Denna sida har översatts automatiskt och översättningens korrekthet kan inte garanteras. Vänligen se engelsk version för en källtext.

Batchregistrering för AI-guidad intervention för att sänka neurologiska händelser i okänd AF

16 augusti 2022 uppdaterad av: Xiaoxi Yao, Mayo Clinic

Gruppregistrering för en artificiell intelligens-guidad intervention för att minska neurologiska händelser hos patienter med okänt förmaksflimmer (BEAGLE)

Detta är en prospektiv studie för att testa ett nytt artificiell intelligens (AI)-aktiverat elektrokardiogram (EKG)-baserat screeningverktyg för att förbättra diagnosen okänt förmaksflimmer (AF) och förebyggande av stroke.

Studieöversikt

Status

Avslutad

Betingelser

Intervention / Behandling

Studietyp

Observationell

Inskrivning (Faktisk)

1225

Kontakter och platser

Det här avsnittet innehåller kontaktuppgifter för dem som genomför studien och information om var denna studie genomförs.

Studieorter

  • Förenta staterna
    • Minnesota
      • Rochester, Minnesota, Förenta staterna, 55905
        • Mayo Clinic

Deltagandekriterier

Forskare letar efter personer som passar en viss beskrivning, så kallade behörighetskriterier. Några exempel på dessa kriterier är en persons allmänna hälsotillstånd eller tidigare behandlingar.

Urvalskriterier

Åldrar som är berättigade till studier

18 år och äldre (Vuxen, Äldre vuxen)

Tar emot friska volontärer

Nej

Kön som är behöriga för studier

Allt

Testmetod

Sannolikhetsprov

Studera befolkning

Denna studie syftar till att inkludera vuxna patienter som inte tidigare har diagnostiserats med AF, är berättigade till antikoagulering och har AI-förutspådda risker baserat på ett normalt sinusrytm-EKG.

Beskrivning

Inklusionskriterier:

  • Ålder ≥18 år
  • Gjorde ett 10-sekunders 12-avlednings-EKG på Mayo Clinic
  • Män med CHA2DS2-VASc ≥2 eller kvinnor med CHA2DS2-VASc ≥3

Exklusions kriterier:

  • Diagnostiserat förmaksflimmer eller förmaksfladder
  • Födelsedatum eller kön saknas i den elektroniska journalen (EPJ)
  • En historia av intrakraniell blödning
  • En historia av njursjukdom i slutstadiet
  • Ha en implanterbar hjärtövervakningsenhet, inklusive en pacemaker, en defibrillator eller implanterad loop-inspelare
  • Anses av forskarpersonal ha begränsningar som skulle hindra dem från att kunna ge informerat samtycke, använda plåstret eller fullständiga intervjuer kommer inte att inkluderas.

Studieplan

Det här avsnittet ger detaljer om studieplanen, inklusive hur studien är utformad och vad studien mäter.

Hur är studien utformad?

Designdetaljer

  • Observationsmodeller: Kohort
  • Tidsperspektiv: Blivande

Kohorter och interventioner

Grupp / Kohort
Intervention / Behandling
BEAGLE-deltagare
Vuxna patienter som inte tidigare diagnostiserats med AF, är berättigade till antikoagulering och har AI-förutspådda risker baserat på ett normalt sinusrytm-EKG.
Övrig: AI-aktiverat EKG-baserat screeningverktyg för AF
Ett nytt artificiell intelligens (AI)-aktiverat elektrokardiogram (EKG)-baserat screeningverktyg för att förbättra diagnosen förmaksflimmer och förebyggande av stroke.

Vad mäter studien?

Primära resultatmått

Resultatmått
Åtgärdsbeskrivning
Tidsram
Diagnos av förmaksflimmer som upptäckts av patchapplikation
Tidsram: Tre månader
Data kommer att användas för att undersöka algoritmens prestanda för att detektera okänt förmaksflimmer (t.ex. positivt prediktivt värde, negativt prediktivt värde, sensitivitet, specificitet och area under kurvan [AUC]).
Tre månader

Samarbetspartners och utredare

Det är här du hittar personer och organisationer som är involverade i denna studie.

Sponsor

Mayo Clinic

Utredare

  • Huvudutredare: Xiaoxi Yao, PhD, MPH, Mayo Clinic
  • Huvudutredare: Peter Noseworthy, MD, Mayo Clinic

Publikationer och användbara länkar

Den som ansvarar för att lägga in information om studien tillhandahåller frivilligt dessa publikationer. Dessa kan handla om allt som har med studien att göra.

Allmänna publikationer

Användbara länkar

Studieavstämningsdatum

Dessa datum spårar framstegen för inlämningar av studieposter och sammanfattande resultat till ClinicalTrials.gov. Studieposter och rapporterade resultat granskas av National Library of Medicine (NLM) för att säkerställa att de uppfyller specifika kvalitetskontrollstandarder innan de publiceras på den offentliga webbplatsen.

Studera stora datum

Studiestart (Faktisk)

2 november 2020

Primärt slutförande (Faktisk)

27 januari 2022

Avslutad studie (Faktisk)

27 januari 2022

Studieregistreringsdatum

Först inskickad

19 december 2019

Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna

19 december 2019

Första postat (Faktisk)

23 december 2019

Uppdateringar av studier

Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)

18 augusti 2022

Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna

16 augusti 2022

Senast verifierad

1 augusti 2022

Mer information

Termer relaterade till denna studie

Ytterligare relevanta MeSH-villkor

Andra studie-ID-nummer

  • 19-012411

Läkemedels- och apparatinformation, studiedokument

Studerar en amerikansk FDA-reglerad läkemedelsprodukt

Nej

Studerar en amerikansk FDA-reglerad produktprodukt

Nej

produkt tillverkad i och exporterad från U.S.A.

Nej

Denna information hämtades direkt från webbplatsen clinicaltrials.gov utan några ändringar. Om du har några önskemål om att ändra, ta bort eller uppdatera dina studieuppgifter, vänligen kontakta register@clinicaltrials.gov. Så snart en ändring har implementerats på clinicaltrials.gov, kommer denna att uppdateras automatiskt även på vår webbplats .

Prenumerera