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Detección de Enfermedad Valvular Cardíaca mediante Análisis de Aprendizaje Automático de ECG de un Solo Canal

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Objetivo del estudio

Este estudio utiliza aprendizaje automático para analizar electrocardiogramas de un solo canal y identificar parámetros correlacionados con la enfermedad valvular cardíaca. Nuestro objetivo es determinar la sensibilidad, especificidad y precisión diagnóstica de este método.

Qué se está recopilando

Colección de datos

Recopilados desde hoy en adelante - Prospectivo
Quiénes están siendo reclutados

Trastornos de deglución+6

+ Enfermedades Cardiovasculares

+ Enfermedades del Sistema Digestivo

A partir de 18 años
Ver todos los criterios de elegibilidad
Cómo está diseñado el estudio

Cohorte

Seguimiento de la incidencia de una enfermedad para identificar factores de riesgo y comprender su progresión a lo largo del tiempo.
Observacional
Inicio del estudio: enero de 2025
Ver detalles del protocolo

Resumen

Patrocinador PrincipalI.M. Sechenov First Moscow State Medical University
Contacto del EstudioNatalia Kuznetsova, Dr.Más contactos
Última actualización: 28 de enero de 2026
Extraido de una base de datos validada por el gobierno.Reclamar como socio

Fecha de inicio: 1 de enero de 2025

Fecha en la que se inscribió al primer participante.

Este estudio tiene como objetivo mejorar la forma en que los médicos detectan la enfermedad valvular cardíaca, una afección que afecta las válvulas del corazón, utilizando un electrocardiograma (ECG) de un solo canal analizado con modelos de aprendizaje automático. El estudio incluye tanto un grupo de entrenamiento de al menos 1000 adultos como un grupo de prueba de 200 adultos, todos mayores de 18 años. La enfermedad valvular cardíaca puede causar graves problemas de salud si no se diagnostica a tiempo, por lo que encontrar un método de cribado más eficiente y preciso es crucial. Al desarrollar un nuevo algoritmo, el estudio espera identificar mejor estos problemas cardíacos utilizando una tecnología más sencilla y accesible. Los participantes en el estudio se someterán a una ecografía cardíaca estándar llamada ecocardiografía para examinar a fondo sus válvulas cardíacas. Posteriormente, se registrará un ECG de un minuto utilizando un dispositivo que también funciona como funda para iPhone. Estos datos se analizarán utilizando métodos matemáticos avanzados para encontrar patrones asociados con problemas de las válvulas cardíacas. El estudio evaluará la precisión con la que estos patrones coinciden con los resultados de la ecocardiografía para determinar la precisión del nuevo método. El objetivo final es crear una herramienta confiable que ayude a los médicos a diagnosticar la enfermedad valvular cardíaca con mayor precisión, lo que podría llevar a un diagnóstico y tratamiento más temprano y efectivo para los pacientes.

Título OficialScreening of Valvular Heart Disease Using Single-channel Electrocardiogram Analyzed With Machine Learning Models
Patrocinador PrincipalI.M. Sechenov First Moscow State Medical University
Contacto del EstudioNatalia Kuznetsova, Dr.Más contactos
Última actualización: 28 de enero de 2026
Extraido de una base de datos validada por el gobierno.Reclamar como socio

Protocolo

Esta sección proporciona detalles del plan del estudio, incluyendo cómo está diseñado y qué se está evaluando.
Detalles del Diseño

Se reclutarán 1200 pacientes

Número total de participantes que el ensayo clínico espera reclutar.

Cohorte

Estos estudios siguen a un grupo de personas con características comunes (como una condición o año de nacimiento) durante un periodo específico para analizar resultados de salud o exposiciones.

Elegibilidad

Los investigadores buscan pacientes que cumplan ciertos criterios, conocidos como criterios de elegibilidad: estado general de salud o tratamientos previos.
Condiciones
Criterios

Cualquier sexo

Sexo biológico de los participantes elegibles para inscribirse.

A partir de 18 años

Rango de edades de los participantes que pueden unirse al estudio.

Voluntarios sanos permitidos

Indica si personas sanas, sin la condición que se estudia, pueden participar.

Condiciones

Patología

Trastornos de degluciónEnfermedades CardiovascularesEnfermedades del Sistema DigestivoEnfermedades del esófagoEnfermedades GastrointestinalesReflujo GastroesofágicoEnfermedades del CorazónEnfermedades de las Válvulas del CorazónTrastornos de la motilidad esofágica

Criterios

Inclusion Criteria: * The presence of written informed consent of the patient to participate in the study * Age from 18 years * Outpatient treatment and / or hospitalization in a research center Exclusion Criteria: * Reluctance of the patient to participate in the study * Poor quality ECG recording on a single-channel ECG monitor * Poor visualization of the heart during echocardiographic study * Acute psychotic reactions that arose during research * An exacerbation of chronic diseases requiring treatment tactics for the patient and preventing his further participation in the study. Non-inclusion criteria: * Poor quality ECG recording on a single-channel ECG monitor * Conditions that can impair ECG recording quality (Parkinson's disease, essential tremor) * Mental illness * Patients with a pacemaker installed * Patients with prosthetic valves

Plan de Estudio

Conoce todos los tratamientos administrados en este estudio, su descripción detallada y en qué consisten.
Objetivos del Estudio

Objetivos del Estudio

Objetivos Primarios

Objetivos Secundarios

Centros del Estudio

Estos son los hospitales, clínicas o centros de investigación donde se lleva a cabo el estudio. Puedes encontrar la ubicación más cercana a ti y su estado de reclutamiento.

Este estudio tiene una ubicación

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I.M. Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Moscow, RussiaAbrir I.M. Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University) en Google Maps
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1 Centros de Estudio