Hodnocení předvídatelnosti obtížné intubace pomocí systémů podporovaných umělou inteligencí pomocí antropometrických a ultrasonografických měření používaných při předoperačním hodnocení dýchacích cest
Přehled studie
Postavení
Intervence / Léčba
- Jiný: Thyromentální vzdálenost
- Jiný: Obvod krku
- Jiný: Vzdálenost otevírání úst
- Jiný: Vzdálenost od čelisti k hyoidní kosti s krkem v neutrální poloze
- Jiný: Vzdálenost od čelisti k hyoidní kosti s krkem v prodloužení
- Jiný: Vzdálenost mezi kůží a průdušním
- Jiný: Vzdálenost mezi kůží a epiglottis
- Jiný: Vzdálenost mezi kůží a přední komisí hlasivky:
- Jiný: Vzdálenost mezi kůží a hyoidní kostí
- Jiný: Maximální tloušťka jazyka
Detailní popis
Obtížná intubace, zejména nepředvídatelná obtížná intubace, je pro každého anesteziologa náročným scénářem. Pacienti, kteří jsou původně hodnoceni jako vhodné pro rutinní správu dýchacích cest, se mohou projevit jako obtížně intubující v 5% až 22% případů. Přesné hodnocení a řízení obtížných dýchacích cest je zásadní, protože selhání v řízení dýchacích cest může vést k vážné morbiditě a úmrtnosti.
Posouzení dýchacích cest pomáhá identifikovat předvídatelné obtížné dýchací cesty, ale nevylučuje pacienty s normálními klinickými hodnoceními, kteří mohou stále zažít nepředvídatelnou obtížnou intubaci. Primárním cílem vyšetření dýchacích cest je detekovat patologie horních dýchacích cest nebo anatomické anomálie. Několik fyzikálních charakteristik je spojeno s obtížnými dýchacími cesty a neúspěšnou intubací, včetně omezené mobility krku, chrápání, krátké sternomentální vzdálenosti a zvýšeného obvodu krku.
Společné nástroje pro hodnocení dýchacích cest, jako je klasifikace Mallampati a test na kousnutí horního rtů, vyžadují spolupráci pacienta, což omezuje jejich použitelnost u uklidňujících, traumat nebo nereagujících pacientů. Klasifikace Cormack-Lehane, která se používá během přímé laryngoskopie, je invazivní a neumožňuje předprocedurální přípravu. V této souvislosti získaly význam neinvazivní, rychlé a dostupné ultrasonografické hodnocení a antropometrická měření při předpovídání obtížných dýchacích cest.
S technologickým pokrokem se systémy podpory rozhodování a aplikacemi umělé inteligence (AI) stále více používají k prevenci nepříznivých výsledků. Úspěšné řízení dýchacích cest je zvláště kritické u vysoce rizikových pacientů, kde je nezbytné rychlé rozhodování. Snadno přístupné, nosné, neinvazivní ultrasonografické měření, integrované s programy učení na bázi AI, mají potenciál předpovídat obtížnou intubaci předem. To umožňuje včasnou přípravu, včasné zásahy a snížení rizik ohrožujících život.
V této studii se researhers zaměřili na předpovídání obtížné intubace předoperativní pomocí neinvazivních antropometrických a ultrasonografických měření horních dýchacích cest v kombinaci s programy na podporu rozhodování s AI-A-A-pomocí, aniž by vyžadovaly jakékoli invazivní postupy.
Naše hypotéza je, že předoperační hodnocení dýchacích cest prostřednictvím antropometrických a ultrasonografických měření, podporovaných programy na podporu rozhodování založených na AI, může přesně předpovídat obtížnou intubaci a usnadnit včasnou přípravu
Typ studie
Zápis (Aktuální)
Kontakty a umístění
Studijní místa
-
-
-
Duzce, Krocan
- Duzce University
-
-
Kritéria účasti
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
- Dospělý
- Starší dospělý
Přijímá zdravé dobrovolníky
Metoda odběru vzorků
Studijní populace
Popis
Kritéria pro zařazení:
- Pacienti starší 18 let
- Pacienti, kteří podstoupí obecnou anestézii
Kritéria pro vyloučení:
- Těhotné ženy
- Ti s vrozenými a/nebo získanými deformami obličeje
- Pacienti, kteří dříve podstoupili operaci dýchacích cest horního krku
- Pacienti s nádory hlavy a krku
- Pacienti, kteří podstoupí tyreoidektomii
Studijní plán
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
Kohorty a intervence
Skupina / kohorta |
Intervence / Léčba |
|---|---|
|
Pacienti ve věku 18 až 20 let, kteří dostanou obecnou anestézii
Pacienti s ASA I-III nad 18 let, kteří splňují kritéria pro zařazení k podstoupení obecné anestézie
|
Vzdálenost mezi chrupavkou brady a štítné žlázy s páskou, když je pacient v neutrální poloze
Měření obvodu krku pomocí měření pásky, když je pacient v neutrální poloze
Vzdálenost mezi horní a dolní zuby v bodě, kde je otevření úst maximální, když je pacient v neutrální poloze.
Vzdálenost od mentum k hyoidní kosti s krkem v neutrální poloze ultrasonografie
Ultrazvukové měření vzdálenosti od mentum k hyoidní kosti s krkem v prodloužení
Ultrazvukové měření vzdálenosti mezi kůží a průdušním
Vzdálenost mezi kůží a epiglottis měřeno ultrasonografií
Vzdálenost mezi kůží a přední komisí hlasivky měřené ultrasonografií
Vzdálenost mezi kůží a hyoidní kostí měřenou ultrasonografií
Měření maximální tloušťky jazyka ultrasonografií
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Podpora algoritmu vektorového stroje Procento přesnosti v předpokládaných obtížných intubacích
Časové okno: Ultrasonografická a antropometrická měření každého pacienta trvala přibližně 20 minut. Odhady strojového učení pro každého pacienta jsou přibližně 1 minuty.
|
Datový soubor, označený na základě znaleckého posouzení obtížné intubace, byl klasifikován pomocí osmi široce přijímaných algoritmů strojového učení: logistická regrese (LR) [6], podpůrný vektorový stroj (SVM) [7], náhodný les (RF) [8], K-vynechání sousedů [9], Gaussian Naive Bayes (GNB) [10], Catboost [11], a LECTOST, [11], A LICKOST [11], [11], A LICKOST [11], [11], A LICKOST [11], [11], [11], A LICNIONS [11], A LICKOST [11], A LICKOST [11], KOSTOST [12], KOSTOST [12], KOSTOST [12], A HOSTOSTIE [12], A LICNOST [11], HOSTOST [10], KNOST [9]. (Dt) [13].
Z původních 30 parametrů bylo vybráno 15 nejvlivnějších rysů na základě metod extrakce prvků a relevance literatury.
Mezi kroky předběžného zpracování zahrnovaly manipulace s chybějícími hodnotami s neúplnými záznamy.
Datový soubor byl rozdělen do tréninku (80%) a testovacích (20%) sad.
Modely byly vyškoleny na tréninkové sadě, přičemž hyperparametrové ladění prováděné pětinásobnou křížovou validací, aby se zabránilo nadměrnému nárazu.
Konečný výkon modelu byl vyhodnocen na nezávislé zkušební sadě.
|
Ultrasonografická a antropometrická měření každého pacienta trvala přibližně 20 minut. Odhady strojového učení pro každého pacienta jsou přibližně 1 minuty.
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Sponzor
Vyšetřovatelé
- Vrchní vyšetřovatel: Gizem DEMIR SENOGLU, Duzce University
Termíny studijních záznamů
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Aktuální)
Primární dokončení (Aktuální)
Dokončení studie (Aktuální)
Termíny zápisu do studia
První předloženo
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První zveřejněno (Aktuální)
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Naposledy ověřeno
Více informací
Termíny související s touto studií
Další identifikační čísla studie
- 2022/65
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty
Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA
Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA
produkt vyrobený a vyvážený z USA
Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .