Wykrywanie chorób serca wspomagane sztuczną inteligencją na podstawie elektrokardiogramu (ECG-AID)
24 lipca 2024 zaktualizowane przez: Tempus AI
Migotanie przedsionków to nieprawidłowe bicie serca, które może prowadzić do udaru mózgu lub niewydolności serca.
Strukturalne choroby serca to stany, które wpływają na zastawki serca lub mięsień sercowy i mogą powodować trwałe uszkodzenie serca, jeśli nie są leczone.
Czasami ludzie mają migotanie przedsionków lub strukturalną chorobę serca i nie wiedzą o tym.
Celem tego badania jest ocena dwóch urządzeń, które mogą przewidzieć, kto ma lub może rozwinąć migotanie przedsionków lub strukturalną chorobę serca na podstawie wyników elektrokardiogramu.
Przegląd badań
Status
Aktywny, nie rekrutujący
Interwencja / Leczenie
Typ studiów
Interwencyjne
Zapisy (Szacowany)
1000
Faza
- Nie dotyczy
Kontakty i lokalizacje
Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.
Lokalizacje studiów
-
-
Michigan
-
Grand Rapids, Michigan, Stany Zjednoczone, 49503
- Corewell Health
-
-
Ohio
-
Cincinnati, Ohio, Stany Zjednoczone, 45242
- TriHealth
-
-
Pennsylvania
-
Danville, Pennsylvania, Stany Zjednoczone, 17822
- Geisinger Medical Center
-
-
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
40 lat i starsze (Dorosły, Starszy dorosły)
Akceptuje zdrowych ochotników
Nie
Opis
Kryteria przyjęcia:
- Faza retrospektywna:
- Dorośli w wieku 40 lat lub starsi.
- Co najmniej 1 EKG wykonane podczas rutynowej opieki klinicznej przed 2018 r.
- Faza perspektywiczna:
- Kohorta AF:
- Dorośli w wieku 65 lat lub starsi w momencie EKG.
- EKG uzyskane w ramach opieki klinicznej między datą rozpoczęcia badania a zakończeniem rekrutacji do badania
- Kohorta SHD:
- Dorośli w wieku 40 lat lub starsi w momencie EKG.
- EKG uzyskane w ramach opieki klinicznej między datą rozpoczęcia badania a zakończeniem rekrutacji do badania
Kryteria wyłączenia:
- Faza retrospektywna:
- Pacjenci, którzy wcześniej prosili, aby ich dane nie były wykorzystywane w żadnym wtórnym zastosowaniu, takim jak badanie naukowe.
- Faza perspektywiczna:
- Kohorta AF:
- Jakikolwiek czynnik kliniczny lub społeczny, który uniemożliwiłby terminowe ukończenie badań kontrolnych.
- Pacjent nie może zidentyfikować licencjonowanego podmiotu świadczącego opiekę zdrowotną, który otrzyma wyniki z monitora patch.
- Pacjent obecnie przyjęty do szpitala (w momencie kontaktu/zgody)
- Stały rozrusznik serca lub wszczepiony defibrylator serca lub wszczepiony rejestrator pętlowy.
- Historia migotania przedsionków lub trzepotania przedsionków.
- Kardiochirurgia w ciągu 30 dni przed indeksem EKG
- Planowana operacja kardiochirurgiczna w ciągu najbliższych 6 miesięcy.
- Alergia na klej.
- Kohorta SHD:
- Jakikolwiek czynnik kliniczny lub społeczny, który uniemożliwiłby terminowe ukończenie badań kontrolnych.
- Pacjent nie jest w stanie zidentyfikować licencjonowanego pracownika służby zdrowia, który otrzyma wyniki echokardiogramu.
- Pacjent obecnie przyjęty do szpitala (w momencie kontaktu/zgody).
- SHD w wywiadzie definiowane jako którekolwiek z poniższych: ciężka niedomykalność zastawki mitralnej, ciężka niedomykalność zastawki trójdzielnej, umiarkowane lub ciężkie zwężenie zastawki aortalnej, umiarkowana lub ciężka niedomykalność zastawki aortalnej, umiarkowane lub ciężkie zwężenie zastawki mitralnej, dysfunkcja skurczowa lewej komory (LVEF ≤ 40%) lub zwiększona przegroda międzykomorowa grubość ścianki > 15 mm.
- Alergia na żel ultradźwiękowy.
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
- Główny cel: Diagnostyczny
- Przydział: Nie dotyczy
- Model interwencyjny: Zadanie dla jednej grupy
- Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)
Broń i interwencje
Grupa uczestników / Arm |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Inny: Kohorta AF
Będzie się składać z 500 uczestników, u których przewiduje się zwiększone ryzyko migotania przedsionków (AF), którzy otrzymają 2-tygodniowy monitor EKG do noszenia (do 3 razy w ciągu 12 miesięcy),
|
Naszywka monitora będzie nakładana i noszona przez okres 2 tygodni na początku badania, w 6. i 12. miesiącu po przydzieleniu do ramienia AF.
|
|
Inny: Kohorta SHD
Będzie się składać z 500 uczestników ze zwiększonym ryzykiem strukturalnej choroby serca (SHD), którzy zostaną skierowani na pojedyncze badanie echokardiograficzne.
|
Badanie ultrasonograficzne serca zostanie wykonane za zgodą pacjenta po przydzieleniu go do ramienia SHD.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Pozytywna wartość predykcyjna (PPV) urządzenia AF po sześciu miesiącach
Ramy czasowe: 12 miesięcy
|
Migotanie przedsionków zostanie określone na podstawie wyników z monitora plastra, wywiadu z uczestnikiem lub definicji fenotypu opartej na EHR i zostanie uznane za pozytywne, jeśli rozpoznanie zostanie postawione w ciągu 6 miesięcy od wskaźnika EKG.
|
12 miesięcy
|
|
Pozytywna wartość predykcyjna (PPV) urządzenia SHD po sześciu miesiącach
Ramy czasowe: 12 miesięcy
|
Strukturalna choroba serca zostanie zdefiniowana jako:
|
12 miesięcy
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Pozytywna wartość predykcyjna (PPV) urządzenia AF po 12 miesiącach
Ramy czasowe: 18 miesięcy
|
AF zostanie określone na podstawie wyników z monitora płatkowego, wywiadu z uczestnikiem lub definicji fenotypu opartej na EHR i zostanie uznane za pozytywne, jeśli diagnoza zostanie postawiona w ciągu 12 miesięcy od wskaźnika EKG.
|
18 miesięcy
|
|
Pozytywna wartość predykcyjna (PPV) urządzenia SHD po 12 miesiącach
Ramy czasowe: 18 miesięcy
|
Strukturalna choroba serca zostanie zdefiniowana jako:
|
18 miesięcy
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Sponsor
Śledczy
- Główny śledczy: John Pfeifer, MD, Tempus AI, Inc.
Publikacje i pomocne linki
Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.
Publikacje ogólne
- Nkomo VT, Gardin JM, Skelton TN, Gottdiener JS, Scott CG, Enriquez-Sarano M. Burden of valvular heart diseases: a population-based study. Lancet. 2006 Sep 16;368(9540):1005-11. doi: 10.1016/S0140-6736(06)69208-8.
- Connolly SJ, Ezekowitz MD, Yusuf S, Eikelboom J, Oldgren J, Parekh A, Pogue J, Reilly PA, Themeles E, Varrone J, Wang S, Alings M, Xavier D, Zhu J, Diaz R, Lewis BS, Darius H, Diener HC, Joyner CD, Wallentin L; RE-LY Steering Committee and Investigators. Dabigatran versus warfarin in patients with atrial fibrillation. N Engl J Med. 2009 Sep 17;361(12):1139-51. doi: 10.1056/NEJMoa0905561. Epub 2009 Aug 30. Erratum In: N Engl J Med. 2010 Nov 4;363(19):1877.
- Granger CB, Alexander JH, McMurray JJ, Lopes RD, Hylek EM, Hanna M, Al-Khalidi HR, Ansell J, Atar D, Avezum A, Bahit MC, Diaz R, Easton JD, Ezekowitz JA, Flaker G, Garcia D, Geraldes M, Gersh BJ, Golitsyn S, Goto S, Hermosillo AG, Hohnloser SH, Horowitz J, Mohan P, Jansky P, Lewis BS, Lopez-Sendon JL, Pais P, Parkhomenko A, Verheugt FW, Zhu J, Wallentin L; ARISTOTLE Committees and Investigators. Apixaban versus warfarin in patients with atrial fibrillation. N Engl J Med. 2011 Sep 15;365(11):981-92. doi: 10.1056/NEJMoa1107039. Epub 2011 Aug 27.
- Patel MR, Mahaffey KW, Garg J, Pan G, Singer DE, Hacke W, Breithardt G, Halperin JL, Hankey GJ, Piccini JP, Becker RC, Nessel CC, Paolini JF, Berkowitz SD, Fox KA, Califf RM; ROCKET AF Investigators. Rivaroxaban versus warfarin in nonvalvular atrial fibrillation. N Engl J Med. 2011 Sep 8;365(10):883-91. doi: 10.1056/NEJMoa1009638. Epub 2011 Aug 10.
- Reiffel JA, Verma A, Kowey PR, Halperin JL, Gersh BJ, Wachter R, Pouliot E, Ziegler PD; REVEAL AF Investigators. Incidence of Previously Undiagnosed Atrial Fibrillation Using Insertable Cardiac Monitors in a High-Risk Population: The REVEAL AF Study. JAMA Cardiol. 2017 Oct 1;2(10):1120-1127. doi: 10.1001/jamacardio.2017.3180.
- Perez MV, Mahaffey KW, Hedlin H, Rumsfeld JS, Garcia A, Ferris T, Balasubramanian V, Russo AM, Rajmane A, Cheung L, Hung G, Lee J, Kowey P, Talati N, Nag D, Gummidipundi SE, Beatty A, Hills MT, Desai S, Granger CB, Desai M, Turakhia MP; Apple Heart Study Investigators. Large-Scale Assessment of a Smartwatch to Identify Atrial Fibrillation. N Engl J Med. 2019 Nov 14;381(20):1909-1917. doi: 10.1056/NEJMoa1901183.
- Hart RG, Pearce LA, Aguilar MI. Meta-analysis: antithrombotic therapy to prevent stroke in patients who have nonvalvular atrial fibrillation. Ann Intern Med. 2007 Jun 19;146(12):857-67. doi: 10.7326/0003-4819-146-12-200706190-00007.
- Page RL, Wilkinson WE, Clair WK, McCarthy EA, Pritchett EL. Asymptomatic arrhythmias in patients with symptomatic paroxysmal atrial fibrillation and paroxysmal supraventricular tachycardia. Circulation. 1994 Jan;89(1):224-7. doi: 10.1161/01.cir.89.1.224.
- Stewart S, Hart CL, Hole DJ, McMurray JJ. A population-based study of the long-term risks associated with atrial fibrillation: 20-year follow-up of the Renfrew/Paisley study. Am J Med. 2002 Oct 1;113(5):359-64. doi: 10.1016/s0002-9343(02)01236-6.
- Attia ZI, Noseworthy PA, Lopez-Jimenez F, Asirvatham SJ, Deshmukh AJ, Gersh BJ, Carter RE, Yao X, Rabinstein AA, Erickson BJ, Kapa S, Friedman PA. An artificial intelligence-enabled ECG algorithm for the identification of patients with atrial fibrillation during sinus rhythm: a retrospective analysis of outcome prediction. Lancet. 2019 Sep 7;394(10201):861-867. doi: 10.1016/S0140-6736(19)31721-0. Epub 2019 Aug 1.
- Gopinathannair R, Etheridge SP, Marchlinski FE, Spinale FG, Lakkireddy D, Olshansky B. Arrhythmia-Induced Cardiomyopathies: Mechanisms, Recognition, and Management. J Am Coll Cardiol. 2015 Oct 13;66(15):1714-28. doi: 10.1016/j.jacc.2015.08.038.
- Steinhubl SR, Waalen J, Edwards AM, Ariniello LM, Mehta RR, Ebner GS, Carter C, Baca-Motes K, Felicione E, Sarich T, Topol EJ. Effect of a Home-Based Wearable Continuous ECG Monitoring Patch on Detection of Undiagnosed Atrial Fibrillation: The mSToPS Randomized Clinical Trial. JAMA. 2018 Jul 10;320(2):146-155. doi: 10.1001/jama.2018.8102.
- Guo Y, Wang H, Zhang H, Liu T, Liang Z, Xia Y, Yan L, Xing Y, Shi H, Li S, Liu Y, Liu F, Feng M, Chen Y, Lip GYH; MAFA II Investigators. Mobile Photoplethysmographic Technology to Detect Atrial Fibrillation. J Am Coll Cardiol. 2019 Nov 12;74(19):2365-2375. doi: 10.1016/j.jacc.2019.08.019. Epub 2019 Sep 2.
- Alonso A, Krijthe BP, Aspelund T, Stepas KA, Pencina MJ, Moser CB, Sinner MF, Sotoodehnia N, Fontes JD, Janssens AC, Kronmal RA, Magnani JW, Witteman JC, Chamberlain AM, Lubitz SA, Schnabel RB, Agarwal SK, McManus DD, Ellinor PT, Larson MG, Burke GL, Launer LJ, Hofman A, Levy D, Gottdiener JS, Kaab S, Couper D, Harris TB, Soliman EZ, Stricker BH, Gudnason V, Heckbert SR, Benjamin EJ. Simple risk model predicts incidence of atrial fibrillation in a racially and geographically diverse population: the CHARGE-AF consortium. J Am Heart Assoc. 2013 Mar 18;2(2):e000102. doi: 10.1161/JAHA.112.000102.
- Christophersen IE, Yin X, Larson MG, Lubitz SA, Magnani JW, McManus DD, Ellinor PT, Benjamin EJ. A comparison of the CHARGE-AF and the CHA2DS2-VASc risk scores for prediction of atrial fibrillation in the Framingham Heart Study. Am Heart J. 2016 Aug;178:45-54. doi: 10.1016/j.ahj.2016.05.004. Epub 2016 May 17.
- Raghunath S, Pfeifer JM, Ulloa-Cerna AE, Nemani A, Carbonati T, Jing L, vanMaanen DP, Hartzel DN, Ruhl JA, Lagerman BF, Rocha DB, Stoudt NJ, Schneider G, Johnson KW, Zimmerman N, Leader JB, Kirchner HL, Griessenauer CJ, Hafez A, Good CW, Fornwalt BK, Haggerty CM. Deep Neural Networks Can Predict New-Onset Atrial Fibrillation From the 12-Lead ECG and Help Identify Those at Risk of Atrial Fibrillation-Related Stroke. Circulation. 2021 Mar 30;143(13):1287-1298. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.120.047829. Epub 2021 Feb 16.
- Ross J Jr, Braunwald E. Aortic stenosis. Circulation. 1968 Jul;38(1 Suppl):61-7. doi: 10.1161/01.cir.38.1s5.v-61. No abstract available.
- Cheitlin MD, Gertz EW, Brundage BH, Carlson CJ, Quash JA, Bode RS Jr. Rate of progression of severity of valvular aortic stenosis in the adult. Am Heart J. 1979 Dec;98(6):689-700. doi: 10.1016/0002-8703(79)90465-4.
- Davies SW, Gershlick AH, Balcon R. Progression of valvar aortic stenosis: a long-term retrospective study. Eur Heart J. 1991 Jan;12(1):10-4. doi: 10.1093/oxfordjournals.eurheartj.a059815.
- Curtis JP, Sokol SI, Wang Y, Rathore SS, Ko DT, Jadbabaie F, Portnay EL, Marshalko SJ, Radford MJ, Krumholz HM. The association of left ventricular ejection fraction, mortality, and cause of death in stable outpatients with heart failure. J Am Coll Cardiol. 2003 Aug 20;42(4):736-42. doi: 10.1016/s0735-1097(03)00789-7.
- Martinez-Naharro A, Baksi AJ, Hawkins PN, Fontana M. Diagnostic imaging of cardiac amyloidosis. Nat Rev Cardiol. 2020 Jul;17(7):413-426. doi: 10.1038/s41569-020-0334-7. Epub 2020 Feb 10.
- Alexander KM, Orav J, Singh A, Jacob SA, Menon A, Padera RF, Kijewski MF, Liao R, Di Carli MF, Laubach JP, Falk RH, Dorbala S. Geographic Disparities in Reported US Amyloidosis Mortality From 1979 to 2015: Potential Underdetection of Cardiac Amyloidosis. JAMA Cardiol. 2018 Sep 1;3(9):865-870. doi: 10.1001/jamacardio.2018.2093.
- d'Arcy JL, Coffey S, Loudon MA, Kennedy A, Pearson-Stuttard J, Birks J, Frangou E, Farmer AJ, Mant D, Wilson J, Myerson SG, Prendergast BD. Large-scale community echocardiographic screening reveals a major burden of undiagnosed valvular heart disease in older people: the OxVALVE Population Cohort Study. Eur Heart J. 2016 Dec 14;37(47):3515-3522. doi: 10.1093/eurheartj/ehw229. Epub 2016 Jun 26.
- Maron MS, Hellawell JL, Lucove JC, Farzaneh-Far R, Olivotto I. Occurrence of Clinically Diagnosed Hypertrophic Cardiomyopathy in the United States. Am J Cardiol. 2016 May 15;117(10):1651-1654. doi: 10.1016/j.amjcard.2016.02.044. Epub 2016 Mar 2.
- Kwon JM, Lee SY, Jeon KH, Lee Y, Kim KH, Park J, Oh BH, Lee MM. Deep Learning-Based Algorithm for Detecting Aortic Stenosis Using Electrocardiography. J Am Heart Assoc. 2020 Apr 7;9(7):e014717. doi: 10.1161/JAHA.119.014717. Epub 2020 Mar 21.
- Attia ZI, Kapa S, Lopez-Jimenez F, McKie PM, Ladewig DJ, Satam G, Pellikka PA, Enriquez-Sarano M, Noseworthy PA, Munger TM, Asirvatham SJ, Scott CG, Carter RE, Friedman PA. Screening for cardiac contractile dysfunction using an artificial intelligence-enabled electrocardiogram. Nat Med. 2019 Jan;25(1):70-74. doi: 10.1038/s41591-018-0240-2. Epub 2019 Jan 7.
- Cohen-Shelly M, Attia ZI, Friedman PA, Ito S, Essayagh BA, Ko WY, Murphree DH, Michelena HI, Enriquez-Sarano M, Carter RE, Johnson PW, Noseworthy PA, Lopez-Jimenez F, Oh JK. Electrocardiogram screening for aortic valve stenosis using artificial intelligence. Eur Heart J. 2021 Aug 7;42(30):2885-2896. doi: 10.1093/eurheartj/ehab153.
- Ulloa-Cerna AE, Jing L, Pfeifer JM, Raghunath S, Ruhl JA, Rocha DB, Leader JB, Zimmerman N, Lee G, Steinhubl SR, Good CW, Haggerty CM, Fornwalt BK, Chen R. rECHOmmend: An ECG-Based Machine Learning Approach for Identifying Patients at Increased Risk of Undiagnosed Structural Heart Disease Detectable by Echocardiography. Circulation. 2022 Jul 5;146(1):36-47. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.121.057869. Epub 2022 May 9.
- Britton M, Gustafsson C. Non-rheumatic atrial fibrillation as a risk factor for stroke. Stroke. 1985 Mar-Apr;16(2):182-8. doi: 10.1161/01.str.16.2.182.
- Wolf PA, Dawber TR, Thomas HE Jr, Kannel WB. Epidemiologic assessment of chronic atrial fibrillation and risk of stroke: the Framingham study. Neurology. 1978 Oct;28(10):973-7. doi: 10.1212/wnl.28.10.973.
- Healey JS, Connolly SJ, Gold MR, Israel CW, Van Gelder IC, Capucci A, Lau CP, Fain E, Yang S, Bailleul C, Morillo CA, Carlson M, Themeles E, Kaufman ES, Hohnloser SH; ASSERT Investigators. Subclinical atrial fibrillation and the risk of stroke. N Engl J Med. 2012 Jan 12;366(2):120-9. doi: 10.1056/NEJMoa1105575. Erratum In: N Engl J Med. 2016 Mar 10;374(10):998. doi: 10.1056/NEJMx160004.
- Writing Committee Members; Otto CM, Nishimura RA, Bonow RO, Carabello BA, Erwin JP 3rd, Gentile F, Jneid H, Krieger EV, Mack M, McLeod C, O'Gara PT, Rigolin VH, Sundt TM 3rd, Thompson A, Toly C. 2020 ACC/AHA Guideline for the Management of Patients With Valvular Heart Disease: Executive Summary: A Report of the American College of Cardiology/American Heart Association Joint Committee on Clinical Practice Guidelines. J Am Coll Cardiol. 2021 Feb 2;77(4):450-500. doi: 10.1016/j.jacc.2020.11.035. Epub 2020 Dec 17. Erratum In: J Am Coll Cardiol. 2021 Mar 9;77(9):1276. doi: 10.1016/j.jacc.2021.02.008.
- Lang RM, Badano LP, Mor-Avi V, Afilalo J, Armstrong A, Ernande L, Flachskampf FA, Foster E, Goldstein SA, Kuznetsova T, Lancellotti P, Muraru D, Picard MH, Rietzschel ER, Rudski L, Spencer KT, Tsang W, Voigt JU. Recommendations for cardiac chamber quantification by echocardiography in adults: an update from the American Society of Echocardiography and the European Association of Cardiovascular Imaging. Eur Heart J Cardiovasc Imaging. 2015 Mar;16(3):233-70. doi: 10.1093/ehjci/jev014. Erratum In: Eur Heart J Cardiovasc Imaging. 2016 Apr;17(4):412. doi: 10.1093/ehjci/jew041. Eur Heart J Cardiovasc Imaging. 2016 Sep;17(9):969. doi: 10.1093/ehjci/jew124.
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)
7 września 2022
Zakończenie podstawowe (Szacowany)
1 lipca 2025
Ukończenie studiów (Szacowany)
1 lipca 2025
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
28 czerwca 2022
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
28 czerwca 2022
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
1 lipca 2022
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
25 lipca 2024
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
24 lipca 2024
Ostatnia weryfikacja
1 lipca 2024
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- TMPS-201
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
NIE
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Nie
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Tak
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 .