Previsão do Potássio Sérrico Utilizando Aprendizagem Automática e ECG de Derivação Única
Previsão de Potássio Sérico Utilizando Machine Learning e ECG de Derivação Única
Visão geral do estudo
Status
Status
Condições
Condições
Intervenção / Tratamento
Intervenção / Tratamento
Tipo de estudo
Tipo de estudo
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Massachusetts
-
Boston, Massachusetts, Estados Unidos, 02115
- Brigham and Women's Hospital
-
Boston, Massachusetts, Estados Unidos, 02130
- Brigham and Women's Faulkner Hospital
-
-
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Número de grupos/coortes
Coortes e Intervenções
Grupo / CoorteGrupo / Coorte |
Intervenção / TratamentoIntervenção / Tratamento |
|---|---|
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Treinamento
Um subconjunto de pacientes usados para treinar o algoritmo de aprendizado de máquina.
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Aplicar um algoritmo de aprendizagem automática para estimar o potássio de um paciente.
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Validação
Um subconjunto de pacientes que são "retidos" e usados para validar a precisão do algoritmo.
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Aplicar um algoritmo de aprendizagem automática para estimar o potássio de um paciente.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Concentração sérica de potássio
Prazo: Desde a data de admissão até à data de alta, até à conclusão do estudo, em média 7 dias.
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Potássio sérico, medido em milimol por litro
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Desde a data de admissão até à data de alta, até à conclusão do estudo, em média 7 dias.
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Medidas de resultados secundários
Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Hipercaliemia
Prazo: Desde a data de admissão até à data de alta, até à conclusão do estudo em média 7 dias.
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Potássio sérico superior a 5,1 milimol por litro
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Desde a data de admissão até à data de alta, até à conclusão do estudo em média 7 dias.
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Hipocaliemia
Prazo: Desde a data de admissão até à data de alta, através da conclusão do estudo, em média 7 dias.
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Potássio sérico inferior a 3,4 milimol por litro
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Desde a data de admissão até à data de alta, através da conclusão do estudo, em média 7 dias.
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Normocalemia
Prazo: Desde a data de admissão até à data de alta, através da conclusão do estudo, em média 7 dias.
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Potássio sérico entre 3,4 e 5,1 milimol por litro
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Desde a data de admissão até à data de alta, através da conclusão do estudo, em média 7 dias.
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Potássio sérico inferior a versus superior ou igual a 4 milimol por litro
Prazo: Desde a data de admissão até à data de alta, através da conclusão do estudo em média 7 dias.
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Potássio sérico a descer quer para menos de 4 milimol por litro quer para igual ou mais de 4 milimol por litro
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Desde a data de admissão até à data de alta, através da conclusão do estudo em média 7 dias.
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
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Colaboradores
Colaboradores
Investigadores
Investigadores
- Investigador principal: David Levine, MD MPH MA, Associate Physician
Publicações e links úteis
Publicações Gerais
- Yasin OZ, Attia Z, Dillon JJ, DeSimone CV, Sapir Y, Dugan J, Somers VK, Ackerman MJ, Asirvatham SJ, Scott CG, Bennet KE, Ladewig DJ, Sadot D, Geva AB, Friedman PA. Noninvasive blood potassium measurement using signal-processed, single-lead ecg acquired from a handheld smartphone. J Electrocardiol. 2017 Sep-Oct;50(5):620-625. doi: 10.1016/j.jelectrocard.2017.06.008. Epub 2017 Jun 8.
- Dillon JJ, DeSimone CV, Sapir Y, Somers VK, Dugan JL, Bruce CJ, Ackerman MJ, Asirvatham SJ, Striemer BL, Bukartyk J, Scott CG, Bennet KE, Mikell SB, Ladewig DJ, Gilles EJ, Geva A, Sadot D, Friedman PA. Noninvasive potassium determination using a mathematically processed ECG: proof of concept for a novel "blood-less, blood test". J Electrocardiol. 2015 Jan-Feb;48(1):12-8. doi: 10.1016/j.jelectrocard.2014.10.002. Epub 2014 Oct 18.
- Krogager ML, Kragholm K, Skals RK, Mortensen RN, Polcwiartek C, Graff C, Nielsen JB, Kanters JK, Holst AG, Sogaard P, Pietersen A, Torp-Pedersen C, Hansen SM. The relationship between serum potassium concentrations and electrocardiographic characteristics in 163,547 individuals from primary care. J Electrocardiol. 2019 Nov-Dec;57:104-111. doi: 10.1016/j.jelectrocard.2019.09.005. Epub 2019 Sep 4.
- Corsi C, Cortesi M, Callisesi G, De Bie J, Napolitano C, Santoro A, Mortara D, Severi S. Noninvasive quantification of blood potassium concentration from ECG in hemodialysis patients. Sci Rep. 2017 Feb 15;7:42492. doi: 10.1038/srep42492.
- Rafique Z, Aceves J, Espina I, Peacock F, Sheikh-Hamad D, Kuo D. Can physicians detect hyperkalemia based on the electrocardiogram? Am J Emerg Med. 2020 Jan;38(1):105-108. doi: 10.1016/j.ajem.2019.04.036. Epub 2019 Apr 22.
- Attia ZI, DeSimone CV, Dillon JJ, Sapir Y, Somers VK, Dugan JL, Bruce CJ, Ackerman MJ, Asirvatham SJ, Striemer BL, Bukartyk J, Scott CG, Bennet KE, Ladewig DJ, Gilles EJ, Sadot D, Geva AB, Friedman PA. Novel Bloodless Potassium Determination Using a Signal-Processed Single-Lead ECG. J Am Heart Assoc. 2016 Jan 25;5(1):e002746. doi: 10.1161/JAHA.115.002746.
- Galloway CD, Valys AV, Shreibati JB, Treiman DL, Petterson FL, Gundotra VP, Albert DE, Attia ZI, Carter RE, Asirvatham SJ, Ackerman MJ, Noseworthy PA, Dillon JJ, Friedman PA. Development and Validation of a Deep-Learning Model to Screen for Hyperkalemia From the Electrocardiogram. JAMA Cardiol. 2019 May 1;4(5):428-436. doi: 10.1001/jamacardio.2019.0640.
- Lin CS, Lin C, Fang WH, Hsu CJ, Chen SJ, Huang KH, Lin WS, Tsai CS, Kuo CC, Chau T, Yang SJ, Lin SH. A Deep-Learning Algorithm (ECG12Net) for Detecting Hypokalemia and Hyperkalemia by Electrocardiography: Algorithm Development. JMIR Med Inform. 2020 Mar 5;8(3):e15931. doi: 10.2196/15931.
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Início do estudo
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão Primária
Conclusão do estudo (Estimado)
Conclusão do estudo
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Primeira postagem
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última Atualização Postada
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Última verificação
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Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
- Doenças urogenitais
- Doenças Vasculares
- Doenças cardiovasculares
- Processos Patológicos
- Doenças Urogenitais Masculinas
- Doenças renais
- Doenças Urológicas
- Doenças Urogenitais Femininas
- Doenças urogenitais femininas e complicações na gravidez
- Doenças cardíacas
- Doença crônica
- Atributos da doença
- Doenças do sistema imunológico
- Doenças Respiratórias
- Doenças pulmonares
- Doenças brônquicas
- Doenças Pulmonares Obstrutivas
- Hipersensibilidade Respiratória
- Hipersensibilidade, Imediata
- Hipersensibilidade
- Insuficiência renal
- Hipertensão
- Condições Patológicas, Sinais e Sintomas
- Crise de hipertensão
- Insuficiência cardíaca
- Doença Pulmonar Obstrutiva Crônica
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- Infecções
- Insuficiência Renal Crônica
Outros números de identificação do estudo
Outros números de identificação do estudo
- 2017P002583c
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
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Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
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