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.
研究概览
研究类型
介入性
注册 (估计的)
62
阶段
- 不适用
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习联系方式
- 姓名：Isabella Brigham
- 电话号码：513-517-1307
- 邮箱：isabella.aspromonte@cchmc.org
学习地点
-
-
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Kampala、乌干达
- Uganda Heart Institute
-
接触：
- Doreen Nakagaayi
- 电话号码：+256 780770785
- 邮箱：dnakagaayi@gmail.com
-
首席研究员：
- Doreen Nakagaayi
-
-
参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 孩子
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
是的
描述
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.
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：诊断
- 分配：随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：单身的
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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无干预：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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实验性的：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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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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Accuracy of Provider RHD Screening
大体时间：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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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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Interpretation Sensitivity
大体时间：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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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
合作者
调查人员
- 首席研究员：Andrea Beaton、Children's Hospital Medical Center, Cincinnati
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (估计的)
2026年6月1日
初级完成 (估计的)
2028年6月1日
研究完成 (估计的)
2028年6月1日
研究注册日期
首次提交
2026年5月14日
首先提交符合 QC 标准的
2026年5月14日
首次发布 (实际的)
2026年5月20日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2026年5月27日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2026年5月22日
最后验证
2026年5月1日
更多信息
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