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Diagnóstico de CMH com AI-ECG

4 de março de 2024 atualizado por: Yixiu Liang, Shanghai Zhongshan Hospital

Diagnóstico de cardiomiopatia hipertrófica com eletrocardiograma aprimorado por inteligência artificial

O estudo tem como objetivo estabelecer um modelo diagnóstico de cardiomiopatia hipertrófica com eletrocardiograma aprimorado por inteligência artificial.

Visão geral do estudo

Status

Recrutamento

Condições

Cardiomiopatia hipertrófica

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Estimado)

10000

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.

Contato de estudo

Nome: Yixiu Liang, MD
Número de telefone: +8613764653847
E-mail: liang.yixiu@zs-hospital.sh.cn

Locais de estudo

China
- - Shanghai, China, 200032
    - Recrutamento
    - 180 Fenglin Road
    - Contato:
      
      Yixiu Liang, MD
      
      Número de telefone: 612844 +8664041990
      
      E-mail: liang.yixiu@zs-hospital.sh.cn

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

Adulto
Adulto mais velho

Aceita Voluntários Saudáveis

Sim

Método de amostragem

Amostra Não Probabilística

População do estudo

O estudo inclui pacientes com CMH e indivíduos sem CMH como controle.

Descrição

Critério de inclusão:

Diagnosticado com CMH

Critério de exclusão:

Pacientes com estimulação ventricular

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

Número de grupos/coortes

Coortes e Intervenções

Grupo / Coorte
Grupo HCM Pacientes com diagnóstico de CMH
Grupo de controle Sujeitos sem HCM

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado	Descrição da medida	Prazo
Diagnóstico de CMH com AI-ECG Prazo: 1 ano dentro do prazo de coleta de dados de ECG	Primeiro, um diagnóstico de MCH é feito como resultado padrão de acordo com 1) um código da Classificação Internacional de Doenças (CID) para MCH (CID-9425.1, 425.11, 425.18 e CID10 I42.1, I42.2); 2) laudos dos ecocardiografistas. Um algoritmo AI-ECG será usado para fazer um diagnóstico de CMH e comparado com o resultado padrão. O desempenho do algoritmo AI-ECG será avaliado com métricas incluindo AU-ROC, especificidade, sensibilidade e valor F1.	1 ano dentro do prazo de coleta de dados de ECG

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Patrocinador

Shanghai Zhongshan Hospital

Investigadores

Investigador principal: Yixiu Liang, MD, Fudan University

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 janeiro de 2024

Conclusão Primária (Estimado)

31 de dezembro de 2024

Conclusão do estudo (Estimado)

31 de dezembro de 2024

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

8 de abril de 2023

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

29 de fevereiro de 2024

Primeira postagem (Real)

1 de março de 2024

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Estimado)

6 de março de 2024

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

4 de março de 2024

Última verificação