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

Intelligent övervakning för att förutsäga förmaksflimmer (NOTE-AF)

Intelligent övervakning för att förutsäga förmaksflimmer [NOTE-AF]: Klinisk studie 1 för projektet "Virtuella hälsotvillingar för personlig hantering av stroke relaterat till förmaksflimmer (TARGET)"

Förmaksflimmer (AF) är den vanligaste arytmin i världen, drabbar 5 % av personer över 65 år och ökar risken för stroke och hjärtsvikt. Utredarna syftar till att upptäcka kliniska och subkliniska episoder av förmaksflimmer som varar >30 sekunder för att utveckla riskprediktionsmodeller för att identifiera patienter med hög risk för ischemisk stroke.

Studieöversikt

Detaljerad beskrivning

Förmaksflimmer (AF) är den vanligaste arytmin i världen, drabbar 5 % av personer över 65 år och ökar risken för stroke och hjärtsvikt. Bland akut sjuka patienter; arytmier och hjärtskador är vanliga och associerade med ökad dödlighet, sjuklighet och sjukvårdskostnader. Kardiovaskulära komorbiditeter hos dessa högriskpatienter inkluderar hypertoni (47 %), dyslipidemi (29 %) och ischemisk hjärtsjukdom (11 %).

Utredarna strävar efter att upptäcka kliniska och subkliniska episoder av förmaksflimmer som varar i 30 sekunder för att utveckla riskprediktionsmodeller för att identifiera patienter med hög risk för ischemisk stroke. Data kommer att tjäna till att utveckla och validera kliniska beslutsstödsverktyg vid sängkanten och digitala tvillingar. Patienter som utvecklar episoder av AF som en del av akut sjukdom kommer att drabbas av ytterligare episoder av AF inom ett år i över 20 % av fallen, varvid 27 % utvecklas till paroxysmal/permanent AF. Den verkliga förekomsten av AF är okänd hos patienter med akut illamående eftersom en betydande andel av AF-episoder förblir oupptäckta med konventionell intermittent övervakning. Patienter som upplever korta självavslutande episoder av AF har en femfaldig risk att utveckla kontinuerlig AF och dubbel risk för stroke och tromboemboliska händelser. Patienter som lider av episoder av AF förblir ofta asymtomatiska men löper ökad risk för hjärtsvikt och död efter ett år. Jämfört med rutinmässig intermittent manuell mätning av vitala tecken, upptäcker trådlösa kontinuerliga vitala teckenövervakningssystem (wCVSM) avvikelser omedelbart med möjlighet att varna klinisk personal i realtid via mobiltelefonapplikationer. Noggrann kategorisering av varningar i falska och sanna händelser är avgörande för att utveckla intelligent programvara som kan bäddas in i övervakningssystem. Kontinuerlig övervakning av EKG och vitala tecken kan upptäcka AF-episoder mer tillförlitliga, utlösa snabba undersökningar och stödja långsiktiga behandlingsplaner.

Förändringar i patientvägar och introduktion av nya enheter för att uppmärksamma vårdpersonal på potentialen av kliniska händelser kräver inköp från alla intressenter. Det är därför viktigt att utvärdera användaracceptans och att fastställa användarnas uppfattningar innan nya patientvägar lanseras eller implementeras av en ny enhet inom en organisation. Utredarna vill därför utforska användarnas syn på enheten, bärande av enheten och potentiella förbättringsområden med hjälp av frågeformulär för patienter och vårdpersonal och genom att genomföra semistrukturerade intervjuer med vårdpersonal.

Primärt mål Att bestämma den sanna kardiovaskulära händelsefrekvensen (definierad som minst ett av följande kriterier: episoder av AF, nya regionala väggrörelseavvikelser, förhöjda hjärtbiomarkörer hs-troponin T och NT-pro-BNP) kontra falska kardiovaskulära händelser som upptäcks av kontinuerlig trådlös fjärrövervakning.

Sekundärt mål Att bestämma patientacceptans och användbarhet för hälso- och sjukvårdspersonal av en ny fjärrövervakningsenhet med automatisk varningsfunktion.

Studietyp

Observationell

Inskrivning (Beräknad)

1200

Kontakter och platser

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

Studieorter

      • Liverpool, Storbritannien
        • Liverpool university foundation trust
      • Liverpool, Storbritannien
        • Liverpool University hospital Foundation trust

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

  • Vuxen
  • Äldre vuxen

Tar emot friska volontärer

Nej

Testmetod

Icke-sannolikhetsprov

Studera befolkning

Patienter inlagda på sjukhus med en mängd olika medicinska tillstånd

Beskrivning

Inklusionskriterier:

  • Vuxna patienter ≥50 år
  • Beräknad risk för att utveckla nya episoder av AF större än 5 %
  • Sinusrytm vid presentationen
  • Ett av följande akuta tillstånd:

    • Patienter inlagda eller remitterade till kritisk vård (NOTE-AF ICU)
    • Patienter inlagda på sjukhus med akut hjärtsvikt (NOTE-AF HF)
    • Patienter som tagits in på akuten med sepsis eller infektion (NOTE-AF Sepsis)
    • Patienter efter övre gastrointestinala operationer (NOTE-AF PULSE-GI)
    • Patienter efter vaskulära interventioner (NOTE-AF Vasc)
    • Patienter med akut andningssvikt (NOTE-AF Resp)
    • Patienter inlagda efter akut stroke (NOTE-AF stroke)

Uteslutningskriterier:

  • Förmaksflimmer eller förmaksfladder vid tidpunkten för screening
  • Patienter med förmaksflimmer eller förmaksfladder vid tidpunkten för preoperativ bedömning eller inläggning på sjukhus
  • Paced hjärtrytm
  • Oförmåga att få samtycke
  • Allergi mot gips eller silikon
  • Förväntad sjukhusvistelse mindre än 48 timmar

Studieplan

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

Hur är studien utformad?

Designdetaljer

Kohorter och interventioner

Grupp / Kohort
Intervention / Behandling
Patienter antagna eller hänvisade till kritisk vård (Note-AF ICU)
Patienter antagna eller hänvisade till kritisk vård
Utredarna kommer att samla in data från patienter med hög risk för förmaksflimmer (AF) utan en känd historia av AF för att fastställa kliniska prediktorer för AF. Dessa data kommer att användas för att generera virtuella digitala tvillingar för att förutsäga kliniska och subkliniska episoder av AF
Patienter som är inlagda på sjukhus med akut hjärtsvikt (Note-AF HF)
Patienter som är inlagda på sjukhus med akut hjärtsvikt
Utredarna kommer att samla in data från patienter med hög risk för förmaksflimmer (AF) utan en känd historia av AF för att fastställa kliniska prediktorer för AF. Dessa data kommer att användas för att generera virtuella digitala tvillingar för att förutsäga kliniska och subkliniska episoder av AF
Patienter som är inlagda på räddningstjänster med sepsis eller infektion (Note-AF Sepsis)
Patienter som är inlagda på räddningstjänster med sepsis eller infektion
Utredarna kommer att samla in data från patienter med hög risk för förmaksflimmer (AF) utan en känd historia av AF för att fastställa kliniska prediktorer för AF. Dessa data kommer att användas för att generera virtuella digitala tvillingar för att förutsäga kliniska och subkliniska episoder av AF
Patienter lägger upp övre gastrointestinal kirurgi (not-af pulse-GI)
Patienter efter övre gastrointestinal kirurgi
Utredarna kommer att samla in data från patienter med hög risk för förmaksflimmer (AF) utan en känd historia av AF för att fastställa kliniska prediktorer för AF. Dessa data kommer att användas för att generera virtuella digitala tvillingar för att förutsäga kliniska och subkliniska episoder av AF
Patienter poster vaskulära interventioner (Note-AF VASC)
Patienter efter vaskulära interventioner
Utredarna kommer att samla in data från patienter med hög risk för förmaksflimmer (AF) utan en känd historia av AF för att fastställa kliniska prediktorer för AF. Dessa data kommer att användas för att generera virtuella digitala tvillingar för att förutsäga kliniska och subkliniska episoder av AF
Patienter med akut andningsfel (Note-AF RESP)
Patienter med akut andningsfel
Utredarna kommer att samla in data från patienter med hög risk för förmaksflimmer (AF) utan en känd historia av AF för att fastställa kliniska prediktorer för AF. Dessa data kommer att användas för att generera virtuella digitala tvillingar för att förutsäga kliniska och subkliniska episoder av AF
Patienter som är inlagda efter akut stroke (Note-AF-stroke)
Patienter som är inlagda efter akut stroke
Utredarna kommer att samla in data från patienter med hög risk för förmaksflimmer (AF) utan en känd historia av AF för att fastställa kliniska prediktorer för AF. Dessa data kommer att användas för att generera virtuella digitala tvillingar för att förutsäga kliniska och subkliniska episoder av AF

Vad mäter studien?

Primära resultatmått

Resultatmått
Åtgärdsbeskrivning
Tidsram
För att bestämma förekomsten av kliniska och subkliniska episoder av AF hos akut obehagliga patienter och för att generera data för utveckling och validering av virtuella tvillingar och kliniska beslutsstödverktyg.
Tidsram: 48 månader
1) Antal deltagare med enhet som upptäcks av som varar mer än 30 sekunder
48 månader
För att bestämma förekomsten av kliniska och subkliniska episoder av AF hos akut obehagliga patienter och för att generera data för utveckling och validering av virtuella tvillingar och kliniska beslutsstödverktyg.
Tidsram: 48 månader
Antal avsnitt av AF och varaktighet för varje AF -avsnitt
48 månader

Sekundära resultatmått

Resultatmått
Åtgärdsbeskrivning
Tidsram
Sjukhuslängd
Tidsram: 48 månader
Mätt i dagar och timmar
48 månader
Sjukhusens återtaganden inom 90 dagar
Tidsram: 48 månader
Antal återtaganden och antagningsdiagnos av återtagande av sjukhus
48 månader
Återfall av AF -avsnitt
Tidsram: 48 månader
Återkommande AF -utskrivning som samlats in från primärvård och sekundärvårdsposter.
48 månader
Sjukhus och 90-dagars dödlighet
Tidsram: 48 månader
Inhospital och 90-dagars dödlighet
48 månader
Tid tillbringad i AF
Tidsram: 48 månader
Tidslängd i AF medan på övervakningsanordningen
48 månader
Antal AF -avsnitt
Tidsram: 48 månader
Antal AF -avsnitt medan på övervakningsenheten
48 månader
Komplikationer av AF
Tidsram: 48 månader
Inhospital och 90 dagars komplikationer av AF, såsom stroke, tromboembolisk sjukdom och hjärtsvikt
48 månader
Troponinkoncentrationer med hög känslighet hos patienter med AF -episoder
Tidsram: 48 månader
Troponinförändringar (mätt med HS-Trop T) hos patienter med avsnitt av AF
48 månader
Ekokardiografiska förändringar hos patienter med AF -avsnitt
Tidsram: 48 månader
Mätt med avancerad ekokardiografiska parametrar inklusive men inte begränsat till vänster förmaks ledningsstam, vänster förmaksförstärkare, lämnade förmaksstyvhet och vänster förmaksstam
48 månader
MHEALTH APP Användbarhetsfrågeformulär
Tidsram: 48 månader
MAUQ -poäng av patienter med trådlösa observationer
48 månader
Procentuell förändring av troponinkoncentrationer hos patienter med och utan episoder av AF
Tidsram: 48 månader
Förändring i troponinnivåer hos patienter med och utan avsnitt av AF
48 månader
Tid trådlöst kontinuerliga Vital Signs Monitoring Device är bifogad
Tidsram: 48 månader
Mätt i timmar och minuter
48 månader
Antal hjärt -varningar
Tidsram: 48 månader
Antal kardiovaskulära varningar registrerade efter enhet
48 månader
Antal icke-kardiovaskulära varningar
Tidsram: 48 månader
Antal icke-kardiovaskulära varningar registrerade efter enhet
48 månader
Antal varningar som återspeglar kliniska förändringar
Tidsram: 48 månader
Antal varningar via kontinuerliga vitala teckenövervakningsenhet
48 månader
Antal varningar som återspeglar artefakter eller icke-kliniska händelser
Tidsram: 48 månader
Antal varningar som återspeglar kliniska avskiljningar jämfört med antalet varningar som återspeglar klinisk avskräckning
48 månader
RWMA -poäng, förmaksstorlek och volym, vänster ventrikulär töjningshastighet, standardekokardiografiska mätningar enligt det brittiska samhället för ekokardiografi rekommendationer
Tidsram: 48 månader
Ekokardiografiska prediktorer för AF
48 månader
Förändring i inflammatoriska markörer Vita cellantal, C-reaktivt protein och procalcitonin över tid
Tidsram: 48 månader
Förändring i blodprover hos patienter med och utan ny början AF
48 månader

Samarbetspartners och utredare

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

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)

23 september 2024

Primärt slutförande (Beräknad)

31 juli 2028

Avslutad studie (Beräknad)

1 augusti 2028

Studieregistreringsdatum

Först inskickad

12 september 2024

Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna

16 september 2024

Första postat (Faktisk)

19 september 2024

Uppdateringar av studier

Senaste uppdatering publicerad (Beräknad)

15 september 2025

Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna

8 september 2025

Senast verifierad

1 juni 2025

Mer information

Termer relaterade till denna studie

Plan för individuella deltagardata (IPD)

Planerar du att dela individuella deltagardata (IPD)?

OBESLUTSAM

IPD-planbeskrivning

Obestämd vid denna tidpunkt

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