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AI 引导干预的批量注册以降低未识别 AF 中的神经系统事件

2022年8月16日 更新者：Xiaoxi Yao、Mayo Clinic

批量注册人工智能引导干预以降低未识别心房颤动 (BEAGLE) 患者的神经系统事件

这是一项前瞻性研究，旨在测试一种基于人工智能 (AI) 的新型心电图 (ECG) 筛查工具，以改进未识别的心房颤动 (AF) 的诊断和中风预防。

研究概览

地位

完全的

条件

干预/治疗

研究类型

观察性的

注册 (实际的)

1225

联系人和位置

本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。

学习地点

  • 美国
    • Minnesota
      • Rochester、Minnesota、美国、55905
        • Mayo Clinic

参与标准

研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。

资格标准

适合学习的年龄

18年 及以上 (成人、年长者)

接受健康志愿者

不

有资格学习的性别

全部

取样方法

概率样本

研究人群

本研究旨在招募既往未被诊断患有房颤、符合抗凝条件且根据正常窦性心律心电图具有 AI 预测风险的成年患者。

描述

纳入标准：

  • 年龄≥18岁
  • 在梅奥诊所做过 10 秒 12 导联心电图
  • CHA2DS2-VASc ≥2 的男性或 CHA2DS2-VASc ≥3 的女性

排除标准：

  • 诊断为心房颤动或心房扑动
  • 电子健康记录 (EHR) 中缺少出生日期或性别
  • 有颅内出血史
  • 终末期肾病病史
  • 有植入式心脏监测设备，包括起搏器、除颤器或植入式循环记录器
  • 研究人员认为存在限制，无法提供知情同意、使用补丁或不包括完整访谈。

学习计划

本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。

研究是如何设计的？

设计细节

  • 观测模型：队列
  • 时间观点：预期

队列和干预

团体/队列
干预/治疗
小猎犬参与者
既往未被诊断患有房颤的成年患者有资格接受抗凝治疗，并且根据正常的窦性心律心电图具有 AI 预测的风险。
其他：支持 AI 的基于 ECG 的 AF 筛查工具
一种新型的基于人工智能 (AI) 的心电图 (ECG) 筛查工具，可改善房颤诊断和中风预防。

研究衡量的是什么？

主要结果指标

结果测量
措施说明
大体时间
应用贴片检测心房颤动的诊断
大体时间：三个月
这些数据将用于检查算法在检测未识别的心房颤动（例如心房颤动）方面的性能。 阳性预测值、阴性预测值、敏感性、特异性和曲线下面积 [AUC]）。
三个月

合作者和调查者

在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。

赞助

Mayo Clinic

调查人员

  • 首席研究员：Xiaoxi Yao, PhD, MPH、Mayo Clinic
  • 首席研究员：Peter Noseworthy, MD、Mayo Clinic

出版物和有用的链接

负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。

一般刊物

有用的网址

研究记录日期

这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。

研究主要日期

学习开始 (实际的)

2020年11月2日

初级完成 (实际的)

2022年1月27日

研究完成 (实际的)

2022年1月27日

研究注册日期

首次提交

2019年12月19日

首先提交符合 QC 标准的

2019年12月19日

首次发布 (实际的)

2019年12月23日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2022年8月18日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2022年8月16日

最后验证

2022年8月1日

更多信息

与本研究相关的术语

其他相关的 MeSH 术语

其他研究编号

  • 19-012411

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

不

研究美国 FDA 监管的设备产品

不

在美国制造并从美国出口的产品

不

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