Implantação e Avaliação de Software de Inteligência Artificial para Análise e Gerenciamento de Eletrocardiograma na Atenção Básica (DAISEA-ECG)
O projeto DAISEA-ECG visa melhorar o diagnóstico de doenças cardíacas nos cuidados primários através da plataforma DeepECG, que combina algoritmos ECG-AI e ECHONeXT. Este estudo utiliza um desenho de cunha escalonada, onde cada Grupo de Medicina de Família atua como seu próprio controle. Os FMGs farão a transição gradual do período de controle (sem recomendações de IA) para o período de intervenção (com recomendações de IA ativadas) em uma sequência aleatória.
O objetivo principal é comparar a sensibilidade dos médicos de família na deteção de patologias cardíacas, com e sem o auxílio da plataforma DeepECG. A sensibilidade é definida como a proporção de pacientes encaminhados corretamente para cardiologia ou para ecocardiografia transtorácica (ETT) entre aqueles que realmente necessitaram de avaliação cardiovascular, conforme confirmado por um comitê de julgamento independente.
Visão geral do estudo
Status
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Matematicamente, a sensibilidade é calculada como Verdadeiro Positivo / (Verdadeiro Positivo + Falso Negativo), onde Verdadeiro Positivo representa pacientes encaminhados corretamente e falsos negativos representam pacientes que deveriam ter sido encaminhados, mas não foram.
Os objetivos secundários incluem determinar a taxa de encaminhamentos para avaliação cardiovascular antes e depois da intervenção (implementação da plataforma DeepECG), as características individuais da intervenção (VPP, VPN e especificidade), bem como avaliar a viabilidade de implementação baseada em IA interpretação automática de ECG na atenção primária por meio de pesquisas com médicos de família e cardiologistas.
VPP: Valor preditivo positivo VPN: Valor preditivo negativo
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Contato de estudo
- Nome: Robert Avram, MD
- Número de telefone: 514 376 3330
- E-mail: robert.avram.md@gmail.com
Estude backup de contato
- Nome: Marie-Gabrielle Lessard, MSc
- Número de telefone: 2094 514 376 3330
- E-mail: marie-gabrielle.lessard@icm-mhi.org
Locais de estudo
-
-
Quebec
-
Montreal, Quebec, Canadá, H1T1C8
- Montreal Heart Institute
-
Contato:
- Marie-Gabrielle Lessard, MSc
- Número de telefone: 2094 5143763330
- E-mail: marie-gabrielle.lessard@icm-mhi.org
-
Investigador principal:
- Robert Avram, MD
-
-
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Descrição
Critérios de inclusão:
Médicos de família ou enfermeiros
Médicos de família ou enfermeiros (NPs) que atuam em um dos FMGs participantes.
Médicos de família que deram o seu consentimento livre e esclarecido. Pacientes
Pacientes adultos (18 anos ou mais). Pacientes sem acompanhamento em cardiologia ou medicina interna por questões cardiovasculares (arritmia, insuficiência cardíaca, infarto do miocárdio, doença arterial coronariana aterosclerótica, valvopatia) ou aqueles que tiveram investigação negativa no passado sem acompanhamento adicional.
ECG
Qualquer ECG de 12 derivações realizado com a máquina MUSE GE 360. ECG de qualidade técnica adequada para interpretação (caso contrário será automaticamente rejeitado pela plataforma).
-
Critérios de exclusão:
- Médicos de família ou enfermeiros
Médicos de família com atuação exclusiva em pediatria (pacientes menores de 18 anos).
Médicos de família incapazes de seguir as diretrizes do projeto.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Finalidade Principal: Diagnóstico
- Alocação: Randomizado
- Modelo Intervencional: Atribuição Paralela
- Mascaramento: Solteiro
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / Braço |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
|
Sem intervenção: Nenhum diagnóstico e recomendações da plataforma DeepECG
|
|
|
Experimental: Diagnóstico e recomendações da plataforma DeepECG
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Algoritmo EchoNeXT e ECG-AI
|
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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sensibilidade dos encaminhamentos cardiológicos
Prazo: 18 meses
|
Compare a sensibilidade dos encaminhamentos cardiológicos feitos por médicos de família e enfermeiros antes e depois da ativação de diagnósticos assistidos por IA e recomendações da plataforma DeepECG.
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18 meses
|
Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
especificidade, valor preditivo negativo e valor preditivo positivo de encaminhamentos cardiológicos
Prazo: 18 meses
|
Compare a especificidade, o valor preditivo negativo e o valor preditivo positivo dos encaminhamentos cardiológicos feitos por médicos de família e enfermeiros antes e depois da ativação de diagnósticos e recomendações assistidos por IA.
|
18 meses
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Publicações e links úteis
Links úteis
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Estimado)
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão do estudo (Estimado)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Estimado)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- DAISEA-ECG
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
produto fabricado e exportado dos EUA
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