Etablering af luftvejsdatabase for kirurgiske patienter
Undersøgelse af metoden til forudsigelse af vanskelige luftveje baseret på kunstig intelligens
Studieoversigt
Status
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
Tilmelding (Forventet)
Deltagelseskriterier
Berettigelseskriterier
Aldre berettiget til at studere
Tager imod sunde frivillige
Køn, der er berettiget til at studere
Prøveudtagningsmetode
Studiebefolkning
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
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
Samarbejdspartnere
Datoer for undersøgelser
Studer store datoer
Studiestart (Forventet)
Primær færdiggørelse (Forventet)
Studieafslutning (Forventet)
Datoer for studieregistrering
Først indsendt
Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier
Først opslået (Faktiske)
Opdateringer af undersøgelsesjournaler
Sidste opdatering sendt (Faktiske)
Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier
Sidst verificeret
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)?
Lægemiddel- og udstyrsoplysninger, undersøgelsesdokumenter
Studerer et amerikansk FDA-reguleret lægemiddelprodukt
Studerer et amerikansk FDA-reguleret enhedsprodukt
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 .