Denna sida har översatts automatiskt och översättningens korrekthet kan inte garanteras. Vänligen se engelsk version för en källtext.

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

22 maj 2026 uppdaterad 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.

Studieöversikt

Status

Har inte rekryterat ännu

Betingelser

Intervention / Behandling

Studietyp

Interventionell

Inskrivning (Beräknad)

62

Fas

  • Inte tillämpbar

Kontakter och platser

Det här avsnittet innehåller kontaktuppgifter för dem som genomför studien och information om var denna studie genomförs.

Studiekontakt

Studieorter

  • Uganda
      • Kampala, Uganda
        • Uganda Heart Institute
        • Kontakt:
        • Huvudutredare:
          • Doreen Nakagaayi

Deltagandekriterier

Forskare letar efter personer som passar en viss beskrivning, så kallade behörighetskriterier. Några exempel på dessa kriterier är en persons allmänna hälsotillstånd eller tidigare behandlingar.

Urvalskriterier

Åldrar som är berättigade till studier

  • Barn
  • Vuxen
  • Äldre vuxen

Tar emot friska volontärer

Ja

Beskrivning

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

Det här avsnittet ger detaljer om studieplanen, inklusive hur studien är utformad och vad studien mäter.

Hur är studien utformad?

Designdetaljer

  • Primärt syfte: Diagnostisk
  • Tilldelning: Randomiserad
  • Interventionsmodell: Parallellt uppdrag
  • Maskning: Enda

Vapen och interventioner

Deltagargrupp / Arm
Intervention / Behandling
Inget ingripande: 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.
Experimentell: 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.
Diagnostiskt test: AI assisted echocardiography
Continue standard of care with AI-assisted echocardiography

Vad mäter studien?

Primära resultatmått

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

Sekundära resultatmått

Resultatmått
Åtgärdsbeskrivning
Tidsram
Interpretation Sensitivity
Tidsram: 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

Samarbetspartners och utredare

Det är här du hittar personer och organisationer som är involverade i denna studie.

Sponsor

Children's Hospital Medical Center, Cincinnati

Samarbetspartners

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

Utredare

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

Studieavstämningsdatum

Dessa datum spårar framstegen för inlämningar av studieposter och sammanfattande resultat till ClinicalTrials.gov. Studieposter och rapporterade resultat granskas av National Library of Medicine (NLM) för att säkerställa att de uppfyller specifika kvalitetskontrollstandarder innan de publiceras på den offentliga webbplatsen.

Studera stora datum

Studiestart (Beräknad)

1 juni 2026

Primärt slutförande (Beräknad)

1 juni 2028

Avslutad studie (Beräknad)

1 juni 2028

Studieregistreringsdatum

Först inskickad

14 maj 2026

Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna

14 maj 2026

Första postat (Faktisk)

20 maj 2026

Uppdateringar av studier

Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)

27 maj 2026

Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna

22 maj 2026

Senast verifierad

1 maj 2026

Mer information

Termer relaterade till denna studie

Nyckelord

Ytterligare relevanta MeSH-villkor

Andra studie-ID-nummer

  • 2026-0304

Plan för individuella deltagardata (IPD)

Planerar du att dela individuella deltagardata (IPD)?

NEJ

Läkemedels- och apparatinformation, studiedokument

Studerar en amerikansk FDA-reglerad läkemedelsprodukt

Nej

Studerar en amerikansk FDA-reglerad produktprodukt

Nej

Denna information hämtades direkt från webbplatsen clinicaltrials.gov utan några ändringar. Om du har några önskemål om att ändra, ta bort eller uppdatera dina studieuppgifter, vänligen kontakta register@clinicaltrials.gov. Så snart en ändring har implementerats på clinicaltrials.gov, kommer denna att uppdateras automatiskt även på vår webbplats .

Prenumerera