Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

AI-EKG-screening for systolisk dysfunksjon i venstre ventrikkel

1. februar 2024 oppdatert av: Seoul National University Hospital

AI-EKG-screening for venstre ventrikulær systolisk dysfunksjon: en prospektiv, observasjons-, multisenterstudie

Hensikten med den nåværende studien er å verifisere effektiviteten til den kunstige intelligensalgoritmen som brukes på elektrokardiogrammet som et potensielt screeningverktøy for venstre ventrikkels systolisk dysfunksjon.

Studieoversikt

Status

Har ikke rekruttert ennå

Forhold

Intervensjon / Behandling

Detaljert beskrivelse

De nåværende etterforskerne har utviklet en kunstig intelligens (AI) algoritme basert på 12-avlednings elektrokardiogram (EKG) som oppdager venstre ventrikkels systolisk dysfunksjon, gjennom 364 845 EKG fra 148 547 pasienter. Deretter, da modellen ble testet retrospektivt på 59 805 EKG fra 24 376 pasienter, var modellytelsen uttrykt som et område under mottakerens operasjonskarakteristikk 0,889 (95 % KI 0,887-0,891).

Vi planlegger å prospektivt validere modellens effektivitet som et potensielt screeningsverktøy for venstre ventrikkels systolisk dysfunksjon.

Studietype

Observasjonsmessig

Registrering (Antatt)

1530

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiekontakt

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

  • Voksen
  • Eldre voksen

Tar imot friske frivillige

N/A

Prøvetakingsmetode

Ikke-sannsynlighetsprøve

Studiepopulasjon

Pasienter som gjennomgår 12-avlednings EKG og transthorax ekkokardiografi i rutinemessig klinisk praksis

Beskrivelse

Inklusjonskriterier:

  • Enkeltpersoner eller de hvis juridiske representant samtykker i å delta i studien, og signerer samtykkeskjemaet
  • Kan gjennomføre både 12-avlednings elektrokardiogram og transthorax ekkokardiografi

Ekskluderingskriterier:

  • Personer med alder under 18 år.
  • Personer som ikke godtar å delta i studien
  • Pasienter som ikke er i stand til å delta i kliniske studier etter etterforskerens skjønn

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Området under mottakerens driftskarakteristikk (AUROC)
Tidsramme: Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 år
AI-modellytelse som oppdager LVSD, uttrykt som en AUROC. Som en diagnostisk hjelp for LVSD vil en ROC-kurve uttrykt som sensitivitet for (1-spesifisitet) presenteres, og nøyaktigheten av prediksjon vil bli bekreftet ved å beregne AUROC, som er området nedenfor.
Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 år

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Følsomhet
Tidsramme: Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 år
AI-modellfølsomhet som oppdager LVSD
Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 år
Spesifisitet
Tidsramme: Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 år
AI-modellsensitivitet som oppdager pasienter med normal systolisk funksjon i venstre ventrikkel
Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 år
Positiv prediktiv verdi
Tidsramme: Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 år
Positiv prediktiv verdi i den rekrutterte pasientpopulasjonen
Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 år
Negativ prediktiv verdi
Tidsramme: Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 år
Negativ prediktiv verdi i den rekrutterte pasientpopulasjonen
Gjennom studiegjennomføring i snitt 1 år

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Sponsor

Seoul National University Hospital

Etterforskere

  • Hovedetterforsker: Seung-Pyo Lee, MD, PhD, Seoul National University Hospital

Publikasjoner og nyttige lenker

Den som er ansvarlig for å legge inn informasjon om studien leverer frivillig disse publikasjonene. Disse kan handle om alt relatert til studiet.

Generelle publikasjoner

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (Antatt)

1. februar 2024

Primær fullføring (Antatt)

10. juli 2024

Studiet fullført (Antatt)

10. juli 2025

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

2. november 2023

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

21. januar 2024

Først lagt ut (Faktiske)

30. januar 2024

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Antatt)

5. februar 2024

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

1. februar 2024

Sist bekreftet

1. oktober 2023

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Ytterligere relevante MeSH-vilkår

Andre studie-ID-numre

  • H-2306-083-1439

Plan for individuelle deltakerdata (IPD)

Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?

NEI

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .

Abonnere