Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

AI-Assisted Personalized Heat-Risk Alerts (HEAT-CARE)

12 września 2026 zaktualizowane przez: Prof. Dr. Shamaila Mohsin, PhD, National University of Medical Sciences, Pakistan

Effectiveness of an Artificial Intelligence-Assisted Personalized Heat-Risk Alert System in Reducing Heat-Related Illness Among Adults With Chronic Conditions: A Randomized Controlled Trial in Pakistan

This two-arm randomized controlled trial will evaluate whether an artificial intelligence-assisted personalized heat-risk alert system reduces heat-related illness symptom burden among adults with chronic conditions. The intervention will integrate prespecified clinical characteristics with the Pakistan Meteorological Department's same-day forecast maximum temperature to classify individual heat-related acute clinical-event risk and deliver personalized alerts through a mobile application. The control group will receive a generic PMD heat-health advisory through the same application.

Przegląd badań

Status

Rekrutacyjny

Warunki

Interwencja / Leczenie

Szczegółowy opis

Extreme heat poses increased health risks for adults living with chronic conditions. Conventional heat-health warning systems generally provide population-level advisories and may not account for individual clinical vulnerability. This study will evaluate an artificial intelligence-assisted personalized heat-risk alert system designed to integrate individual clinical characteristics with environmental exposure information.

The trial will enroll 120 adults with hypertension, type 2 diabetes, chronic kidney disease, cardiovascular disease, and/or obesity from the outpatient department of a selected tertiary-care hospital in Gujranwala, Pakistan. Participants will be randomized 1:1 to an intervention or control group and followed for six weeks.

On days when the Pakistan Meteorological Department same-day forecast maximum temperature is ≥36°C, the intervention system will process prespecified clinical characteristics and the temperature forecast through a locked AI Prediction Model. Participants will be classified into low, moderate, or high heat-related acute clinical-event risk categories, with corresponding personalized heat-health messaging. The control group will receive a generic PMD heat-health advisory through the same patient-facing mobile application without AI-based risk stratification or clinical personalization.

The primary outcome is Heat-Related Illness Symptom Score (HRISS) at Week 6. Secondary outcomes include heat-protective behaviors, heat-health knowledge, attitudes and practices, heat-related emergency department visits and hospital admissions, and application engagement. The AI model will be developed and internally validated using a separate historical hospital dataset containing heat-related emergency department visits/admissions and will be locked before intervention delivery.

Typ studiów

Interwencyjne

Zapisy (Szacowany)

120

Faza

  • Nie dotyczy

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Kontakt w sprawie studiów

Lokalizacje studiów

  • Pakistan
    • Punjab Province
      • Gujranwala, Punjab Province, Pakistan, 52250
        • Rekrutacyjny
        • Gondal Medical Complex

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Opis

Inclusion Criteria:

  • Adults aged 18 years or older attending the outpatient department of the selected tertiary-care hospital during the recruitment period.
  • Have a documented diagnosis of at least one chronic non-communicable disease associated with increased susceptibility to heat-related illness, including hypertension, type 2 diabetes mellitus, chronic kidney disease, cardiovascular disease, or obesity (BMI ≥30 kg/m²).
  • Have access to a personal smartphone capable of receiving study heat-risk alert notifications.
  • Be able to read Urdu or English, or have a household member/caregiver available to read and explain study alerts when required.
  • Be willing and able to provide written informed consent.
  • Intend to remain within the study catchment area for the duration of the six-week study period to facilitate follow-up.

Exclusion Criteria:

  • Patients requiring immediate emergency treatment or hospital admission at the time of recruitment.
  • Individuals with severe cognitive impairment, dementia, psychotic illness, or another medical condition that limits their ability to understand study procedures or provide informed consent.
  • Patients with terminal illness or those receiving palliative care.
  • Individuals with severe visual, hearing, or communication impairments that prevent effective receipt of the study alert intervention and outcome assessment without a reliable caregiver.
  • Pregnant women, because pregnancy has distinct physiological responses to heat exposure and would require separate clinical risk stratification beyond the scope of this study.
  • Participants currently enrolled in another clinical trial or structured behavioral intervention related to heat-health, climate adaptation, or chronic disease self-management.
  • Participants who are unable or unwilling to comply with study procedures or complete the required follow-up assessment.

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

  • Główny cel: Leczenie podtrzymujące
  • Przydział: Randomizowane
  • Model interwencyjny: Przydział równoległy
  • Maskowanie: Pojedynczy

Broń i interwencje

Grupa uczestników / Arm
Interwencja / Leczenie
Eksperymentalny: AI-Assisted Personalized Heat-Risk Alert
Participants will receive AI-assisted personalized heat-risk alerts through the patient-facing mobile application on days when the Pakistan Meteorological Department's same-day forecast maximum temperature is ≥36°C. A locked AI prediction model will integrate prespecified clinical characteristics and the same-day temperature forecast to classify heat-related acute clinical-event risk as low, moderate, or high. Risk-category-specific heat-health messaging will then be delivered through the application.
Behawioralne: AI-Assisted Personalized Heat-Risk Alert System
A mobile application-based heat-health alert system that uses a locked AI prediction engine to integrate prespecified individual clinical characteristics with the Pakistan Meteorological Department's same-day forecast maximum temperature (≥36°C) and classify participants into low, moderate, or high heat-related acute clinical-event risk categories. The application delivers corresponding personalized heat-health messages.
Aktywny komparator: Generic PMD Heat-Health Advisory
Participants will receive a generic Pakistan Meteorological Department heat-health advisory through the same patient-facing mobile application on days when the same-day forecast maximum temperature is ≥36°C. The control condition will not include AI-based risk stratification, individualized risk classification, or disease-specific personalization.
Behawioralne: Generic PMD Heat-Health Advisory
Generic Pakistan Meteorological Department heat-health advisory delivered through the same patient-facing mobile application when the same-day forecast maximum temperature is ≥36°C, without AI-based risk stratification or individualized clinical personalization.

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Heat-Related Illness Symptom Score (HRISS)
Ramy czasowe: Baseline and six weeks after randomization
The total HRISS score ranges from 0 to 20, based on 10 heat-related illness symptom items assessed for the preceding 7 days; higher scores indicate greater heat-related illness symptom burden. HRISS will be assessed at baseline and Week 6, with the primary analysis comparing Week-6 HRISS between groups after adjustment for baseline HRISS.
Baseline and six weeks after randomization

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Heat-Health Protective Behavior Checklist (HPBC)
Ramy czasowe: Baseline and six weeks after randomization
The total score on the 10-item Heat-Health Protective Behavior Checklist (HPBC) ranges from 0 to 10, with higher scores indicating greater adoption of heat-protective behaviors. HPBC will be assessed at baseline and Week 6, with the between-group comparison based on the Week-6 score adjusted for baseline.
Baseline and six weeks after randomization
Heat-Health Knowledge, Attitudes and Practices (KAP) Score
Ramy czasowe: Baseline and six weeks after randomization
Heat-health knowledge, attitudes, and practices will be assessed using the study's 20-item heat-health KAP questionnaire. The questionnaire will be administered at baseline and Week 6, with the prespecified between-group comparison based on the Week 6 assessment, adjusted for baseline values.
Baseline and six weeks after randomization
Heat-related hospital admissions
Ramy czasowe: From randomization through six weeks
Number of unplanned hospital admissions attributable to heat-related illness during the six-week intervention period.
From randomization through six weeks

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

National University of Medical Sciences, Pakistan

Śledczy

  • Główny śledczy: Shamaila Mohsin, PhD Public Health, Armed Forces Post Graduate Medical Institute, AFPGMI, NUMS, Rawalpindi

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)

1 września 2026

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

13 października 2026

Ukończenie studiów (Szacowany)

30 października 2026

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

12 września 2026

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

12 września 2026

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

17 września 2026

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

17 września 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

12 września 2026

Ostatnia weryfikacja

1 września 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Słowa kluczowe

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • 757-AAA-ERC-AFPGMI

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIE

Opis planu IPD

Individual participant-level data will not be made publicly available because the study involves sensitive clinical and health-related information from the participant population. Data will be retained and managed in accordance with the approved study protocol, institutional requirements, and applicable ethical and privacy requirements. De-identified aggregate findings will be reported in publications and other appropriate dissemination outputs.

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .

Subskrybuj