- ICH GCP
- Register voor klinische proeven in de VS.
- Klinische proef NCT05139940
Validatie van kunstmatige intelligentie maakte tbc-screening en -diagnose mogelijk in Zambia
Studie Overzicht
Toestand
Conditie
Studietype
Inschrijving (Werkelijk)
Contacten en locaties
Studie Locaties
-
-
-
Lusaka, Zambia, 10101
- Chainda South Health Facility
-
Lusaka, Zambia, 10101
- Chawama first level hospital
-
Lusaka, Zambia, 10101
- Kanyama level 1
-
-
Deelname Criteria
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
Accepteert gezonde vrijwilligers
Bemonsteringsmethode
Studie Bevolking
De studie zal worden uitgevoerd vanuit Chainda South Clinic, Chawama en Kanyama General Hospitals. Deze faciliteiten worden geselecteerd op basis van bestaande toegang tot digitale radiografie. Deelnemers zullen worden getrokken uit patiënten die deze gezondheidsfaciliteiten bezoeken voor:
- Gezondheidszorg
- tbc-huishoudens van degenen die nauwe contacten hebben met tbc-huishoudens in het verzorgingsgebied van deze voorzieningen
Beschrijving
Inclusiecriteria:
Deelnemers die 18 jaar en ouder zijn met een bekende hiv-status of bereid zijn om hiv-testen te ondergaan als de hiv-status onbekend is en die aan de volgende criteria voldoen, worden in het onderzoek opgenomen:
Vermoedelijke tbc-patiënten gedefinieerd als een van de volgende:
○ Hoesten, gewichtsverlies, nachtelijk zweten, koorts
- Huishouden/nauwe tbc-contacten ongeacht symptomen
- Nieuw gediagnosticeerde hiv ongeacht de symptomen.
Uitsluitingscriteria:
- Personen die wel aan bovenstaande inclusiecriteria voldoen, worden uitgesloten. Bovendien worden personen met een voorgeschiedenis van tbc-behandeling binnen 365 dagen voorafgaand aan inschrijving uitgesloten.
Studie plan
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
Cohorten en interventies
Groep / Cohort |
|---|
|
Pilot Group om de werkingspunten voor AI-algoritmen te kalibreren (geschatte inschrijving tot 500)
Diagnostische test: TB AI-algoritmeprestaties bij het detecteren van actieve TB. Diagnostische test: TBC-diagnose uit sputum en urine (uitstrijkje, Xpert MTB RIF/ultra, Lipoarabinomannan (LAM) en mycobacteriële kweek) Diagnostische test: Abnormaal/Normaal AI-algoritme om abnormale/normale CXR's te detecteren. Diagnostische test: radioloogevaluatie van CXR's voor actieve tuberculose, abnormaal/normaal. Diagnostische test: Labs: hemoglobinegehalte, HIV-status, CD4-telling. |
|
Main Cross Sectional Group (geschatte inschrijving 1932 minus het volume in pilot)
Diagnostische test: TB AI-algoritmeprestaties bij het detecteren van actieve TB. Diagnostische test: TBC-diagnose uit sputum en urine (uitstrijkje, Xpert MTB RIF/ultra, Lipoarabinomannan (LAM) en mycobacteriële kweek) Diagnostische test: Abnormaal/Normaal AI-algoritme om abnormale/normale CXR's te detecteren. Diagnostische test: radioloogevaluatie van CXR's voor actieve tuberculose, abnormaal/normaal. Diagnostische test: Labs: hemoglobinegehalte, HIV-status, CD4-telling. |
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Pilot Group om de werkpunten voor AI-algoritmen te kalibreren
Tijdsspanne: 2 maanden
|
1. Selectie van werkpunten voor TB AI-algoritme en Abnormaal/Normaal AI-algoritme op CXR's voor resultaten die worden vermeld in de hoofddoorsnedegroep.
|
2 maanden
|
|
Belangrijkste dwarsdoorsnedegroep
Tijdsspanne: 7 maanden
|
1. Gevoeligheid en specificiteit van het tbc AI-algoritme bij het detecteren van actieve tbc op CXR in vergelijking met een panel van radiologen
|
7 maanden
|
Secundaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Belangrijkste dwarsdoorsnedegroep:
Tijdsspanne: 7 maanden
|
1. Gevoeligheid en specificiteit van het TB AI-algoritme bij het detecteren van actieve tbc in vergelijking met de prestatierichtlijnen van de Wereldgezondheidsorganisatie (WHO) met een gevoeligheid van 90% en een specificiteit van 70%
|
7 maanden
|
|
Belangrijkste dwarsdoorsnedegroep
Tijdsspanne: 7 maanden
|
2. Abnormale/normale gevoeligheid en specificiteit van het AI-algoritme in vergelijking met 90% gevoeligheid en 50% specificiteit.
|
7 maanden
|
Medewerkers en onderzoekers
Studie record data
Bestudeer belangrijke data
Studie start (Werkelijk)
Primaire voltooiing (Werkelijk)
Studie voltooiing (Werkelijk)
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
Eerst geplaatst (Werkelijk)
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Werkelijk)
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
Laatst geverifieerd
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden
Andere studie-ID-nummers
- Google AI
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
product vervaardigd in en geëxporteerd uit de V.S.
Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .