Prediction of Heart-Failure with Machine Learning
Prediction of Heart-Failure with Machine Learning
Status: rekrutiert · ohne Phasenangabe · Studientyp: OBSERVATIONAL · Teilnehmerzahl geplant: 32
Worum es geht
In this monocentric observational study the research question is to what extent data collected via Apple Watch can predict the heart failure status of decompensated HF patients. For this purpose, physiological data from the Apple Watch (such as single-lead electrocardiogram, SpO2, respiratory rate, step count, nighttime temperature, etc.) will be extracted and used as predictor variables to forecast outcomes like risk of decompensation and rehospitalization within the follow-up period. Since this is a data-driven study, additional data collected as part of guideline-compliant treatment will also be included.
Diese Zusammenfassung stammt wörtlich aus dem Register und ist auf Englisch verfasst — wir übersetzen sie nicht, um ihren Sinn nicht zu verändern.
Untersuchte Erkrankungen
- Heart Failure with Reduced Ejection Fraction
- Heart Failure
- Heart Failure，Congestive
- Heart Failure Acute
- Heart Failure; with Decompensation
Wer teilnehmen kann
- Gesunde Freiwillige: nein
- Alter: 18 Years bis —
- Geschlecht: ALL
Die vollständigen Ein- und Ausschlusskriterien stehen im Register und werden vom Prüfzentrum geprüft.
Wo rekrutiert wird
Prüfzentren
Sponsor: University Medical Center Goettingen
Der vollständige Registereintrag (NCT06819618) — dort stehen Protokoll, Kriterien und Kontakt.
Wir fragen für Sie nach
Drei Fragen, dann fragen wir bei den Prüfzentren in Ihrer Nähe nach, ob eine passende Studie Teilnehmer aufnimmt. Kostenlos und unverbindlich.
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Datenstand: 2026-08-12. Quelle: ClinicalTrials.gov, U.S. National Library of Medicine — gemeinfrei. Der Stand ist der des Abrufs; Studien öffnen und schließen laufend.