Viabilidade do modelo de previsão da função cardíaca baseado em IA usando RX (AI-CXR)
12 de setembro de 2022 atualizado por: SungA Bae, Yonsei University
Viabilidade do modelo de previsão da função cardíaca baseado em inteligência artificial usando radiografia de tórax
Os pesquisadores desenvolverão um modelo de inteligência artificial para prever a fração de ejeção do ventrículo esquerdo usando imagens radiográficas de tórax e dados de ecocardiografia transtorácica.
Visão geral do estudo
Status
Concluído
Descrição detalhada
A ecocardiografia deve ser considerada precocemente em pacientes que desenvolveram insuficiência cardíaca inicialmente ou que não possuem informações sobre a função cardíaca, mas o exame pode ser adiado devido à falta de tempo e mão de obra na área médica propriamente dita.
Objetivo Primário: Usar radiografias de tórax para prever a fração de ejeção do ventrículo esquerdo
Tipo de estudo
Observacional
Inscrição (Real)
505
Contactos e Locais
Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.
Locais de estudo
-
-
Giheung-gu
-
Yongin, Giheung-gu, Republica da Coréia, 16995
- Yongin Severance Hospital
-
-
Critérios de participação
Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
20 anos a 90 anos (ADULTO, OLDER_ADULT)
Aceita Voluntários Saudáveis
Não
Gêneros Elegíveis para o Estudo
Tudo
Método de amostragem
Amostra Não Probabilística
População do estudo
Serão incluídos pacientes submetidos a ecocardiograma transtorácico.
Descrição
Critério de inclusão:
- Adultos com 20 anos ou mais
- Paciente que procurou o pronto-socorro ou ambulatório por dispneia e dor torácica
Critério de exclusão:
- Recusa do paciente
- Radiografias incertas ou ecocardiografia transtorácica
- Resultados de testes incertos
Plano de estudo
Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Fração de Ejeção do Ventrículo Esquerdo < 40%
Prazo: Dentro de duas semanas de radiografia de tórax
|
Avaliar o desempenho de algoritmos de inteligência artificial baseados em radiografia de tórax para identificar indivíduos com fração de ejeção reduzida (<40%)
|
Dentro de duas semanas de radiografia de tórax
|
Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
Patrocinador
Investigadores
- Cadeira de estudo: In Hyun Jung, MD, PhD, Yongin Severance Hospital, Yonsei University College of Medicine
Datas de registro do estudo
Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (REAL)
1 de março de 2022
Conclusão Primária (REAL)
30 de junho de 2022
Conclusão do estudo (REAL)
1 de setembro de 2022
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
4 de agosto de 2021
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
4 de agosto de 2021
Primeira postagem (REAL)
9 de agosto de 2021
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (REAL)
14 de setembro de 2022
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
12 de setembro de 2022
Última verificação
1 de setembro de 2022
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Outros números de identificação do estudo
- YonseiU
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Não
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
Não
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