpend

Inschrijving (Geschat)

130

Fase

  • Niet toepasbaar

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studiecontact

Studie Contact Back-up

Studie Locaties

      • Paris, Frankrijk, 75013
        • Werving
        • Broca Hospital
        • Contact:

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

  • Oudere volwassene

Accepteert gezonde vrijwilligers

Nee

Beschrijving

Inclusion Criteria:

  • Age ≥75 years.
  • Hospitalization in a geriatric unit for acute heart failure according to the 2021 ESC diagnostic criteria.
  • Hemodynamic stability at the time of echocardiographic examination.
  • Ability to understand study information, provide written informed consent, and willingness to participate.
  • Affiliation with, or beneficiary of, a health insurance/social security scheme.

Exclusion Criteria:

  • Hemodynamic instability preventing echocardiographic assessment.
  • Contraindication to transthoracic echocardiography.
  • Patients under legal protection (guardianship, curatorship, or judicial protection measures) or unable to provide informed consent.
  • Refusal to participate in the study.

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

  • Primair doel: Diagnostisch
  • Toewijzing: Niet-gerandomiseerd
  • Interventioneel model: Crossover-opdracht
  • Masker: Enkel

Wapens en interventies

Deelnemersgroep / Arm
Interventie / Behandeling
Ander: Standard Echocardiography (Reference method)
The standard echocardiography will be performed by a cardiologist as part of routine clinical care.
The standard echocardiography will be performed by an expert cardiologist as part of routine clinical care and will serve as the gold standard
Experimenteel: AutoEF-AI Assessment
AI-assisted automated LVEF assessment

Performed by a geriatrician who has completed a one-day practical training session and combines:

  • A handheld ultrasound device providing real-time image acquisition guidance for obtaining apical views.
  • Us2.ai software for automated LVEF analysis. The geriatrician is blinded to results of the gold standard echocardiography performed by the cardiologist.

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Agreement between LVEF measured using AutoEF-AI and LVEF measured using standard echocardiography.
Tijdsspanne: At baseline

Agreement will be assessed using:

  • Intraclass Correlation Coefficient (ICC)
  • Spearman correlation coefficient
  • Bland-Altman analysis
  • Weighted kappa coefficient for the classification of patients according to LVEF categories (≤40%, 41-49%, and ≥50%)
At baseline

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Diagnostic performance of AutoEF-AI for the detection of LVEF <50%, including sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and overall accuracy.
Tijdsspanne: At baseline
Calculation of the sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV), and overall accuracy of AutoEF-AI for identifying left ventricular ejection fraction (LVEF) below 50%, compared with the standard reference method.
At baseline
Analysis of factors associated with agreement between the two methods
Tijdsspanne: At baseline
Multiple linear regression model will be used to identify clinical and technical variables (age, sex, cardiovascular history, presence of a pacemaker, cardiac arrhythmias, image quality, comorbidities, etc.) associated with a significant discrepancy between LVEF measurements obtained using AutoEF-AI and standard echocardiography.
At baseline
Feasibility of AutoEF-AI use by a geriatrician after a short training program
Tijdsspanne: At baseline
  • Success rate of valid image acquisition (i.e acquizition of analyzable apical views suitable for automated analysis)
  • Quality of the acquired images (image quality score and proportion of non-analyzable images)
  • Difficulties encountered during the use of the AutoEF-AI device
At baseline

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Sponsor

Onderzoekers

  • Hoofdonderzoeker: Olivier HANON, MD PhD, Geriatric Department, Broca hospital

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (Werkelijk)

7 juli 2026

Primaire voltooiing (Geschat)

30 juni 2028

Studie voltooiing (Geschat)

30 juni 2028

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

1 juli 2026

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

8 juli 2026

Eerst geplaatst (Werkelijk)

14 juli 2026

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

28 juli 2026

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

27 juli 2026

Laatst geverifieerd

1 juli 2026

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

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 .

Abonneren