Denne side blev automatisk oversat, og nøjagtigheden af ​​oversættelsen er ikke garanteret. Der henvises til engelsk version for en kildetekst.

Etablering af luftvejsdatabase for kirurgiske patienter

Undersøgelse af metoden til forudsigelse af vanskelige luftveje baseret på kunstig intelligens

Besværlige luftveje er en væsentlig årsag til anæstesirelaterede skader med latente livstruende komplikationer. Forudse vanskelige luftveje i den præoperative periode er afgørende for patientens sikkerhed. Formålet med denne undersøgelse er at udvikle en computeralgoritme, der kan detektere, om patienten er en vanskelig luftvej baseret på fotografier fra seks aspekter. Denne metode vil mindske potentielle komplikationer relateret til vanskelige luftveje og øget patientsikkerhed.

Studieoversigt

Status

Ukendt

Betingelser

Detaljeret beskrivelse

Introduktion:

Det primære formål med undersøgelsen er at udvikle en computeralgoritme, der kan registrere, om patienten er en besværlig luftvej baseret på fotografier fra seks forskellige aspekter.

Metoder:

Denne undersøgelse er opdelt i to dele. I første del indsamlede vi patienternes luftvejsvurderingsscore, som gennemgik generel anæstesi med endotracheal intubation vurderet af en erfaren behandlende anæstesiolog før og efter intubation. Evaluering af luftvejsscore efter tracheal intubation som guldstandarden for luftvejsvurdering. Digitale fotografier af ansigtet på hver patient i frontalt neutralt billede og i profilneutralt blev opnået. Detaljer om fotografierne, der hver svarer til en ansigtsbevægelse: (1) Frontal, neutral. (2) Frontal, åben mund. (3) Frontal, ekstrem mund åben og tungen ude. (4)Frontalt, ekstremt bid af overlæben (5)Profil, neutral. (6) Profil, neutral, maksimalt hoved tilbage. Patientens fotografier og luftvejsevalueringsscore efter intubation blev indlæst til computeren for at træne computeren. I den anden del blev den trænede computer brugt til at evaluere den nye patients luftvejsscore sammenlignet med patientens efter intubation og beregnet sensitiviteten.

Undersøgelsestype

Observationel

Tilmelding (Forventet)

50000

Deltagelseskriterier

Forskere leder efter personer, der passer til en bestemt beskrivelse, kaldet berettigelseskriterier. Nogle eksempler på disse kriterier er en persons generelle helbredstilstand eller tidligere behandlinger.

Berettigelseskriterier

Aldre berettiget til at studere

18 år og ældre (Voksen, Ældre voksen)

Tager imod sunde frivillige

Ingen

Køn, der er berettiget til at studere

Alle

Prøveudtagningsmetode

Ikke-sandsynlighedsprøve

Studiebefolkning

de patienter, der gennemgik generel anæstesi med endotracheal intubation

Beskrivelse

Inklusionskriterier:

  • Generel anæstesi-induceret trakeal intubation hos patienter, der gennemgår elektive kirurgiske patienter

Ekskluderingskriterier:

  • Patienter med flere ansigtsskader Patienter, der har gennemgået hoved- eller nakkeoperationer Patienter, der har brug for akut operation

Studieplan

Dette afsnit indeholder detaljer om studieplanen, herunder hvordan undersøgelsen er designet, og hvad undersøgelsen måler.

Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?

Design detaljer

Kohorter og interventioner

Gruppe / kohorte
generel anæstesi
Digitale fotografier af ansigtet på hver patient, der gennemgår generel anæstesi med endotracheal intubation

Hvad måler undersøgelsen?

Primære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
følsomheden af ​​kunstig intelligens til at forudsige vanskeligheder med ansigtsmaskeventilation og endotracheal intubation
Tidsramme: 5 år
Resultatet vil være en computeralgoritme, der kan detektere, om patienten er en besværlig luftvej baseret på fotografier fra seks forskellige aspekter.Detaljer af fotografierne, der hver svarer til en ansigtsbevægelse: (1) Frontal, neutral. (2) Frontal, åben mund. (3) Frontal, ekstrem mund åben og tungen ude. (4)Frontalt, ekstremt bid af overlæben (5)Profil, neutral. (6) Profil, neutral, maksimalt hoved tilbage.
5 år

Samarbejdspartnere og efterforskere

Det er her, du vil finde personer og organisationer, der er involveret i denne undersøgelse.

Sponsor

Samarbejdspartnere

Datoer for undersøgelser

Disse datoer sporer fremskridtene for indsendelser af undersøgelsesrekord og resumeresultater til ClinicalTrials.gov. Studieregistreringer og rapporterede resultater gennemgås af National Library of Medicine (NLM) for at sikre, at de opfylder specifikke kvalitetskontrolstandarder, før de offentliggøres på den offentlige hjemmeside.

Studer store datoer

Studiestart (Forventet)

1. maj 2017

Primær færdiggørelse (Forventet)

1. maj 2022

Studieafslutning (Forventet)

1. maj 2022

Datoer for studieregistrering

Først indsendt

13. marts 2017

Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier

19. april 2017

Først opslået (Faktiske)

24. april 2017

Opdateringer af undersøgelsesjournaler

Sidste opdatering sendt (Faktiske)

24. april 2017

Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier

19. april 2017

Sidst verificeret

1. april 2017

Mere information

Begreber relateret til denne undersøgelse

Andre undersøgelses-id-numre

  • 2016-076

Plan for individuelle deltagerdata (IPD)

Planlægger du at dele individuelle deltagerdata (IPD)?

INGEN

Lægemiddel- og udstyrsoplysninger, undersøgelsesdokumenter

Studerer et amerikansk FDA-reguleret lægemiddelprodukt

Ingen

Studerer et amerikansk FDA-reguleret enhedsprodukt

Ingen

Disse oplysninger blev hentet direkte fra webstedet clinicaltrials.gov uden ændringer. Hvis du har nogen anmodninger om at ændre, fjerne eller opdatere dine undersøgelsesoplysninger, bedes du kontakte register@clinicaltrials.gov. Så snart en ændring er implementeret på clinicaltrials.gov, vil denne også blive opdateret automatisk på vores hjemmeside .

Søg i lignende forsøg