Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

Artificial Intelligence to Scale Early Rheumatic Heart Disease Detection (SHIELD 1)

22. mai 2026 oppdatert av: 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.

Studieoversikt

Status

Har ikke rekruttert ennå

Forhold

Intervensjon / Behandling

Studietype

Intervensjonell

Registrering (Antatt)

62

Fase

  • Ikke aktuelt

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiekontakt

Studiesteder

  • Uganda
      • Kampala, Uganda
        • Uganda Heart Institute
        • Ta kontakt med:
        • Hovedetterforsker:
          • Doreen Nakagaayi

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

  • Barn
  • Voksen
  • Eldre voksen

Tar imot friske frivillige

Ja

Beskrivelse

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.

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

  • Primært formål: Diagnostisk
  • Tildeling: Randomisert
  • Intervensjonsmodell: Parallell tildeling
  • Masking: Enkelt

Våpen og intervensjoner

Deltakergruppe / Arm
Intervensjon / Behandling
Ingen inngripen: 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.
Eksperimentell: 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.
Diagnostisk test: AI assisted echocardiography
Continue standard of care with AI-assisted echocardiography

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Accuracy of Provider RHD Screening
Tidsramme: 1 year
The number of correctly identified (positive or negative) screenings divided by the total number of exams.
1 year

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Interpretation Sensitivity
Tidsramme: 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

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Sponsor

Children's Hospital Medical Center, Cincinnati

Samarbeidspartnere

Vanderbilt University Medical Center
Ochsner Health System
Uganda Heart Institute
Children's National Health Center

Etterforskere

  • Hovedetterforsker: Andrea Beaton, Children's Hospital Medical Center, Cincinnati

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (Antatt)

1. juni 2026

Primær fullføring (Antatt)

1. juni 2028

Studiet fullført (Antatt)

1. juni 2028

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

14. mai 2026

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

14. mai 2026

Først lagt ut (Faktiske)

20. mai 2026

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

27. mai 2026

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

22. mai 2026

Sist bekreftet

1. mai 2026

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Nøkkelord

Ytterligere relevante MeSH-vilkår

Andre studie-ID-numre

  • 2026-0304

Plan for individuelle deltakerdata (IPD)

Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?

NEI

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .

Abonnere