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A Study to Evaluate Electrocardiogram Artificial Intelligence-Guided Screening for Low Ejection Fraction (EAGLE)

Overview

Información sobre este estudio

The purpose of this study is to prospectively evaluate a newly-developed screening tool for ALVSD.

Elegibilidad para la participación

Los requisitos de elegibilidad de los participantes incluyen la edad, el sexo, el tipo y el estadio de la enfermedad, y los problemas de salud o tratamientos previos. Las pautas difieren de un estudio a otro e identifican quiénes pueden o no pueden participar. No hay garantía de que cada persona elegible que desee participar en un ensayo se inscribirá. Comunícate con el equipo del estudio para analizar la elegibilidad del estudio y la posible participación.

Inclusion Criteria:

  • Primary care clinicians who are part of a care team that cares for adult patients (≥18 years) and who have the ability to order ECG and TTE.
  • Patient data will be included in the analysis if the patient is ≥ 18 years old and receives an ECG ordered by a participating clinician.

Exclusion Criteria:

  • Among the care teams across Mayo Clinic’s practice in Rochester and Mayo Clinic Health System, we excluded pediatrics care teams and resident care teams.

 

Sedes participantes de Mayo Clinic

Los estatus de los estudios cambian con frecuencia. Comunícate con el equipo del estudio para obtener la información más actualizada acerca de la posibilidad de participar.

Sede de Mayo Clinic Estatus Contacto

Rochester, Minn.

Investigador principal de Mayo Clinic

Xiaoxi Yao, Ph.D., M.P.H.

Cerrado; inscripción por invitación

¿Qué es esto? (?)
"Close"
El estudio no está abierto para todos los que cumplen con los criterios de elegibilidad, sino solamente para las personas que el equipo del estudio ha invitado a participar.

Contact information:

Emma Behnken

(507)293-0177

Behnken.Emma@mayo.edu

More information

Publicaciones

  • A deep learning algorithm to detect low ejection fraction (EF) using routine 12-lead electrocardiogram (ECG) has recently been developed and validated. The algorithm was incorporated into the electronic health record (EHR) to automatically screen for low EF, encouraging clinicians to obtain a confirmatory transthoracic echocardiogram (TTE) for previously undiagnosed patients, thereby facilitating early diagnosis and treatment. Read More on PubMed

Otros temas en investigación

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CLS-20467354

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