Меню
Набор скоро начнётся NCT06637293

Deployment and Evaluation of Artificial Intelligence Software for Electrocardiogram Analysis and Management in Primary Care

Без фазы С лечением Primary Care Provider Structural Heart Disease

Ориентир для пациента и семьи

Простыми словами

Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.

Что изучают
В протоколе указаны: DeepECG plateform diagnosis & recommendations.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Primary Care Provider, Structural Heart Disease. Базовые параметры: от 18 лет · Все.
Что важно проверить
Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
Где проводится
Канада
Следующий шаг
Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →

Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →

Обзор

The DAISEA-ECG project aims to improve the diagnosis of heart diseases in primary care through the DeepECG platform, which combines ECG-AI and ECHONeXT algorithms. This study uses a stepped wedge design, where each Family Medicine Group acts as its own control. The FMGs will gradually transition from the control period (without AI recommendations) to the intervention period (with AI recommendations activated) in a randomized sequence. The primary objective is to compare the sensitivity of family physicians in detecting cardiac pathologies, with and without the assistance of the DeepECG platform. Sensitivity is defined as the proportion of patients correctly referred to cardiology or for transthoracic echocardiography (TTE) among those who indeed required cardiovascular evaluation, as confirmed by an independent adjudication committee.

Подробное описание

Mathematically, sensitivity is calculated as True Positive / (True Positive + False Negative), where True Positive represents correctly referred patients and false negatives represents patients who should have been referred but were not.

The secondary objectives include determining the rate of cardiovascular evaluation referrals before and after the intervention (implementation of the DeepECG platform), the individual characteristics of the intervention (PPV, NPV, and specificity), as well as evaluating the feasibility of implementing AI-based automatic ECG interpretation in primary care through surveys of family physicians and cardiologists.

PPV: Positive predictive value NPV: Negative predictive value

Вмешательства

  • Устройство DeepECG plateform diagnosis & recommendations
    EchoNeXT\& ECG-AI algorithm

Первичные конечные точки

  • sensitivity of cardiology referrals [Срок оценки: 18 months]
Вторичные конечные точки (1)
  • specificity, negative predictive value, and positive predictive value of cardiology referrals [Срок оценки: 18 months]

Критерии участия

Критерии включения

Family Physicians or Nurse Practitioners

Family physicians or nurse practitioners (NPs) practicing in one of the participating FMGs.

Family physicians who have given their free and informed consent. Patients

Adult patients (18 years or older). Patients without follow-up in cardiology or internal medicine for cardiovascular issues (arrhythmia, heart failure, myocardial infarction, atherosclerotic coronary artery disease, valvular heart disease) or those who had a negative investigation in the past with no additional follow-up.

ECG

Any 12-lead ECG performed with the MUSE GE 360 machine. ECG of adequate technical quality for interpretation (otherwise, it will be automatically rejected by the platform).

\-

Критерии исключения

  • Family Physicians or Nurse Practitioners

Family physicians practicing exclusively in pediatrics (patients under 18 years old).

Family physicians unable to follow the project guidelines.

Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.

Здоровые добровольцы: Да

Дизайн исследования

Распределение
Рандомизированное
Модель
Параллельные группы
Маскирование
Простое слепое
Основная цель
Диагностика

Центры проведения

Канада · 1 центр
  • Montreal Heart Institute — Montreal

Идентификаторы

NCT: NCT06637293 · DAISEA-ECG

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗