Détection des maladies valvulaires cardiaques par analyse par apprentissage automatique d'un ECG à canal unique
Cette étude utilise l'apprentissage automatique pour analyser les électrocardiogrammes à un seul canal et identifier les paramètres corrélés avec les maladies valvulaires cardiaques. Nous visons à déterminer la sensibilité, la spécificité et la précision diagnostique de cette méthode.
Collecte de données
Données recueillies dès le début de l'étude - ProspectiveMaladies Cardiovasculaires+6
+ Troubles de la déglutition
+ Maladies du système digestif
Cohorte
Suivi d'un groupe de personnes dans le temps pour mieux comprendre les causes et l'évolution d'une maladie.Résumé
Date de début de l'étude : 1 janvier 2025
Date à laquelle le premier participant a commencé l'étude.Cette étude vise à améliorer la détection de la maladie valvulaire cardiaque, une affection touchant les valves du cœur, en utilisant un électrocardiogramme (ECG) à canal unique analysé par des modèles d'apprentissage automatique. L'étude implique un groupe d'entraînement d'au moins 1000 adultes et un groupe de test de 200 adultes, tous âgés de plus de 18 ans. La maladie valvulaire cardiaque peut entraîner de graves problèmes de santé si elle n'est pas diagnostiquée à temps, il est donc crucial de trouver une méthode de dépistage plus efficace et plus précise. En développant un nouvel algorithme, l'étude espère mieux identifier ces problèmes cardiaques en utilisant une technologie plus simple et plus accessible. Les participants à l'étude subiront une échocardiographie standard pour examiner en détail leurs valves cardiaques. Ensuite, un ECG d'une minute sera enregistré à l'aide d'un appareil qui fait également office de coque pour iPhone. Ces données seront ensuite analysées à l'aide de méthodes mathématiques avancées pour identifier les schémas associés aux problèmes de valves cardiaques. L'étude évaluera dans quelle mesure ces schémas correspondent aux résultats de l'échocardiographie pour déterminer la précision de la nouvelle méthode. L'objectif ultime est de créer un outil fiable qui puisse aider les médecins à diagnostiquer la maladie valvulaire cardiaque avec une plus grande précision, ce qui pourrait conduire à un traitement plus précoce et plus efficace pour les patients.
Protocole
Cette section fournit des détails sur le plan de l'étude, y compris la manière dont l'étude est conçue et ce qu'elle évalue.1200 participants à inclure
Nombre total de participants que l'essai clinique vise à recruter.Cohorte
Éligibilité
Les chercheurs recherchent des patients correspondant à une certaine description appelée critères d'éligibilité : état de santé général ou traitements antérieurs du patient.Tout sexe
Le sexe biologique des participants éligibles à s'inscrire.À partir de 18 ans
Tranche d'âge des participants éligibles à participer.Volontaires sains autorisés
Indique si les individus en bonne santé et ne présentant pas la condition étudiée peuvent participer.Conditions
Pathologie
Critères
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 l'étude
Découvrez tous les traitements administrés dans cette étude, leur description détaillée et ce qu'ils impliquent.Objectifs de l'étude
Objectifs principaux
Objectifs secondaires
Centres d'étude
Ce sont les hôpitaux, cliniques ou centres de recherche où l'essai est conduit. Vous pouvez trouver le site le plus proche de vous ainsi que son statut.Cette étude comporte 1 site
I.M. Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)
Moscow, RussiaOuvrir I.M. Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University) dans Google Maps