使用超声心动图和人体组成数据基于AI的心脏功能预测（Echo-FIT研究） (ECHO-FIT)
这项前瞻性观察性研究（Echo-FIT研究）旨在通过将超声心动图测量与从Qccuniq BC 720设备获得的身体组成数据相结合，以开发和验证心脏功能的预测模型，尤其是左心室射血分数（LVEF）。
该研究计划招募2,000名成年参与者，其中包括1,000名患有正常LVEF的人（≥50％）和1,000名患有心力衰竭的人（LVEF <50％），所有这些人都将接受护理标准的超声心动图和身体组成分析。
通过分析关键超声心动图参数（例如LVEF和舒张功能）与身体成分措施（包括脂肪质量，骨骼肌质量和全身水）之间的关系，我们将开发一个能够识别较高处于较高较高个人的个人的非侵入性预测模型心脏功能障碍的风险。
这种创新的方法有可能增强对心力衰竭的早期检测和个性化管理，减少对资源密集型诊断程序的依赖，并最终改善患者的结果。
研究概览
详细说明
背景和理由：
心力衰竭代表着重要的全球健康负担，其特征是发病率高和死亡率。 虽然超声心动图仍然是心力衰竭诊断和监测的黄金标准，提供了关键的测量值，例如左心室射血分数（LVEF）和舒张功能评估，但其广泛的实现受资源限制和操作员依赖性的限制。 生物电阻抗分析（BIA）提供了一种有希望的互补方法，提供了与心血管结局相关的身体组成参数的快速和非侵入性评估。 这项研究旨在利用超声心动图发现与人体组成数据之间的潜在协同作用，以开发一种更容易获得的心脏功能障碍的筛选工具。
研究目标：
- 主要：通过将Qccuniq BC 720设备与标准超声心动图参数的身体组成数据集成并验证左心室功能的预测模型。
次要：
- 研究身体成分指数与超声心动图测量之间的相关性
- 评估身体成分分析在识别高危心血管患者中的效用
- 评估模型作为资源有限设置中的筛选工具的潜力
方法论：
这项单一中心的前瞻性观察性研究将招募2,000名成年人（≥20岁）接受常规超声心动图，同样在心脏功能正常（LVEF≥50％）和心力衰竭（LVEF <50％）之间划分。 参与者将在超声心动图后一周内使用Qccuniq BC 720设备进行身体组成分析。
数据收集和分析：
全面的数据收集将包括标准的超声心动图参数（LVEF，舒张功能，结构测量）和详细的身体组成分析（脂肪质量，骨骼肌质量，全身水）。 统计分析将同时采用传统的回归方法和先进的机器学习算法来开发预测模型。 模型验证将利用K折的交叉验证，并通过标准指标评估绩效，包括灵敏度，特异性和曲线下的面积（AUC）。
研究类型
注册 (估计的)
联系人和位置
学习联系方式
- 姓名：SungA Bae, MD., PhD.
- 电话号码：01023273578
- 邮箱：cardiobsa@yuhs.ac
研究联系人备份
- 姓名：In Hyun Jung, MD., PhD.
- 邮箱：saveheart@yuhs.ac
学习地点
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Gyeonggi-do
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Yongin、Gyeonggi-do、大韩民国、16995
- 招聘中
- Yongin Severance Hospital
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接触：
- SungA Bae
- 电话号码：01023273578
- 邮箱：cardiobsa@yuhs.ac
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
取样方法
研究人群
描述
纳入标准：
- 年龄20岁以上。
- 接受标准的超声心动图检查。
- 提供同意接受身体组成分析。
- 签署知情同意书以自愿参加研究。
排除标准：
- 具有身体或精神状况，使得无法进行超声心动图或进行身体组成分析。
- 认为不适合研究人员的研究参与（例如，无法合作）。
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
|---|---|
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诊断测试：扫描身体组成分析仪和执行AI算法
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身体成分分析仪（Accuniq BC720）
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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 |
|---|---|---|
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左心室射血分数<50％
大体时间：1周内
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左心室射血分数的预测<50％
|
1周内
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合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员：In Hyun Jung, MD., PhD.、Severance Hospital
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (估计的)
研究完成 (估计的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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