- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT07508826
KI-gestützte endotracheale Intubation
KI-unterstützte endotracheale Intubation bei Kindern und Neugeborenen: Eine prospektive randomisierte kontrollierte Simulationsstudie
Diese Studie bewertet KI-gestützte Videolaryngoskopie für endotracheale Intubation in einer simulierten pädiatrischen Atemwegs-Umgebung. Medizinische Fachkräfte mit unterschiedlichen Erfahrungsstufen in der Atemwegsmanagement führen Intubationen an pädiatrischen und neonatalen Übungspuppen entweder mit KI-gestützter Videolaryngoskopie (larynGuide) oder konventioneller Videolaryngoskopie durch.
Die Teilnehmer werden randomisiert, um Intubationsaufgaben mit einer der beiden Techniken durchzuführen. Das primäre Ergebnis ist die Zeit, die für eine erfolgreiche Intubation benötigt wird. Sekundäre Ergebnisse umfassen die Erfolgsrate beim ersten Versuch, die Anzahl der Versuche, die Visualisierung der Atemwege (POGO-Score), die Benutzerfreundlichkeit des KI-Systems gemessen durch die System Usability Scale (SUS) und Blickverfolgungsmetriken, die die Benutzerinteraktion mit der visuellen Führung bewerten.
Diese äquivalente randomisierte kontrollierte Studie zielt darauf ab, festzustellen, ob KI-gestützte Videolaryngoskopie vergleichbar mit konventioneller Videolaryngoskopie abschneidet, während sie potenziell die Erfolgsraten und Benutzererfahrung verbessert.
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Künstliche Intelligenz wird zunehmend in der klinischen Medizin eingesetzt, einschließlich des Atemwegsmanagements. Maschinelle Sehverfahren wurden kürzlich entwickelt, um die Anatomie der Atemwege zu erkennen und während der endotrachealen Intubation Anleitung zu geben.
LarynGuide ist ein KI-basiertes System, das entwickelt wurde, um die Platzierung des endotrachealen Tubus mithilfe von Echtzeit-Visualisierungshinweisen während der Videolaryngoskopie zu führen. Diese Studie zielt darauf ab, zu bewerten, ob die KI-assistierte Intubation hinsichtlich der für die Intubation benötigten Zeit der konventionellen Videolaryngoskopie entspricht und ob die KI-Führung die Erfolgsraten oder die Benutzerfreundlichkeit verbessert.
Diese prospektive randomisierte kontrollierte Simulationsstudie wird medizinisches Fachpersonal mit unterschiedlichen Erfahrungsstufen im Atemwegsmanagement rekrutieren. Die Teilnehmer erhalten eine kurze Schulung mit dem KI-System und werden dann randomisiert, um Intubationen entweder mit KI-assistierter Videolaryngoskopie oder konventioneller Videolaryngoskopie durchzuführen.
Jeder Teilnehmer wird in einer Simulationsumgebung Intubationen sowohl an pädiatrischen als auch an neonatalen Atemwegsphantomen durchführen. Ergebnisse, einschließlich Intubationszeit, Erfolgsrate, Anzahl der Versuche, POGO-Score, Blickverfolgungsmetriken und Benutzerzufriedenheit, werden erfasst.
Die Studie wird am Hospital for Sick Children Simulation Centre in Toronto, Kanada, durchgeführt.
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienorte
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-
Toronto, Kanada
- Hospital for Sick Children
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Jeder Gesundheitsarbeiter oder Auszubildende
Ausschlusskriterien:
- Verweigerung der Teilnahme
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Behandlung
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Crossover-Aufgabe
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
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Experimental: KI-unterstützte Videolaryngoskopie
Die Teilnehmer führen eine simulierte endotracheale Intubation mittels Videolaryngoskopie durch, die mit dem KI-gestützten Assistenzsystem integriert ist.
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Die Teilnehmer führen eine simulierte endotracheale Intubation mit Videolaryngoskopie durch, die mit dem KI-Leitsystem integriert ist.
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Aktiver Komparator: Konventionelle Videolaryngoskopie
Die Teilnehmer führen eine simulierte endotracheale Intubation unter Verwendung einer Standard-Videolaryngoskopie ohne KI-Unterstützung durch.
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Traditionelle Intubation
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Zeitfenster |
|---|---|
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Zeitaufwand für die Intubation
Zeitfenster: Baseline, präinterventionell/präprozedural/präoperativ
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Baseline, präinterventionell/präprozedural/präoperativ
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Zeitfenster |
|---|---|
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Erfolgsquote beim ersten Versuch
Zeitfenster: Baseline, vor Intervention/Verfahren/Operation
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Baseline, vor Intervention/Verfahren/Operation
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POGO-Score
Zeitfenster: Ausgangswert, vor Intervention/Prozedur/Operation
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Ausgangswert, vor Intervention/Prozedur/Operation
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Andere Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Zeitfenster |
|---|---|
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SUS-Score
Zeitfenster: Baseline, vor Intervention/Prozedur/Operation
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Baseline, vor Intervention/Prozedur/Operation
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Übersetzter POGO-Score
Zeitfenster: Ausgangswert, vor Intervention/Operation/Eingriff
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Ausgangswert, vor Intervention/Operation/Eingriff
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Intubationsstatus (gut vs schlecht vs nicht begonnen)
Zeitfenster: Ausgangswert, vor Intervention/Eingriff/Operation
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Ausgangswert, vor Intervention/Eingriff/Operation
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Intubationsanweisungen (vorwärts schieben, zurückziehen, usw.)
Zeitfenster: Ausgangswert, vor Intervention/Eingriff/Operation
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Ausgangswert, vor Intervention/Eingriff/Operation
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Laryngoskopie-Status & Anweisungen (nach rechts bewegen, zurückbewegen)
Zeitfenster: Ausgangswert, vor Intervention/Eingriff/Operation
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Ausgangswert, vor Intervention/Eingriff/Operation
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Blickdauer
Zeitfenster: Ausgangswert, vor Intervention/Eingriff/Operation
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Ausgangswert, vor Intervention/Eingriff/Operation
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Nemani S, Goyal S, Sharma A, Kothari N. Artificial intelligence in pediatric airway - A scoping review. Saudi J Anaesth. 2024 Jul-Sep;18(3):410-416. doi: 10.4103/sja.sja_110_24. Epub 2024 Jun 4.
- Matava C, Pankiv E, Ahumada L, Weingarten B, Simpao A. Artificial intelligence, machine learning and the pediatric airway. Paediatr Anaesth. 2020 Mar;30(3):264-268. doi: 10.1111/pan.13792. Epub 2020 Jan 2.
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
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Schlüsselwörter
Andere Studien-ID-Nummern
- 1000082159
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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