Intubación Endotraqueal Asistida por IA
Intubación Endotraqueal Asistida por IA en Niños y Neonatos: Un Ensayo de Simulación Controlado Aleatorizado Prospectivo
Este estudio evalúa la videolaringoscopia asistida por inteligencia artificial (IA) para la intubación endotraqueal en un entorno de vía aérea pediátrica simulado. Los proveedores de atención sanitaria con diferentes niveles de experiencia en el manejo de la vía aérea realizarán intubaciones en maniquíes pediátricos y neonatales utilizando videolaringoscopia asistida por IA (larynGuide) o videolaringoscopia convencional.
Los participantes serán aleatorizados para realizar tareas de intubación utilizando una de las dos técnicas. El resultado principal es el tiempo necesario para una intubación exitosa. Los resultados secundarios incluyen la tasa de éxito en el primer intento, el número de intentos, la visualización de la vía aérea (puntuación POGO), la usabilidad del sistema de IA medida por la Escala de Usabilidad del Sistema (SUS) y las métricas de seguimiento de la mirada que evalúan la interacción del usuario con la guía visual.
Este ensayo controlado aleatorizado de equivalencia tiene como objetivo determinar si la videolaringoscopia asistida por IA tiene un rendimiento comparable al de la videolaringoscopia convencional, al tiempo que potencialmente mejora las tasas de éxito y la experiencia del usuario.
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
La inteligencia artificial se está aplicando cada vez más en la medicina clínica, incluido el manejo de la vía aérea. Recientemente se han desarrollado algoritmos de visión artificial para reconocer la anatomía de la vía aérea y proporcionar guía durante la intubación endotraqueal.
LarynGuide es un sistema basado en IA diseñado para guiar la colocación del tubo endotraqueal utilizando indicaciones visuales en tiempo real durante la videolaringoscopia. Este estudio tiene como objetivo evaluar si la intubación asistida por IA es equivalente a la videolaringoscopia convencional en términos del tiempo requerido para la intubación y si la guía de IA mejora las tasas de éxito o la usabilidad.
Este ensayo de simulación prospectivo, aleatorizado y controlado reclutará profesionales sanitarios con distintos niveles de experiencia en el manejo de la vía aérea. Los participantes recibirán una breve sesión de formación con el sistema de IA y luego se aleatorizarán para realizar intubaciones utilizando videolaringoscopia asistida por IA o videolaringoscopia convencional.
Cada participante realizará intubaciones en maniquíes de vía aérea pediátricos y neonatales en un entorno de simulación. Se recopilarán resultados que incluyen el tiempo de intubación, la tasa de éxito, el número de intentos, la puntuación POGO, las métricas de seguimiento de la mirada y la satisfacción del usuario.
El estudio se llevará a cabo en el Centro de Simulación del Hospital para Niños Enfermos en Toronto, Canadá.
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
-
-
-
Toronto, Canadá
- Hospital for Sick Children
-
-
Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Niño
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Descripción
Criterios de inclusión:
- Cualquier trabajador sanitario o becario
Criterios de exclusión:
- negativa a participar
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Tratamiento
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación cruzada
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
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Experimental: Videolaringoscopia asistida por IA
Los participantes realizan una intubación endotraqueal simulada utilizando videolaringoscopia integrada con el sistema de guía de IA
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Los participantes realizan intubación endotraqueal simulada mediante videolaringoscopia integrada con el sistema de guía de IA
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Comparador activo: Videolaringoscopia convencional
Los participantes realizan intubación endotraqueal simulada utilizando videolaringoscopia estándar sin asistencia de IA.
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Intubación tradicional
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
|---|---|
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Tiempo requerido para la intubación
Periodo de tiempo: baseline, pre-intervención/procedimiento/cirugía
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baseline, pre-intervención/procedimiento/cirugía
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
|---|---|
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Tasa de éxito en el primer intento
Periodo de tiempo: baseline, pre-intervención/procedimiento/cirugía
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baseline, pre-intervención/procedimiento/cirugía
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Puntuación POGO
Periodo de tiempo: baseline, pre-intervención/procedimiento/cirugía
|
baseline, pre-intervención/procedimiento/cirugía
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Otras medidas de resultado
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
|---|---|
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Puntuación SUS
Periodo de tiempo: basal, preintervención/procedimiento/cirugía
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basal, preintervención/procedimiento/cirugía
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Puntuación POGO traducida
Periodo de tiempo: basal, preintervención/procedimiento/cirugía
|
basal, preintervención/procedimiento/cirugía
|
|
Estado de intubación (bueno vs malo vs no iniciado)
Periodo de tiempo: baseline, pre-intervención/procedimiento/cirugía
|
baseline, pre-intervención/procedimiento/cirugía
|
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Instrucciones de intubación (empujar hacia adelante, tirar hacia atrás, etc.)
Periodo de tiempo: baseline, pre-intervención/procedimiento/cirugía
|
baseline, pre-intervención/procedimiento/cirugía
|
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Estado e instrucciones de laringoscopia (necesita moverse hacia la derecha, necesita moverse hacia atrás)
Periodo de tiempo: baseline, pre-intervención/procedimiento/cirugía
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baseline, pre-intervención/procedimiento/cirugía
|
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Duración de la mirada
Periodo de tiempo: baseline, pre-intervención/procedimiento/cirugía
|
baseline, pre-intervención/procedimiento/cirugía
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Colaboradores e Investigadores
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Publicaciones y enlaces útiles
Publicaciones Generales
- 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.
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Actual)
Finalización del estudio (Actual)
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Publicado por primera vez (Actual)
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- 1000082159
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