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Dyspnoe-Gesichtserkennung während der Entwöhnung (DYS-FEREA)

1. April 2026 aktualisiert von: Assistance Publique - Hôpitaux de Paris

Gesichts-Infrarot-Wärmebildgebung zur kontinuierlichen kontaktlosen Atemnotüberwachung bei mechanisch beatmeten Patienten

Kritisch kranke Patienten sind vielen Quellen von Unbehagen und traumatischen Erfahrungen ausgesetzt, insbesondere wenn sie eine invasive mechanische Beatmung (IMV) benötigen. Dyspnoe oder das Gefühl, „nicht genug Luft zu bekommen – Erstickung“ ist das häufigste und belastendste Symptom, das IMV-Patienten erfahren, weitaus unangenehmer als Schmerzen. Aber im Gegensatz zu Schmerz hat Dyspnoe nur wenig Aufmerksamkeit erhalten und wird bei IMV-Patienten immer noch deutlich unterschätzt. Angesichts der schädlichen kurz- und langfristigen Folgen der IMV-Patienten mit Dyspnoe gehören ihre Bewertung und Behandlung zu den wichtigsten nächsten großen Ursachen in der kritischen Gesundheitsversorgung.

Die Dyspnoe-Beurteilung bei IMV-Patienten ist jedoch eine Herausforderung, da viele von ihnen ihr Leiden nicht ausdrücken können (z. Beruhigungsmittel, Mundschläuche). Dyspnoe-Beobachtungsskalen (DOS) sind vielversprechende Alternativen, die es ermöglichen, Dyspnoe mit starkem Verdacht zu vermuten. Diese Skalen umfassen die Dyspnoe-Multidimensionalität, die den Atemantrieb (Atemfrequenz, übermäßige Belastung des Nackenmuskels, Nasenflügel), neurovegetative Zeichen (Herzfrequenz) und Emotionen (ängstliches Gesicht) bewertet. DOS ermöglicht die Berechnung von Scores, die bei IMV-kommunikativen Patienten stark mit Dyspnoe korrelieren und auch bei nicht kommunikativen Patienten auf eine Dyspnoebehandlung ansprechen.

Diese Skalen (1) erfordern jedoch Personal, (2) rufen immer noch die Subjektivität der Pflegekräfte hervor (ängstliches Gesicht) und (3) sind diskontinuierlich, während Dyspnoe unvorhersehbar ist und daher zu einer falschen Einschätzung der klinischen Verschlechterung führen kann. Daher besteht ein dringender ungedeckter Bedarf an technologiegestützten klinischen Überwachungsinstrumenten, die Dyspnoe bei IMV-Patienten zuverlässig erkennen und ihre Linderung maßschneidern.

Infrarot-Wärmebildgebung (IRTI) bietet eine einzigartige Möglichkeit, DOS automatisch und kontinuierlich zu berechnen. Tatsächlich hat es sich als zuverlässig erwiesen, Herz- und Atemfrequenz bei Patienten zu messen und Gesichtsausdrücke sogar während eines chirurgischen Eingriffs zu erkennen.

Ziel der Studie ist es, das Konzept zu beweisen, dass das IRTI-Kameragerät praktikabel und zuverlässig ist, um Dyspnoe zu vermuten, basierend auf der Berechnung von DOS, einschließlich Herz- und Atemfrequenz, Gesichtsausdruck der Angst und Aktivierung des Alae-nasi-Muskels, bei IMV-Patienten, die an einer leiden Erstickungsgefahr während eines spontanen Atemversuchs.

Das zweite Studienziel besteht darin, die Leistung dieser mehrdimensionalen Videoüberwachung zu bewerten, um das Ergebnis des Spontanatmungsversuchs vorherzusagen.

Dieses Projekt befasst sich mit der Perspektive, dass künstliche Intelligenz und die Entwicklung autonomer Patienten-Maschine-Schnittstellen durch die Analyse von Verhaltensweisen, einschließlich Gesichtsausdrücken, Zugang zu den Emotionen der Patienten ermöglichen, um den Komfort zu verbessern und traumatische Erinnerungen an den Aufenthalt auf der Intensivstation zu reduzieren.

Studienübersicht

Detaillierte Beschreibung

Wissenschaftlicher Hintergrund und Begründung des Projekts Dyspnoe, definiert als „Ersticken oder nicht genug Luft bekommen“, ist das häufigste (50 % der Patienten) und schwächende Symptom, das bei Patienten auftritt, die eine invasive mechanische Beatmung (IMV) erhalten. Dyspnoe ist eine unangenehme Empfindung, aber weitaus unangenehmer als Schmerz, weil sie ständig mit Angst verbunden ist (bis hin zu unstillbarer Todesangst) und weil Patienten ihrer Quelle der Atemnot, die sie auch mit dem Leben verbindet (Beatmung), nicht entkommen können. Die Unfähigkeit, verbal mit Bezugspersonen zu kommunizieren, verstärkt das Gefühl von Kontrollverlust und Angst.

Abgesehen davon, dass sie unmittelbares Leiden verursacht, ist Dyspnoe mit negativen Ergebnissen bei der Beatmungsentwöhnung verbunden und spielt eine wichtige Rolle bei der Entstehung von posttraumatischen Belastungsstörungen, die fast 20 % der IMV-Patienten betreffen. Dies sollte es zu einer Hauptbeschäftigung von Ärzten und Pflegekräften auf der Intensivstation machen, deren Aufgabe es ist, Symptome zu lindern.

Allerdings wird Dyspnoe bei IMV-Patienten nur sehr wenig Beachtung geschenkt, da sie deutlich unterschätzt wird. Abgesehen von dieser Unkenntnis der Pflegekräfte könnte es noch schwieriger sein, Dyspnoe bei IMV-Patienten zu erkennen, da mindestens ein Drittel nicht in der Lage ist, mit ihren Pflegekräften zu kommunizieren (Beruhigungsmittel, Delirium, Endotrachealtubus). Die Unfähigkeit zu kommunizieren schließt jedoch in keiner Weise die Möglichkeit aus, dass eine Person Dyspnoe erleidet. Nicht kommunikative IMV-Patienten sind den gleichen Risikofaktoren für Dyspnoe ausgesetzt wie kommunikative Patienten und sollten eher als gefährdete Population mit hohem Risiko für Fehldiagnosen und unter Behandlung von Dyspnoe betrachtet werden.

In Anbetracht der aufgeführten Probleme ist die Verwendung einer medizinischen Lösung zum robusten Verdacht auf Dyspnoe, ohne die Mitarbeit des Patienten hervorzurufen, von größter Bedeutung. Es warnt die Pflegekraft vor der Möglichkeit von Dyspnoe bei einem Patienten und fordert Interaktionen zwischen Patient und Pflegekraft auf, die darauf abzielen, diese Beschwerden zu lindern, wie z. B. die Anpassung der Beatmungseinstellungen.

Dyspnoe-Beobachtungsskalen (DOS) erfordern keine Selbstauskunft des Patienten und sind vielversprechende Alternativen, die diese „Dyspnoe-Unsichtbarkeit“ überwinden. Diese DOS umfassen die Dyspnoe-Multidimensionalität und basieren auf physiologischen und emotionalen Veränderungen, die am stärksten mit Dyspnoe korrelieren, einschließlich Tachykardie (neurovegetatives Zeichen), Gesichtsausdruck von Angst (emotionale Folge) und Beobachtungszeichen des Atemantriebs wie Atemfrequenz, übermäßiger Gebrauch des extradiaphragmatischen Inspirationsmuskels (Nacken- oder Alae-nasi-Muskel). Diese DOS ermöglichen die Berechnung von Scores, die bei kommunikativen IMV-Patienten stark mit Dyspnoe korrelieren und bei nicht kommunikativen Patienten auf eine Dyspnoebehandlung ansprechen.

Vorteile und Grenzen von Dyspnoe-Beobachtungsskalen Der Hauptvorteil dieser mehrdimensionalen Skalen besteht genau darin, die Subjektivität des Beobachters dort einzuschränken, wo heuristische Argumentation (Intuition) und medizinische Erfahrung versagt haben. Eine solche numerische Transformation klinischer Variablen ermöglicht die Anwendung von Statistiken für die klinische Forschung und die Überwachung der Entwicklung von Symptomen, um therapeutische Interventionen maßzuschneidern.

Allerdings enthält DOS in der Routine mehrere Limits. Zum einen erfordert ihr klinischer Einsatz humanmedizinische Ressourcen und Zeit. Zweitens ist die Übereinstimmung zwischen den Beobachtern zwischen Ärzten und Krankenschwestern moderat und heterogen zwischen den Items, wobei sie für „Angstgesichtsausdruck“ am niedrigsten ist, was auf eine erhebliche Subjektivitätsbeteiligung des Beobachters hinweist, die die spezifischen Vorteile solcher Tools möglicherweise genau einschränkt. Drittens können diese Skalen von Natur aus nur diskontinuierliche Messungen liefern, während Dyspnoe von Natur aus labil ist. Infolgedessen kann die Verwendung von DOS, selbst wenn sie eine Verbesserung gegenüber einer fehlenden Erkennung darstellt, keine effiziente Überwachung der klinischen Verschlechterung garantieren.

Infrarot-Thermografie: Auf dem Weg zur autonomen berührungslosen Patientenüberwachung Die Infrarot-Thermografie (IRTI) bietet eine einzigartige Möglichkeit, den DOS automatisch und kontinuierlich zu berechnen. In der Tat ist bekannt, dass IRTI durch zyklische Erkennung von warmer Ausatemluft an Mund/Nase oder Endotrachealtubus Zugang zur Atemfrequenz, zur Herzfrequenz durch zyklische Erwärmung des Gesichts in Bezug auf den Herzpuls und zum Gesichtsausdruck durch den Algorithmus der Gesichtsausdruckserkennung ermöglicht nach dem Facial Action Coding System (FACS). Die Hauptvorteile von IRTI im Vergleich zum standardmäßigen Rot/Grün/Blau-Signal sind seine Fähigkeit, die Atmung aus dem Gesicht zu erkennen, und sein Betrieb selbst bei völliger Dunkelheit, wodurch eine genaue Überwachung der Patienten auch nachts auf der Intensivstation ermöglicht wird.

Andererseits verursachen aktuelle Kontaktmethoden der kardiorespiratorischen Überwachung oft Beschwerden oder Schmerzen (z. unerwünschte Hautirritationen, Kabelbeschwerden im Schlaf) und Kontaktflächenelektroden lösen sich leicht von der Haut, besonders bei dyspnoischen Patienten (aufgeregt und verschwitzt) und hängen von der Morphologie des Patienten ab (z. adipöse Patienten oder Thoraxverformung). Aus all diesen Gründen erscheint IRTI als eine unauffällige Lösung der Vorsehung, die all diese mehrdimensionalen Messungen in einem einzigen technologischen Kameragerät kombiniert und die Möglichkeit wiederherstellt, bei IMV-Patienten kontinuierlich Dyspnoe zu vermuten, ohne ihre bewusste Mitarbeit hervorzurufen.

Vorläufige Daten des Gesichtsausdrucks bei Dyspnoe Wenn die Erkennung von Atem- und Herzfrequenz offensichtlich erscheint und gut validiert ist, gilt dies nicht unbedingt für den Gesichtsausdruck. Hier planten die Ermittler, sich auf den Nachweis der FACS Action Units (AU) 1 (Inner Brow Raise), 2 (Outer Brow Raise), 5 (Upper Lid Raise) und 38 (Nasal Flaring) zu konzentrieren, die einen übermäßigen Einsatz der Nackenmuskulatur darstellen ein klassisches "respiratory drive - item" der DOS, ist aber mit einer gesichtsfokussierten Kamera nicht zugänglich und könnte durch die zyklische Kontraktion des Alae Nasi-Muskels (nasal flackern) ersetzt werden. In der Tat wird das Flattern der Nase als Element der klassischen DOS aufgeführt, ist als Indikator für den Atemantrieb bekannt und von der Forschergruppe wurde gezeigt, dass es sowohl mit experimenteller als auch auf der klinischen Intensivstation starker Dyspnoe korreliert.

Der Gesichtsausdruck der Angst wird auch als Element der klassischen DOS aufgeführt und wird durch das gleichzeitige Auftreten von AU1, 2 und 5 gut beschrieben. Die Forschergruppe hat kürzlich bestätigt, dass AU1, 2, 5 die Gesichtsausdrücke sind, die bei experimentell induzierter Dyspnoe unter 23 gesunden Freiwilligen am häufigsten vorkommen. In diesem Datensetup hatte AU38 einen starken Diskriminanzwert zwischen Schmerz und Dyspnoe.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

85

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

    • Paris
      • Paris, Paris, Frankreich, 75013
        • Service de Médecine Intensive - Réanimation du département R3S, GHU APHP - Sorbonne Université, Site Pitié-Salpêtrière

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

18 Jahre bis 90 Jahre (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

Intensivpatienten unter invasiver mechanischer Beatmung, die als bereit für die Durchführung eines Beatmungsentwöhnungstests gelten.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Invasive mechanische Beatmung > 48h
  • Als bereit für die Durchführung eines Spontanatmungsversuchs gemäß den aktuellen Richtlinien (Readiness-to-Wean-Kriterien) erachtet
  • Entscheidung, einen Spontanatmungsversuch durchzuführen
  • Patienten oder Vertreter, die der Teilnahme an der Studie nicht widersprechen

Ausschlusskriterien:

  • Alter < 18
  • Schwangerschaft
  • Richmond-Analgesie- und Sedierungsskala < 2 oder > 2
  • Patient unter Rechtsschutz

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Beobachtungsmodelle: Kohorte
  • Zeitperspektiven: Interessent

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
Patienten
Die sichtbaren und Infrarotkameras werden vor dem Patienten positioniert (150 cm vom Gesicht des Patienten entfernt). EMG-Elektroden werden auch an den Nasenflügeln und den parasternalen Zwischenrippenmuskeln angebracht. Die Druck- und Flowsensoren werden schließlich auf Höhe der Atemwege positioniert. EMG-, Atmungs- und Videoaufzeichnungen beginnen 15 Minuten vor Beginn des Beatmungsentwöhnungsversuchs. Unmittelbar vor dem Entwöhnungstest wird eine Messung der Atemnot durchgeführt. Nach 15 Minuten „Baseline“-Aufzeichnung werden die Patienten einem Beatmungs-Bondage-Test unterzogen. Dyspnoe wird während des Entwöhnungstests alle 5 Minuten gemessen. Nach 30 Minuten Testzeit wird der ventilatorische Weaning-Test beendet. Die Patienten werden dann mit denselben Parametern beatmet, die vor dem Weaning-Test verwendet wurden. Eine zusätzliche 15-minütige Aufzeichnung nach dem Ende des ventilatorischen Weaning-Tests wird ebenfalls gemacht. Die Aufnahme dauert also insgesamt 1 Stunde

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Charakterisieren Sie Gesichtsausdrücke während eines spontanen Atemversuchs mit dem Facial Action Coding System
Zeitfenster: während des spontanen Atemversuchs
Standardklassifikation des Gesichtsausdrucks
während des spontanen Atemversuchs

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Testen Sie die Leistung von Algorithmen für maschinelles Lernen, um FACS-Aktionseinheiten zu erkennen
Zeitfenster: während des spontanen Atemversuchs
maschinelle Lernalgorithmen, die auf der Videodatenbank trainiert wurden, die von Patienten erhalten wurden, die sich einem Spontanatmungsversuch unterziehen
während des spontanen Atemversuchs
Testen Sie die Leistung von maschinellen Lernalgorithmen, um das Ergebnis des Spontanatmungsversuchs vorherzusagen
Zeitfenster: während des spontanen Atemversuchs
maschinelle Lernalgorithmen (Deep Learning), die auf der Videodatenbank trainiert wurden, die von Patienten erhalten wurde, die sich einem spontanen Atemversuch unterziehen
während des spontanen Atemversuchs
Schätzen Sie die Herz- und Atemfrequenz aus der Infrarot-Wärmebildgebung des Gesichts
Zeitfenster: während des spontanen Atemversuchs
Abschätzung möglich aus Atemtemperaturverlauf im Endotrachealtubus (Atemfrequenz) und Pulstemperaturverlauf des Gesichts (Herzfrequenz)
während des spontanen Atemversuchs

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Ermittler

  • Hauptermittler: Maxens DECAVELE, MD, Assistance Publique - Hôpitaux de Paris

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

20. Juli 2023

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

13. November 2025

Studienabschluss (Tatsächlich)

13. November 2025

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

6. Dezember 2021

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

17. Dezember 2021

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

20. Dezember 2021

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

2. April 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

1. April 2026

Zuletzt verifiziert

1. April 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

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UNENTSCHIEDEN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

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