Раннее прогнозирование ЭКГ многосистемного когортного учреждения и последующего наблюдения (EARLY-ECG-PRED)
Обзор исследования
Статус
Условия
Вмешательство/лечение
Подробное описание
Последние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) расширили диагностические возможности электрокардиографии (ЭКГ) за пределами сердечно -сосудистых заболеваний. Появляющиеся данные демонстрируют, что анализ ЭКГ с ЭКГ может дать ценную информацию о возрасте, полу, риске смертности, сердечной функции и системных условиях, таких как дисбаланс электролитов, почечная дисфункция и расстройства щитовидной железы. Эти результаты позиционируют ЭКГ как многообещающий инструмент для идентификации и прогнозирования широкого спектра заболеваний.
Чтобы дополнительно исследовать основные механизмы, связывающие аномалии ЭКГ с мультисистемными заболеваниями и разработать модели диагностики, скрининга и прогнозирования на основе ЭКГ, мы инициировали многоцентровое, проспективное исследование наблюдения, в которых участвовали пациенты, проходящие экзамены ЭКГ. Цели проекта следующие:
1. Разработка модели фонда AI-ECG
- Диагностика традиционных сердечно -сосудистых заболеваний (например, аритмия, инфаркт миокарда).
- Скрининг мультисистемных расстройств, в том числе: циркуляторные, пищеварительные, респираторные и нервные заболевания, эндокринные/метаболические расстройства, урогенитальные заболевания, гематологические состояния, неопластики и психические расстройства.
- Прогнозирование новых условий (например, фибрилляция предсердий, сердечная недостаточность, клапальные заболевания, Nstemi, желудочковая тахикардия) и 1-летний риск смертности.
2. Клиническая полезность и реализация
Используя портативность, экономическую эффективность и неинвазивность ЭКГ, наша модель Фонда ИИ позволяет:
- Быстрый, крупномасштабный скрининг в амбулаторных, стационарных, экстренных и общественных условиях.
- Раннее обнаружение мультисистемных заболеваний, направляя целенаправленные диагностические тренировки.
3. Механистическая и интерпретационная исследование, выясняющее логику диагностической, прогнозирующей и стратификации риска моделей фонда AI-ECG.
Тип исследования
Регистрация (Оцененный)
Контакты и местонахождение
Контакты исследования
- Имя: Jun Pu, MD,PhD
- Номер телефона: 86-21-68383477
- Электронная почта: pujun310@hotmail.com
Места учебы
-
-
Shanghai
-
Shanghai, Shanghai, Китай, 200000
- Рекрутинг
- Ren Ji Hospital Afflited to School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University
-
Контакт:
- Song ding, MD
- Номер телефона: 86-21-68383477
- Электронная почта: dingsong1105@163.com
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Ребенок
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Метод выборки
Исследуемая популяция
Описание
Критерии включения:
- Пациенты, которые посетили исследовательскую больницу.
- Пациенты, включенные, должны иметь как данные ЭКГ, так и коды диагностики выписки (ICD-10) для стационарных пациентов и пациентов с чрезвычайными ситуациями.
Критерии исключения:
1. Пациенты, которые отклонили участие, случаи с неполными или отсутствующими клиническими данными и беременными лицами.
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Прогнозирование мультисистемных заболеваний на основе ЭКГ
Временное ограничение: 1 месяц
|
Оценка эффективности ЭКГ в прогнозировании заболеваний в различных системах, таких как заболевания системы кровообращения, заболевания респираторной системы, заболевания пищеварительной системы, заболевания нервной системы, заболевания урогенитальной системы, заболевания эндокринной и диетологической/метаболической системы, гематологические заболевания, инфекционные и паразитные заболевания, и ментальные заболевания и ментальные.
В этом исследовании первоначально используется система кодирования ICD-10 для предварительного скрининга целевых заболеваний.
Впоследствии комитет междисциплинарных клинических экспертов проводит систематический обзор заболеваний кандидатов на основе системы системы кодирования ICD-10, включая применимость диагностических критериев, точность классификации ICD-10, разумность критериев исключения и оценку уровня доказательств.
|
1 месяц
|
Соавторы и исследователи
Спонсор
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
Первичное завершение (Оцененный)
Завершение исследования (Оцененный)
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (Действительный)
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Другие идентификационные номера исследования
- EARLY-ECG-PREDICTION Cohort
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
продукт, произведенный в США и экспортированный из США.
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .