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Establecimiento de una base de datos de vías respiratorias para pacientes quirúrgicos

Estudio del Método de Predicción de Vía Aérea Difícil Basado en Inteligencia Artificial

La vía aérea difícil es una de las principales causas de lesiones relacionadas con la anestesia con complicaciones latentes que amenazan la vida. Prever la vía aérea difícil en el preoperatorio es vital para la seguridad del paciente. El objetivo de este estudio es desarrollar un algoritmo informático que pueda detectar si el paciente tiene una vía aérea difícil en base a fotografías de seis aspectos. Este método disminuirá las complicaciones potenciales relacionadas con la vía aérea difícil y aumentará la seguridad del paciente.

Descripción general del estudio

Estado

Desconocido

Descripción detallada

Introducción:

El objetivo principal del estudio es desarrollar un algoritmo informático que pueda detectar si el paciente tiene una vía aérea difícil basándose en fotografías de seis aspectos diferentes.

Métodos:

Este estudio se divide en dos partes. En la primera parte, recolectamos el puntaje de evaluación de la vía aérea de los pacientes que se sometieron a anestesia general con intubación endotraqueal evaluados por anestesiólogos asistentes experimentados antes y después de la intubación. Evaluación de la puntuación de las vías respiratorias después de la intubación traqueal como el estándar de oro para la evaluación de las vías respiratorias. Se obtuvieron fotografías digitales del rostro de cada paciente en vista neutral frontal y en neutrales de perfil. Detalles de las fotografías, cada una correspondiente a un movimiento facial: (1) Frontal, neutral. (2) Frontal, boca abierta. (3) De frente, boca abierta extrema y lengua afuera. (4) Mordida frontal extrema del labio superior (5) Perfil, neutral. (6) Perfil, neutral, máxima cabeza hacia atrás. Las fotografías del paciente y el puntaje de evaluación de las vías respiratorias después de la intubación se ingresaron en la computadora para entrenar la computadora. En la segunda parte, la computadora entrenada se utilizó para evaluar la puntuación de la vía aérea del nuevo paciente en comparación con la del paciente después de la intubación y calculó la sensibilidad.

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Anticipado)

50000

Criterios de participación

Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.

Criterio de elegibilidad

Edades elegibles para estudiar

18 años y mayores (Adulto, Adulto Mayor)

Acepta Voluntarios Saludables

No

Géneros elegibles para el estudio

Todos

Método de muestreo

Muestra no probabilística

Población de estudio

los pacientes que fueron sometidos a anestesia general con intubación endotraqueal

Descripción

Criterios de inclusión:

  • Intubación traqueal inducida por anestesia general en pacientes sometidos a cirugía electiva

Criterio de exclusión:

  • Pacientes con múltiples traumatismos faciales Pacientes que se han sometido a cirugía de cabeza o cuello Pacientes que necesitan una operación de emergencia

Plan de estudios

Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.

¿Cómo está diseñado el estudio?

Detalles de diseño

Cohortes e Intervenciones

Grupo / Cohorte
anestesia general
Fotografías digitales del rostro de cada paciente sometido a anestesia general con intubación endotraqueal

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
la sensibilidad de la inteligencia artificial para predecir la dificultad de la ventilación con máscara facial y la intubación endotraqueal
Periodo de tiempo: 5 años
El resultado será un algoritmo informático que pueda detectar si el paciente tiene una vía aérea difícil basándose en fotografías de seis aspectos diferentes. Detalles de las fotografías, cada una correspondiente a un movimiento facial: (1) Frontal, neutral. (2) Frontal, boca abierta. (3) De frente, boca abierta extrema y lengua afuera. (4) Mordida frontal extrema del labio superior (5) Perfil, neutral. (6) Perfil, neutral, máxima cabeza hacia atrás.
5 años

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

Fechas de registro del estudio

Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados ​​por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.

Fechas importantes del estudio

Inicio del estudio (Anticipado)

1 de mayo de 2017

Finalización primaria (Anticipado)

1 de mayo de 2022

Finalización del estudio (Anticipado)

1 de mayo de 2022

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

13 de marzo de 2017

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

19 de abril de 2017

Publicado por primera vez (Actual)

24 de abril de 2017

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

24 de abril de 2017

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

19 de abril de 2017

Última verificación

1 de abril de 2017

Más información

Términos relacionados con este estudio

Otros números de identificación del estudio

  • 2016-076

Plan de datos de participantes individuales (IPD)

¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?

NO

Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio

Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.

No

Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.

No

Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .

Ensayos clínicos sobre Inteligencia artificial

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