MATCH AI:n ennakoivan mallinnuksen käytön vaikutusten arviointi hotspottien tunnistamiseksi tuberkuloosin aktiivisen tapauksen etsinnässä (SPOT-TB)
MATCH AI:n ennakoivan mallinnuksen käytön vaikutusten arviointi tuberkuloosin aktiivisen tapauksen hotspottien tunnistamiseksi Pakistanissa: käytännöllinen porrastettu kiilaklusteri, satunnaistettu kokeilu
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Ehdot
Yksityiskohtainen kuvaus
Huolimatta merkittävästä edistymisestä viime vuosikymmeninä, arviolta 10,6 miljoonaa ihmistä sairastui tuberkuloosiin (TB) vuonna 2021 ja tauti aiheutti 1,6 miljoonan kuoleman maailmanlaajuisesti. Pakistan on maailman viidenneksi suurin tuberkuloositaakkamaa, ja tuberkuloosi aiheuttaa maassa vuosittain 42 000 kuolemantapausta. Keskeinen haaste Pakistanin vastauksessa tuberkuloosiin on varmistaa kaikkien tuberkuloosipotilaiden diagnoosi ja hoito. Vuonna 2020 573 000 tapauksesta ilmoitettiin yhteensä 276 736 (48 %). Tämän tapausten havaitsemisen eron kurominen umpeen on kansallisen tuberkuloosiohjelman (NTP) kriittinen tavoite. Aktiivinen tapausten löytäminen (ACF) on mahdollinen strategia tapausten havaitsemisen lisäämiseksi seulomalla yhteisöjä järjestelmällisesti tuberkuloosin varalta. Viimeaikaiset todisteet osoittavat, että ACF voi myös vähentää väestötason tuberkuloosin ilmaantuvuutta ja esiintyvyyttä varhaisen havaitsemisen avulla. Vaikka ACF-interventiot ovat osoittautuneet tehokkaiksi yhteisön kokeissa ja niitä tehdään nyt laajasti Pakistanissa, niiden tuotto ja kustannustehokkuus ohjelmallisissa olosuhteissa ovat edelleen huolestuneita.
Tämän tutkimuksen ensisijaisena tavoitteena on tutkia, voiko kohdennettu lähestymistapa yhteisöön perustuvaan seulomiseen käyttämällä MATCH-AI:ta, tekoälyohjelmistoa, joka mallintaa osapiirin tuberkuloosin esiintyvyyttä, parantaa ACF-interventioiden tuottoa Pakistanissa. Interventioryhmässä kenttätiimi suorittaa yhteisöpohjaisia ACF-toimintoja (kutsutaan rintaleireiksi) ensisijaisesti paikoissa, joissa MATCH-AI ennustaa tuberkuloosin esiintyvyyden olevan korkeampi. Ohjausryhmässä kenttäryhmät jatkavat olemassa olevien lähestymistapojen hyödyntämistä leirintäalueen valinnassa. Kokeilu suoritetaan 65 Pakistanin alueella yhteistyössä NTP:n täytäntöönpanokumppaneiden kanssa.
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Arvioitu)
Vaihe
- Ei sovellettavissa
Yhteystiedot ja paikat
Opiskeluyhteys
- Nimi: Amna Mahfooz, MS(PH)
- Puhelinnumero: +923438101441
- Sähköposti: amna.mahfooz@cgph.org.pk
Tutki yhteystietojen varmuuskopiointi
- Nimi: Faheem Baig
- Puhelinnumero: +923345379004
- Sähköposti: faheem@cgph.org.pk
Opiskelupaikat
-
-
-
Islamabad, Pakistan
- Rekrytointi
- Mercy Corps Pakistan
-
Ottaa yhteyttä:
- Nainan Nawaz
- Sähköposti: nanawaz@mercycorps.org
-
Päätutkija:
- Abdullah Latif
-
-
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
- Lapsi
- Aikuinen
- Vanhempi Aikuinen
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Kuvaus
Osallistumiskriteerit: Kaikki leirintäalueille saapuvat henkilöt voivat osallistua seulontaan, mukaan lukien ne, joilla on aiemmin ollut tuberkuloosi.
Poissulkemiskriteerit: Alle 15-vuotiaat lapset ja raskaana olevat naiset suljetaan pois.
Opintosuunnitelma
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
- Ensisijainen käyttötarkoitus: Terveyspalvelututkimus
- Jako: Satunnaistettu
- Inventiomalli: Crossover-tehtävä
- Naamiointi: Yksittäinen
Aseet ja interventiot
Osallistujaryhmä / Arm |
Interventio / Hoito |
|---|---|
|
Kokeellinen: Interventio
Leirintäalueen valinta TB:n aktiivisen tapauksen etsimiseen MATCH-AI:n avulla
|
Ensisijainen toimenpide tässä tutkimuksessa on MATCH-AI:n, tekoälyohjelmiston käyttöönotto, joka mallintaa osapiirin tuberkuloosin esiintyvyyttä ohjaamaan ACF-leirien paikanvalintaa.
MATCH-AI-työkalu käyttää Bayesin mallinnuslähestymistapaa tuberkuloosin esiintyvyyden ennustamiseen 10 000 monikulmioiksi kartoitetun väestön resoluutiolla.
Malli integroi tietoja useista eri lähteistä, mukaan lukien historialliset tuberkuloositilan ilmoitustiedot, aiemmat ACF-tiedot sekä kontekstuaaliset tekijät, kuten väestötiedot, tulot, väestötiheys, terveysindikaattorit, kuten rokotuskattavuus ja ilmastoon liittyvät muuttujat, ennustamaan paikallista tuberkuloosin esiintyvyyttä.
Interventiohaarassa leirit toteutetaan ensisijaisesti MATCH-AI:n ohjaamissa paikoissa.
|
|
Ei väliintuloa: Ohjaus
Leirintäalueen valinta tuberkuloosin aktiivisen tapauksen löytämiseksi olemassa olevien lähestymistapojen avulla.
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Leiripositiivisuuden tuotto
Aikaikkuna: 12 kuukautta
|
Jokaisessa leirissä diagnosoitujen bakteriologisesti vahvistettujen tuberkuloositapausten (B+) määrä
|
12 kuukautta
|
Toissijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Leirin positiivisuusaste
Aikaikkuna: 12 kuukautta
|
Bakteriologisesti vahvistetut tuberkuloositapaukset (B+) seulottua väestöä kohden
|
12 kuukautta
|
|
Camp All-Forms tuotto
Aikaikkuna: 12 kuukautta
|
Jokaisessa leirissä diagnosoitujen All-Forms TB (AF-TB) -tapausten määrä
|
12 kuukautta
|
|
Camp All-Forms TB-hinta
Aikaikkuna: 12 kuukautta
|
All-Forms TB (AF-TB) -tapaukset seulottua väestöä kohti
|
12 kuukautta
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Yhteistyökumppanit
Tutkijat
- Päätutkija: Faran Emmanuel, Centre for Global Public Health Pakistan
Opintojen ennätyspäivät
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Todellinen)
Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)
Opintojen valmistuminen (Arvioitu)
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeksi vahvistettu
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Avainsanat
Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja
Muut tutkimustunnusnumerot
- CGPH-TB2023-24
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
IPD-suunnitelman kuvaus
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .