Artificial Intelligence to Scale Early Rheumatic Heart Disease Detection (SHIELD 1)
2026年5月22日 更新者：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.
調査の概要
研究の種類
介入
入学 (推定)
62
段階
- 適用できない
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究連絡先
- 名前：Isabella Brigham
- 電話番号：513-517-1307
- メール：isabella.aspromonte@cchmc.org
研究場所
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Kampala、ウガンダ
- Uganda Heart Institute
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コンタクト：
- Doreen Nakagaayi
- 電話番号：+256 780770785
- メール：dnakagaayi@gmail.com
-
主任研究者：
- Doreen Nakagaayi
-
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
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
はい
説明
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.
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
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：診断
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：並列代入
- 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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介入なし：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.
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実験的：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.
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Continue standard of care with AI-assisted echocardiography
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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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Accuracy of Provider RHD Screening
時間枠：1 year
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The number of correctly identified (positive or negative) screenings divided by the total number of exams.
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1 year
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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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Interpretation Sensitivity
時間枠：6 months
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The number of correctly identified positive screening exams divided by the sum of correctly identified positive and incorrectly identified negative exams.
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6 months
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
協力者
捜査官
- 主任研究者：Andrea Beaton、Children's Hospital Medical Center, Cincinnati
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (推定)
2026年6月1日
一次修了 (推定)
2028年6月1日
研究の完了 (推定)
2028年6月1日
試験登録日
最初に提出
2026年5月14日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年5月14日
最初の投稿 (実際)
2026年5月20日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年5月27日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年5月22日
最終確認日
2026年5月1日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。