- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT06702774
Ricerca sulle principali tecnologie interventistiche per il controllo dell’epidemia nelle aree ad alta prevalenza di tubercolosi nel Guangxi, Cina
Individuazione attiva dei casi utilizzando furgoni mobili dotati di test radiologici assistiti dall'intelligenza artificiale e raccolta dell'espettorato per test diagnostici rapidi per ridurre la prevalenza della tubercolosi tra le popolazioni ad alto rischio nella Cina rurale: uno studio pragmatico controllato randomizzato su cluster
L’obiettivo di questo studio è scoprire se l’utilizzo di furgoni mobili con tecnologia avanzata può aiutare a ridurre la tubercolosi (TBC) nelle zone rurali del Guangxi, in Cina. Lo studio esaminerà inoltre quanto questo approccio sia pratico ed economicamente vantaggioso. Le principali domande a cui si intende rispondere sono: 1) Questo nuovo metodo di screening riduce il numero di casi di tubercolosi tra i gruppi ad alto rischio? e 2) Questo metodo è pratico e accettabile per le comunità e gli operatori sanitari? I partecipanti allo studio: 1) si sottoporranno allo screening della tubercolosi con furgoni mobili che utilizzano l'intelligenza artificiale (AI) per leggere le radiografie del torace, 2) risponderanno a un breve questionario sui loro sintomi e sulla storia sanitaria e 3) forniranno campioni di espettorato per il test GeneXpert se necessario.
Alcune comunità riceveranno il nuovo metodo di screening, mentre altre continueranno con le consuete cure. I ricercatori confronteranno i tassi di tubercolosi nei due gruppi nell’arco di tre anni per vedere se il nuovo approccio funziona meglio per il controllo della tubercolosi. In caso di successo, questo metodo potrebbe essere utilizzato per migliorare il controllo della tubercolosi in altre aree.
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Questo studio valuta l’efficacia e la fattibilità di una nuova strategia di ricerca attiva dei casi (ACF) per la tubercolosi (TBC) nelle zone rurali del Guangxi, in Cina. L’intervento prevede l’uso di furgoni mobili dotati di radiologia assistita dall’intelligenza artificiale (AI) e test diagnostici rapidi (GeneXpert) per identificare i casi di tubercolosi tra le popolazioni ad alto rischio. La tubercolosi rappresenta un problema di salute pubblica significativo nelle aree di ricerca proposte, in particolare tra gli anziani, gli individui con una storia di tubercolosi, i contatti stretti di pazienti affetti da tubercolosi e quelli con condizioni di base come il diabete o l’HIV. Affrontando le lacune nelle cure di routine, questo studio mira a ridurre la prevalenza della tubercolosi e fornire spunti per l’implementazione di approcci simili in altri contesti ad alto carico.
Lo studio è concepito come uno studio pragmatico, parallelo, randomizzato e controllato condotto in due contee con elevata prevalenza di tubercolosi. Un totale di 23 township sono stati randomizzati in gruppi di intervento e di controllo in un rapporto 1:1. Nel gruppo di intervento, durante il primo anno verrà condotta una campagna ACF una tantum. Questa campagna integra la radiografia digitale (DR) supportata dall’intelligenza artificiale per le radiografie del torace, lo screening dei sintomi e la raccolta dell’espettorato per i test della tubercolosi in laboratorio. Il gruppo di controllo continuerà a ricevere cure di routine, basandosi principalmente sulla ricerca passiva dei casi. Il trattamento della tubercolosi in entrambi i gruppi seguirà le linee guida nazionali standard.
I partecipanti sono individui di età pari o superiore a 15 anni ad alto rischio di tubercolosi. Ciò include gli anziani, gli individui precedentemente trattati per la tubercolosi o con stretto contatto con pazienti affetti da tubercolosi diagnosticati negli ultimi tre anni e quelli con diagnosi clinica di patologie come il diabete o l’HIV o esposti a rischi professionali come l’estrazione mineraria. Nel gruppo di intervento, furgoni mobili dotati di macchine DR e magazzini refrigerati visiteranno i villaggi per eseguire screening in loco. Gli individui idonei verranno sottoposti a radiografie del torace e forniranno campioni di espettorato se vengono rilevati sintomi o anomalie correlati alla tubercolosi sulle radiografie. I campioni di espettorato verranno trasportati agli ospedali della contea per test diagnostici utilizzando la microscopia a striscio, la coltura e le tecnologie GeneXpert. I casi di tubercolosi diagnosticati verranno tempestivamente notificati e indirizzati al trattamento secondo le linee guida nazionali.
L'esito principale di questo studio è la prevalenza di tubercolosi confermata batteriologicamente tra le popolazioni ad alto rischio nell'anno 3. La raccolta dei dati include informazioni demografiche, cliniche, di laboratorio e sui costi dal punto di vista del paziente, del sistema sanitario e della società. L'analisi utilizzerà modelli di regressione logistica a effetti misti per valutare l'impatto dell'intervento sugli esiti primari e secondari. L’analisi costo-efficacia calcolerà il costo incrementale necessario per una riduzione percentuale della prevalenza della tubercolosi. Inoltre, una valutazione del processo valuterà la fattibilità, l'accettabilità e la fedeltà dell'intervento utilizzando metodi qualitativi e quantitativi, comprese interviste con operatori sanitari, membri della comunità e partecipanti, nonché l'analisi dei tassi di partecipazione.
Questo studio affronta le sfide legate al rilevamento della tubercolosi in ambienti rurali con risorse limitate integrando tecnologie innovative come l’intelligenza artificiale e soluzioni sanitarie mobili. Ha il potenziale per contribuire in modo significativo al raggiungimento della strategia per la fine della tubercolosi dell’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS), che mira a eliminare la tubercolosi entro il 2035. Lo studio ha ricevuto l'approvazione etica dal Comitato di revisione istituzionale del Guangxi e verrà ottenuto il consenso informato da tutti i partecipanti. I risultati di questo studio saranno diffusi attraverso pubblicazioni accademiche, resoconti politici e presentazioni a conferenze per informare le strategie globali di controllo della tubercolosi.
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: Dabin Liang, PhD
- Numero di telefono: +86 771 251 8743
- Email: gxmu958@163.com
Backup dei contatti dello studio
- Nome: Xiaoyan Liang
- Numero di telefono: +86 183 7717 1573
- Email: lxy530028@163.com
Luoghi di studio
-
-
Guangxi
-
Nanning, Guangxi, Cina, 530000
- Reclutamento
- Guangxi Zhuang Autonomous Region Center for Disease Control and Prevention
-
Contatto:
- Xiaoyan Liang
- Numero di telefono: +86 183 7717 1573
- Email: lxy530028@163.com
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Bambino
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Descrizione
Criteri di inclusione:
- tutti i residenti anziani (cioè di età pari o superiore a 65 anni)
- tutti i residenti di età compresa tra 15 e 64 anni affetti da una delle seguenti condizioni: essere pazienti precedentemente trattati per tubercolosi o contatti stretti di un paziente con un malato di tubercolosi diagnosticato negli ultimi tre anni; essendo stato clinicamente diagnosticato il diabete, positivo all'HIV o lavorato come minatore
- Avere firmato il modulo di consenso
Criteri di esclusione:
- Residenti che rifiutano la partecipazione.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Selezione
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Separare
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
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Sperimentale: Intervento
Nel primo anno si svolgerà una singola campagna attiva di ricerca di casi di tubercolosi, insieme alle cure abituali.
|
Gli abitanti dei villaggi saranno informati attraverso annunci pubblici e assistenti sociali.
Prima della campagna, gli assistenti sociali e i medici del villaggio recluteranno i partecipanti e otterranno il consenso attraverso visite porta a porta.
Un furgone mobile dotato di una macchina per radiografia digitale (DR) assistita da intelligenza artificiale e di un frigorifero visiterà i villaggi nelle date concordate.
I partecipanti completeranno un questionario sui sintomi della tubercolosi e saranno sottoposti allo screening DR.
Quelli con sintomi di tubercolosi o risultati DR anomali forniranno campioni di espettorato in loco e raccoglieranno ulteriori campioni mattina e sera.
Il personale formato garantirà la corretta raccolta e offrirà supporto per il nebulizzatore, se necessario.
I campioni verranno trasportati quotidianamente agli ospedali per i test utilizzando striscio, coltura e GeneXpert.
I partecipanti con risultati batteriologici negativi ma risultati anormali verranno indirizzati per un'ulteriore valutazione clinica.
|
|
Nessun intervento: Controllare
Verrà fornita la consueta assistenza e non sarà implementata alcuna attività attiva di ricerca dei casi.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Tasso di prevalenza della TBC batteriologicamente positiva
Lasso di tempo: Nel terzo anno dopo il reclutamento
|
Tasso di prevalenza di tubercolosi batteriologicamente positiva nell'anno 3 tra le popolazioni ad alto rischio, comprese quelle di età pari o superiore a 65 anni, coloro che hanno meno di 65 anni ma hanno una storia di trattamento per la tubercolosi o sono stati in stretto contatto con una persona con diagnosi di tubercolosi in passato tre anni, gli è stato diagnosticato clinicamente il diabete, l’HIV o ha un passato di lavoro come minatore.
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Nel terzo anno dopo il reclutamento
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Tasso di prevalenza della tubercolosi attiva
Lasso di tempo: Nell'anno 3 dopo il reclutamento
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Tasso di prevalenza della tubercolosi attiva, compresi i casi batteriologicamente positivi e negativi, tra le popolazioni ad alto rischio nell'anno 3
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Nell'anno 3 dopo il reclutamento
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Tassi di notifica di tubercolosi batteriologicamente positiva
Lasso di tempo: Nell'anno 3 dopo il reclutamento
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Tassi di notifica di casi di tubercolosi batteriologicamente positivi tra tutte le popolazioni nell’anno 3
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Nell'anno 3 dopo il reclutamento
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Tassi di notifica dei casi di tubercolosi attivi
Lasso di tempo: Nell'anno 3 dopo il reclutamento
|
Tassi di notifica dei casi di tubercolosi attiva, inclusi i casi batteriologicamente positivi e negativi tra tutte le popolazioni nell'anno 3
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Nell'anno 3 dopo il reclutamento
|
Collaboratori e investigatori
Sponsor
Investigatori
- Investigatore principale: Xiaolin Wei, PhD, University of Toronto
- Investigatore principale: Dabin Liang, PhD, Guangxi Zhuang Autonomous Region Center for Disease Control and Prevention
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Stimato)
Completamento dello studio (Stimato)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Stimato)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- GXTB202108
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
Descrizione del piano IPD
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
prodotto fabbricato ed esportato dagli Stati Uniti
Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .
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