Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Rejestracja wsadowa do interwencji kierowanej przez sztuczną inteligencję w celu zmniejszenia liczby zdarzeń neurologicznych w nierozpoznanym AF

16 sierpnia 2022 zaktualizowane przez: Xiaoxi Yao, Mayo Clinic

Rejestracja partii do interwencji kierowanej przez sztuczną inteligencję w celu zmniejszenia liczby zdarzeń neurologicznych u pacjentów z nierozpoznanym migotaniem przedsionków (BEAGLE)

Jest to prospektywne badanie mające na celu przetestowanie nowatorskiego narzędzia przesiewowego opartego na elektrokardiogramie (EKG) opartego na sztucznej inteligencji w celu poprawy diagnozy nierozpoznanego migotania przedsionków (AF) i zapobiegania udarom.

Przegląd badań

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Rzeczywisty)

1225

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Lokalizacje studiów

    • Minnesota
      • Rochester, Minnesota, Stany Zjednoczone, 55905
        • Mayo Clinic

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

18 lat i starsze (Dorosły, Starszy dorosły)

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Płeć kwalifikująca się do nauki

Wszystko

Metoda próbkowania

Próbka prawdopodobieństwa

Badana populacja

Badanie to ma na celu włączenie dorosłych pacjentów, u których wcześniej nie rozpoznano AF, którzy kwalifikują się do leczenia przeciwzakrzepowego i mają ryzyko przewidywane przez AI na podstawie prawidłowego rytmu zatokowego EKG.

Opis

Kryteria przyjęcia:

  • Wiek ≥18 lat
  • W Mayo Clinic wykonano 10-sekundowe 12-odprowadzeniowe EKG
  • Mężczyźni z CHA2DS2-VASc ≥2 lub kobiety z CHA2DS2-VASc ≥3

Kryteria wyłączenia:

  • Rozpoznane migotanie przedsionków lub trzepotanie przedsionków
  • Brak daty urodzenia lub płci w elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR)
  • Historia krwawienia śródczaszkowego
  • Historia schyłkowej niewydolności nerek
  • Mieć wszczepione urządzenie do monitorowania pracy serca, w tym rozrusznik serca, defibrylator lub wszczepiony rejestrator pętlowy
  • Uznane przez personel badawczy za mające ograniczenia, które uniemożliwiłyby im wyrażenie świadomej zgody, użycie plastra lub pełne wywiady, nie zostaną uwzględnione.

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

  • Modele obserwacyjne: Kohorta
  • Perspektywy czasowe: Spodziewany

Kohorty i interwencje

Grupa / Kohorta
Interwencja / Leczenie
Uczestnicy BEAGLE
Dorośli pacjenci, u których wcześniej nie rozpoznano AF, kwalifikują się do leczenia przeciwzakrzepowego i mają ryzyko przewidywane przez AI na podstawie prawidłowego EKG rytmu zatokowego.
Nowatorskie narzędzie przesiewowe oparte na elektrokardiogramie (EKG) oparte na sztucznej inteligencji (AI) w celu poprawy diagnostyki migotania przedsionków i zapobiegania udarom.

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Rozpoznanie migotania przedsionków wykrywanego za pomocą plastra
Ramy czasowe: Trzy miesiące
Dane posłużą do zbadania działania algorytmu w wykrywaniu nierozpoznanego migotania przedsionków (np. dodatnia wartość predykcyjna, ujemna wartość predykcyjna, czułość, swoistość i pole pod krzywą [AUC]).
Trzy miesiące

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Śledczy

  • Główny śledczy: Xiaoxi Yao, PhD, MPH, Mayo Clinic
  • Główny śledczy: Peter Noseworthy, MD, Mayo Clinic

Publikacje i pomocne linki

Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)

2 listopada 2020

Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)

27 stycznia 2022

Ukończenie studiów (Rzeczywisty)

27 stycznia 2022

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

19 grudnia 2019

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

19 grudnia 2019

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

23 grudnia 2019

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

18 sierpnia 2022

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

16 sierpnia 2022

Ostatnia weryfikacja

1 sierpnia 2022

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Inne numery identyfikacyjne badania

  • 19-012411

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

produkt wyprodukowany i wyeksportowany z USA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .

3
Subskrybuj