Artificial Intelligence to Scale Early Rheumatic Heart Disease Detection (SHIELD 1)
perjantai 22. toukokuuta 2026 päivittänyt: Children's Hospital Medical Center, Cincinnati
The main goal of this project is to see if RADAR (Rapid AI-assisted Detection and Analysis of Rheumatic heart disease), which is a machine and deep-learning AI model, can help make rheumatic heart disease (RHD) screening easier to expand.
Specifically, the project will test whether RADAR can screen as accurately-or more accurately-than current methods, and whether it can be used effectively in different low-resource settings.
The aim is to show that RADAR could be adopted and used widely around the world.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Ei vielä rekrytointia
Interventio / Hoito
Opintotyyppi
Interventio
Ilmoittautuminen (Arvioitu)
62
Vaihe
- Ei sovellettavissa
Yhteystiedot ja paikat
Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.
Opiskeluyhteys
- Nimi: Isabella Brigham
- Puhelinnumero: 513-517-1307
- Sähköposti: isabella.aspromonte@cchmc.org
Opiskelupaikat
-
-
-
Kampala, Uganda
- Uganda Heart Institute
-
Ottaa yhteyttä:
- Doreen Nakagaayi
- Puhelinnumero: +256 780770785
- Sähköposti: dnakagaayi@gmail.com
-
Päätutkija:
- Doreen Nakagaayi
-
-
Osallistumiskriteerit
Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
- Lapsi
- Aikuinen
- Vanhempi Aikuinen
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Joo
Kuvaus
Inclusion Criteria:
- Employed at a participating ADUNU facility
- Holds a designated role in the ADUNU program as a nurse screener
Exclusion Criteria:
- None. The pragmatic trial design includes all eligible staff at participating facilities.
Opintosuunnitelma
Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
- Ensisijainen käyttötarkoitus: Diagnostiikka
- Jako: Satunnaistettu
- Inventiomalli: Rinnakkaistehtävä
- Naamiointi: Yksittäinen
Aseet ja interventiot
Osallistujaryhmä / Arm |
Interventio / Hoito |
|---|---|
|
Ei väliintuloa: Standard non-AI echocardiography
In the Standard non-AI Echocardiography arm, participants will receive the current standard of care under the ADUNU program, which includes a single parasternal long-axis view with black-and-white and color Doppler imaging.
Providers have been trained to recognize mitral regurgitation greater than 1.5 or 2 cm, any aortic insufficiency, qualitatively reduced left ventricular systolic function, and pericardial effusion.
Detection of any of these findings constitutes a screen positive, prompting referral for a confirmatory echocardiogram.
|
|
|
Kokeellinen: RADAR-AI-assisted echocardiography
In the RADAR Echocardiography arm, participants will undergo AI-assisted screening according to the well-established RADAR protocol including the same image acquisition protocol but interpreted by the tablet-based software based on two independent AI algorithms 1) RHD positive or negative and 2) mitral regurgitation jet length.
Positive findings from either algorithm constitutes a screen positive.
Providers may also refer for other concerns.
|
Continue standard of care with AI-assisted echocardiography
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Accuracy of Provider RHD Screening
Aikaikkuna: 1 year
|
The number of correctly identified (positive or negative) screenings divided by the total number of exams.
|
1 year
|
Toissijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Interpretation Sensitivity
Aikaikkuna: 6 months
|
The number of correctly identified positive screening exams divided by the sum of correctly identified positive and incorrectly identified negative exams.
|
6 months
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.
Yhteistyökumppanit
Tutkijat
- Päätutkija: Andrea Beaton, Children's Hospital Medical Center, Cincinnati
Opintojen ennätyspäivät
Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan julkisella verkkosivustolla.
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Arvioitu)
Maanantai 1. kesäkuuta 2026
Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)
Torstai 1. kesäkuuta 2028
Opintojen valmistuminen (Arvioitu)
Torstai 1. kesäkuuta 2028
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Torstai 14. toukokuuta 2026
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Torstai 14. toukokuuta 2026
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Keskiviikko 20. toukokuuta 2026
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Keskiviikko 27. toukokuuta 2026
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Perjantai 22. toukokuuta 2026
Viimeksi vahvistettu
Perjantai 1. toukokuuta 2026
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja
Muut tutkimustunnusnumerot
- 2026-0304
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
EI
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Ei
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
Ei
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 .