Меню
Идёт набор NCT06988189

Unmasking Concealed Arrhythmia Syndromes

— Наблюдательное Brugada ECG Patterns Brugada Syndrome (BrS)

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: 12-lead ECG, Continuous long term ambulatory ECG monitoring, Ultra-high-frequency ECG.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Brugada ECG Patterns, Brugada Syndrome (BrS). Базовые параметры: 18 лет — 100 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
Великобритания
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

This study seeks to evaluate whether using non-invasive electrocardiograph (ECG) techniques, including long term ECG monitoring with wearable ECGs, can improve the detection of concealed Brugada syndrome.

Подробное описание

Application of long term continuous ECG monitoring via ECG wearables and ambulatory ECG monitors to detect manifestations of Brugada syndrome. This approach will be combined with development of an AI (artificial intelligence) enabled ECG platform to automate Brugada ECG detection and analysis.

The protocol will comprise the following parts:

Study A: Brugada ECG AI development. This will automate the recognition of the type 1 Brugada ECG pattern on 12 lead ECGs.

Study B: Remote arrhythmia diagnostics. A prospective observational study whereby recruited participants will be fitted with a wearable ECG or cardiac monitor to undergo continuous long term ambulatory ECG monitoring. The algorithms developed in study A will be applied to long term ECG data captured in this study.

Study C: Arrhythmic risk stratification using ultra-high-frequency ECG. This exploratory study will look for markers of arrhythmic risk in patients with manifest and concealed arrhythmia syndromes.

Вмешательства

  • Диагностический тест 12-lead ECG
    12-lead ECG from a conventional ECG machine
  • Диагностический тест Continuous long term ambulatory ECG monitoring
    Continuous long term ambulatory ECG monitoring using wearable ECG or cardiac monitor
  • Диагностический тест Ultra-high-frequency ECG
    Ultra-high-frequency ECG acquired using specific acquisition equipment

Первичные конечные точки

  • Sensitivity, specificity, and area under the curve (AUC) of AI algorithm for detection of Brugada type 1 ECG pattern on 12-lead ECGs. [Срок оценки: At completion of algorithm validation, approximately 12 months after study start]
  • Detection rate of Brugada ECG pattern using extended-duration multi-electrode ambulatory ECG monitoring (wearable ECG) in patients with concealed Brugada syndrome. [Срок оценки: Up to 12 months from enrolment]
  • Number of cases of Brugada or Long QT Syndrome (LQTS) detected using extended-duration multi-electrode ambulatory ECG monitoring in patients with idiopathic ventricular fibrillation (VF), after application of AI ECG detection algorithms. [Срок оценки: Up to 12 months from enrolment]

Критерии участия

Критерии включения

  • Adults willing to take part
  • Able to give consent

Критерии исключения

  • Unable to give consent
  • Children age < 18 years and adults > 100 years old

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

Здоровые добровольцы: Да

Дизайн исследования

Модель наблюдения
Когортное

Центры проведения

Великобритания · 1 центр
  • Imperial College Healthcare NHS Trust — London

Публикации

  • Gray B, Kirby A, Kabunga P, Freedman SB, Yeates L, Kanthan A, Medi C, Keech A, Semsarian C, Sy RW. Twelve-lead ambulatory electrocardiographic monitoring in Brugada syndrome: Potential diagnostic and prognostic implications. Heart Rhythm. 2017 Jun;14(6):866-874. doi: 10.1016/j.hrthm.2017.02.026. PMID 28528724

Идентификаторы

NCT: NCT06988189 · REC 24/NS/0032

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗