結核の進行中の症例発見のためのホットスポットの特定のための MATCH AI 予測モデリングの使用の影響評価 (SPOT-TB)
パキスタンにおける結核の活動性症例発見のホットスポットを特定するための MATCH AI 予測モデリングの使用の影響評価: 実用的なステップウェッジクラスターランダム化試験
調査の概要
詳細な説明
過去数十年にわたる大きな進歩にも関わらず、2021 年には推定 1,060 万人が結核 (TB) に罹患し、この病気により世界中で 160 万人が死亡しました。 パキスタンは結核負担が世界で5番目に高い国としてランク付けされており、同国では結核により年間4万2000人が死亡している。 パキスタンの結核対策における重要な課題は、すべての結核患者の診断と治療を確実に行うことである。 2020年には、57万3,000件の事件のうち、合計27万6,736件（48％）が通知されました。 この症例と検出のギャップを埋めることは、国家結核プログラム (NTP) の重要な目標です。 積極的症例発見（ACF）は、地域社会の結核に対する体系的なスクリーニングによって症例検出を増やす潜在的な戦略です。 最近の証拠は、ACF が早期発見を通じて集団レベルの結核の発生率と有病率を減らすこともできることを示しています。 ACF介入は地域社会での治験で有効性が証明されており、現在パキスタンで大規模に実施されているが、プログラム的な設定におけるその収量と費用対効果については懸念が残っている。
この研究の主な目的は、サブ地区の結核罹患率をモデル化する人工知能ソフトウェアである MATCH-AI を使用した地域ベースのスクリーニングに対する的を絞ったアプローチが、パキスタンにおける ACF 介入の収率を向上できるかどうかを調査することです。 介入部門では、フィールドチームは、主に MATCH-AI によって結核の有病率が高いと予測された場所で、地域ベースの ACF 活動 (チェストキャンプと呼ばれる) を実施します。 管理部門では、現場チームはキャンプ地の選択に向けて既存のアプローチを引き続き利用します。 この試験は、NTPの実施パートナーと協力してパキスタンの65の地区で実施される。
研究の種類
入学 (推定)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前：Amna Mahfooz, MS(PH)
- 電話番号：+923438101441
- メール：amna.mahfooz@cgph.org.pk
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Faheem Baig
- 電話番号：+923345379004
- メール：faheem@cgph.org.pk
研究場所
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Islamabad、パキスタン
- 募集
- Mercy Corps Pakistan
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コンタクト：
- Nainan Nawaz
- メール：nanawaz@mercycorps.org
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主任研究者：
- Abdullah Latif
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 子
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
説明
参加基準: 結核の既往歴のある人も含め、キャンプ場に来るすべての人はスクリーニングに参加する資格があります。
除外基準: 15 歳未満の子供および妊娠中の女性は除外されます。
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：ヘルスサービス研究
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：クロスオーバー割り当て
- マスキング：独身
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：介入
MATCH-AI を使用した結核患者の積極的な発見のためのキャンプサイトの選択
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この研究における主な介入は、ACFキャンプのサイト選択をガイドするために、サブ地区の結核罹患率をモデル化する人工知能ソフトウェアであるMATCH-AIの展開である。
MATCH-AI ツールは、ベイジアン モデリング アプローチを使用して、ポリゴンとしてマッピングされた 10,000 人の人口の解像度で結核罹患率を予測します。
このモデルは、過去の結核施設通知データ、以前のACFデータに加え、人口動態、収入、人口密度、ワクチン接種率などの健康指標、気候関連変数などの状況要因を含むさまざまなソースからのデータを統合し、局地的な結核罹患率を予測します。
介入部門では、キャンプは主に MATCH-AI によって誘導される場所で実施されます。
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介入なし：コントロール
既存のアプローチを使用して結核の積極的な症例を見つけるためのキャンプサイトの選択。
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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キャンプでのポジティブな成果
時間枠：12ヶ月
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各キャンプで診断された細菌学的に確認された結核（B+）症例の数
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12ヶ月
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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キャンプ陽性率
時間枠：12ヶ月
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スクリーニングされた集団あたりの細菌学的に確認された結核 (B+) 症例数
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12ヶ月
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キャンプの全形態の収量
時間枠：12ヶ月
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各キャンプで診断された全型結核（AF-TB）症例数
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12ヶ月
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キャンプ全形態の結核率
時間枠：12ヶ月
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スクリーニング対象集団あたりの全型結核（AF-TB）症例数
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12ヶ月
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協力者と研究者
捜査官
- 主任研究者：Faran Emmanuel、Centre for Global Public Health Pakistan
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- CGPH-TB2023-24
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
IPD プランの説明
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
米国FDA規制機器製品の研究
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