Меню
Идёт набор NCT06951126

CT Prediction for Transcatheter Tricuspid Interventions

— Наблюдательное Tricuspid Regurgitation Computed Tomography

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
Это наблюдательное исследование: исследуемое лечение участникам по протоколу не назначают.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Tricuspid Regurgitation, Computed Tomography. 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
Германия
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 aim of this study is to enhance the predictability of therapeutic success in transcatheter tricuspid valve intervention (TTVI) for patients with severe tricuspid regurgitation (TR). This will be achieved through automated analyses of pre-interventional computed tomography (CT) scans. Severe tricuspid regurgitation is associated with poor patient outcomes. In advanced stages, pharmacological therapy becomes ineffective, and surgical intervention carries a high mortality risk. Given this clinical challenge, catheter-based treatment of the tricuspid valve has become a focal point of research. One well-established treatment strategy is percutaneous tricuspid valve intervention, which aims to reduce regurgitation either through annuloplasty, leaflet-based edge-to-edge repair or valve replacement. This approach has been shown to significantly decrease the severity of regurgitation, leading to a dramatic reduction in symptom burden and a marked improvement in quality of life. However, predicting which patients will benefit most from TTVI and determining the optimal technique for each individual remain largely unresolved challenges. Artificial intelligence (AI)-powered software, such as heart.ai by LARALAB (Munich), enables automated measurement of anatomical structures captured via CT imaging. This technology already allows for rapid and precise assessment of cardiac chambers and the tricuspid annulus throughout the entire cardiac cycle, facilitating a comprehensive three-dimensional evaluation of right heart anatomy. To refine patient selection and optimize procedural strategies for TR treatment, the researcher work a multi-center collaboration to analyze treatment outcomes and patient response to specific therapeutic approaches.

Первичные конечные точки

  • Mortality [Срок оценки: 1 year]
Вторичные конечные точки (5)
  • Residual Tricuspid Regurgitation [Срок оценки: At discharge, 30 days and 1 year]
  • rehospitalization rate [Срок оценки: 1 year]
  • reintervention rate [Срок оценки: 1 year]
  • NYHA Class [Срок оценки: 30 days and 1 year]
  • Intraprocedural success [Срок оценки: 30 days]

Критерии участия

Критерии включения

  • the patient underwent full cycle cardiac computed tomography for analysis of valvular heart disease
  • a transcatheter tricuspid valve intervention is performed
  • the patient is 18 years or older

Критерии исключения

  • none

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

Здоровые добровольцы: Нет

Дизайн исследования

Модель наблюдения
Когортное

Центры проведения

Германия · 1 центр
  • Herz- und Diabeteszentrum — Bad Oeynhausen

Идентификаторы

NCT: NCT06951126 · HDZ-KA CESAR-TR

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗