- ICH GCP
- Registro de ensaios clínicos dos EUA
- Ensaio Clínico NCT06648239
CCTA para otimizar o rendimento diagnóstico da angiografia invasiva com IA (CarDIA-AI)
8 de maio de 2026 atualizado por: Hamilton Health Sciences Corporation
Angiografia tomográfica coronariana para otimizar o rendimento diagnóstico da angiografia invasiva para pacientes de baixo risco selecionados com inteligência artificial
A doença arterial coronariana (DAC) é uma das principais causas de morte.
O teste padrão-ouro usado para diagnosticar DAC é a angiografia coronária invasiva (ACI).
No entanto, quase metade dos pacientes que recebem ICA não apresentam doença ou não apresentam doença significativa.
Isso significa que, embora recebam um diagnóstico, não recebem nenhum benefício terapêutico.
Isto é preocupante porque a ICA é cara e representa um risco para os pacientes.
Um teste de diagnóstico não invasivo, a angiografia por tomografia computadorizada cardíaca (CCTA), demonstrou ser tão eficaz quanto a ICA no diagnóstico de DAC na população certa de pacientes, ao mesmo tempo que é menos dispendioso e menos arriscado para os pacientes.
Uma solução ideal envolveria a triagem para identificar quais pacientes são bons candidatos para CCTA versus quais deveriam receber ICA.
Esta ferramenta de triagem pode ser usada em uma triagem para garantir que cada paciente faça o teste que é melhor para ele.
Os investigadores usaram Inteligência Artificial (IA) para desenvolver um modelo para determinar quais pacientes deveriam receber ICA versus quais deveriam receber CCTA.
Os investigadores também desenvolveram um caminho de triagem para direcionar os pacientes ao teste mais apropriado.
Os investigadores agora planejam avaliar a ferramenta de IA combinada com o caminho de triagem por meio de um ensaio clínico na Hamilton Health Sciences e na Niagara Health.
Este modelo de atendimento reduzirá o risco para os pacientes, reduzirá os tempos de espera pela ICA e reduzirá os custos para o sistema de saúde.
Visão geral do estudo
Status
Concluído
Condições
Tipo de estudo
Intervencional
Inscrição (Real)
251
Estágio
- Não aplicável
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
-
-
Ontario
-
Hamilton, Ontario, Canadá, L8L 2X2
- Hamilton General Hospital
-
Hamilton, Ontario, Canadá, L8N 3Z5
- McMaster University Medical Centre
-
St. Catharines, Ontario, Canadá, L2S 0A9
- St. Catharines 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
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Sim
Descrição
Critérios de inclusão
Os pacientes são elegíveis se:
- têm ≥18 anos de idade;
- são encaminhados para ACI ambulatorial não urgente (eletiva);
- têm uma indicação para ICA que inclui 'Descartar DAC', 'Cardiomiopatia' ou 'DAC estável'; e
- são capazes de fornecer consentimento informado em inglês.
Critérios de exclusão Os pacientes são inelegíveis se tiverem:
- recebeu uma angiografia por tomografia computadorizada coronária (CCTA) coronária de alta qualidade anterior nos últimos 5 anos;
- fibrilação atrial;
- disfunção renal grave conhecida (TFG <35);
- cirurgia cardíaca não coronária planejada;
- qualquer DAC obstrutiva prévia, síndrome coronariana aguda, intervenção coronária percutânea ou enxerto de revascularização do miocárdio; ou
- calcificação grave conhecida da artéria coronária (pontuação de cálcio >1000).
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
- Finalidade Principal: Triagem
- Alocação: Randomizado
- Modelo Intervencional: Atribuição Paralela
- Mascaramento: Nenhum (rótulo aberto)
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / Braço |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
|
Comparador Ativo: Cuidados habituais
Os pacientes irão diretamente para o ICA conforme originalmente referido.
|
No grupo de cuidados habituais, os pacientes irão diretamente para o ICA após encaminhamento da cardiologia comunitária, como é o padrão atual de atendimento.
A equipe de pesquisa examinará os participantes deste grupo quanto a CAD significativo usando a ferramenta de apoio à decisão; entretanto, as recomendações da ferramenta não afetarão seus cuidados, pois todos os pacientes deste grupo receberão invariavelmente ICA.
|
|
Experimental: Triagem centralizada com triagem baseada em pontuação de risco para DAC obstrutiva
Os pacientes originalmente encaminhados para ICA serão examinados para DAC obstrutiva com uma ferramenta de apoio à decisão que utiliza dados de seus formulários de encaminhamento.
Os pacientes receberão CCTA ou ICA com base na probabilidade prevista de DAC obstrutiva.
|
Os pacientes randomizados para a intervenção terão características selecionadas de seu histórico médico, registradas em seu formulário de encaminhamento, inseridas em uma ferramenta de apoio à decisão pela equipe de pesquisa para gerar uma recomendação sobre se devem prosseguir diretamente para o ICA ou se devem receber CCTA.
Pacientes com recomendações para ICA irão diretamente para ICA.
Pacientes com recomendações para CCTA serão encaminhados para CCTA.
Com base nos resultados da CCTA, serão feitas recomendações para manejo médico versus encaminhamento para ICA.
|
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
Taxa de DAC normal/não obstrutiva diagnosticada através da ACI
Prazo: 90 dias (após randomização)
|
A taxa de DAC normal ou não obstrutiva diagnosticada por meio de ACI em pacientes encaminhados para investigação cardíaca.
A taxa para um braço (controle vs experimental) é calculada dividindo o número de pacientes com diagnóstico de DAC normal/não obstrutiva por meio da ACI pelo total de pacientes alocados no braço.
|
90 dias (após randomização)
|
Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
Avaliação quantitativa do número de angiogramas evitados
Prazo: 90 dias (após randomização)
|
Número de angiogramas evitados devido a agendamentos de CCTA.
|
90 dias (após randomização)
|
|
Desvio das recomendações de manejo após CCTA (ou seja, angiogramas realizados quando não recomendados)
Prazo: 90 dias (após randomização)
|
Número de angiogramas realizados quando não recomendado.
|
90 dias (após randomização)
|
|
Rendimento diagnóstico da angiografia invasiva
Prazo: 90 dias (após randomização)
|
O rendimento diagnóstico é definido como a proporção de angiogramas invasivos que identificam doença significativa (≥70% de estenose) em um vaso coronário importante (>2 mm) ou >50% de estenose no tronco coronário esquerdo).
|
90 dias (após randomização)
|
|
Diferenças entre sexos na taxa de DAC normal/não obstrutiva diagnosticada através da ACI
Prazo: 90 dias (após randomização)
|
Diferença na taxa de DAC normal/não obstrutiva diagnosticada por meio de ACI entre homens e mulheres.
|
90 dias (após randomização)
|
|
Diferenças locais na taxa de DAC normal/não obstrutiva diagnosticada através da ACI
Prazo: 90 dias (após randomização)
|
Diferença na taxa de DAC normal/não obstrutiva diagnosticada por meio de ACI entre locais.
|
90 dias (após randomização)
|
|
Impacto orçamentário da nova estratégia para estratificação de risco de DAC em pacientes de baixo risco
Prazo: 90 dias (após randomização)
|
Custo da estratificação de risco de DAC em pacientes de baixo risco.
|
90 dias (após randomização)
|
|
Número de CCTAs de baixa qualidade
Prazo: 90 dias (após randomização)
|
A qualidade será classificada por paciente usando um sistema de três classes: baixa qualidade, denotando uma imagem na qual a anatomia coronária não pode ser claramente definida, exigindo ICA dentro de 90 dias para esclarecimento; qualidade abaixo do ideal, denotando uma imagem na qual a anatomia coronária era duvidosa para um ou mais vasos sem prognóstico, mas não necessitava de ICA com base nos achados da angioTC e na apresentação clínica; e de alta qualidade, denotando uma imagem na qual a anatomia coronária poderia ser claramente definida.
|
90 dias (após randomização)
|
Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Jon-David Schwalm, MD, MSc, Hamilton Health Sciences Corporation
- Investigador principal: Jeremy Petch, PhD, Hamilton Health Sciences Corporation
- Investigador principal: Natalia Pinilla-Echeverri, MD, PhD, Niagara Health
Publicações e links úteis
A pessoa responsável por inserir informações sobre o estudo fornece voluntariamente essas publicações. Estes podem ser sobre qualquer coisa relacionada ao estudo.
Publicações Gerais
- Schwalm JD, Di S, Sheth T, Natarajan MK, O'Brien E, McCready T, Petch J. A machine learning-based clinical decision support algorithm for reducing unnecessary coronary angiograms. Cardiovasc Digit Health J. 2021 Dec 24;3(1):21-30. doi: 10.1016/j.cvdhj.2021.12.001. eCollection 2022 Feb.
- Schwalm JD, Bouck Z, Natarajan MK, Pinilla N, Walker D, Syed N, Landry D, Sabri A, Tandon V, Nkurunziza J, Taljaard M, Sheth T. Centralized Triage of Suspected Coronary Artery Disease Using Coronary Computed Tomographic Angiography to Optimize the Diagnostic Yield of Invasive Angiography. CJC Open. 2022 Nov 19;5(2):148-157. doi: 10.1016/j.cjco.2022.10.009. eCollection 2023 Feb.
- Schwalm JD, Sheth T, Pinilla-Echeverri N, Petch J. Using Artificial Intelligence to Optimize the Use of Cardiac Investigations in Patients With Suspected Coronary Artery Disease. J Soc Cardiovasc Angiogr Interv. 2024 Mar 26;3(3Part B):101305. doi: 10.1016/j.jscai.2024.101305. eCollection 2024 Mar. No abstract available.
- Petch J, Tabja Bortesi JP, Sheth T, Natarajan M, Pinilla-Echeverri N, Di S, Bangdiwala SI, Mosleh K, Ibrahim O, Bainey KR, Dobranowski J, Becerra MP, Sonier K, Schwalm JD. Coronary Computed Tomographic Angiography to Optimize the Diagnostic Yield of Invasive Angiography for Low-Risk Patients Screened With Artificial Intelligence: Protocol for the CarDIA-AI Randomized Controlled Trial. JMIR Res Protoc. 2025 May 21;14:e71726. doi: 10.2196/71726.
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)
9 de janeiro de 2025
Conclusão Primária (Real)
1 de janeiro de 2026
Conclusão do estudo (Real)
1 de janeiro de 2026
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
16 de outubro de 2024
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
17 de outubro de 2024
Primeira postagem (Real)
18 de outubro de 2024
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
11 de maio de 2026
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
8 de maio de 2026
Última verificação
1 de abril de 2026
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- 17103
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
NÃO
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
produto fabricado e exportado dos EUA
Não
Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .
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