Kasvoanalyysi vaikean intuboinnin luokittelemiseksi
Tietokoneistetun kuva-analyysin vertailu tavanomaisiin hengitysteiden tutkimustekniikoihin vaikean endotrakeaalisen intubaation ennustamiseksi
Tutkimuksen yleiskatsaus
Yksityiskohtainen kuvaus
Tässä tutkimuksessa rekrytoidaan sekä kontrolli- että kohortteja. Tämän tekniikan kliinisen hyväksynnän edistämiseksi tutkijoiden on tutkittava ja osoitettava sen käyttökelpoisuus kaikille potilaille rodusta tai sukupuolesta riippumatta. Tämä edellyttää sellaisten potilaiden kontrollipopulaatioiden rekrytointia, joiden on osoitettu olevan leikkauksessa helppo intuboida. Tällaisia potilaita on suhteellisen paljon. Koeryhmä koostuu potilaista, joiden todetaan leikkauksessa olevan vaikea intuboida. Lisäksi mahdollinen kohortti rekrytoidaan ilman ennakkotietoa intubaation helppoudesta tai vaikeudesta ja myöhemmästä totuudesta, joka määritetään leikkauksessa. Potilaat määritellään helposti intuboitaviksi, jos heidän anestesiatietojensa mukaan yksi yritys Macintosh 3 -terällä, joka johti 1. asteen laryngoskooppiseen näkymään (äänihuulten täysi altistuminen). Vaikea intubaatio määriteltiin ainakin yhdellä seuraavista: useampi kuin yksi yritys operaattorilta, jolla on vähintään vuoden anestesiakokemus, luokan 3 tai 4 laryngoskooppinen näkymä 4 pisteen asteikolla, 5 toisen operaattorin tarve tai ei-valintainen käyttö vaihtoehtoinen hengitystielaite, kuten bougie, kuituoptinen bronkoskooppi tai intuboiva kurkunpään maski.
Tutkimuksen ensisijaisena tarkoituksena on kehittää algoritmeja, jotka pystyvät erottamaan potilaat, joiden intubointi on todennäköisesti vaikeaa, niistä, jotka todennäköisesti ovat helposti intuboitavia kasvojen ulkonäön perusteella. Ensisijainen analyysi on tilastollisen merkitsevyyden osoittaminen johdettujen algoritmien kyvyssä määrittää onnistuneesti, oliko kohde helppo vai vaikea intuboida. Toissijainen analyysi osoittaa tilastollisen eron suorituskyvyssä johdettujen algoritmien ja tavanomaisten hengitysteiden arviointitestien välillä.
Meneillään olevan protokollan muutoksen ansiosta anestesiahenkilöstö voi yrittää intubaatiota Millerin (suoralla) laryngoskoopin terällä Macintosh-terän sijaan. Tämä toissijainen tulos valittiin vahvan suosion ja joissakin tapauksissa paremman taidon vuoksi tällaisella terällä. On mahdollista, että erilaiset kasvonpiirteet ennustavat tämän terän vaikeudet kuin tähän mennessä on ennustettu Macintosh-terällä.
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Arvioitu)
Yhteystiedot ja paikat
Opiskeluyhteys
- Nimi: Angela Goodson
- Puhelinnumero: 336-716-4497
- Sähköposti: agoodson@wakehealth.edu
Tutki yhteystietojen varmuuskopiointi
- Nimi: Scott Segal, MD, MHCM
- Puhelinnumero: (336) 716-7084
- Sähköposti: B.Segal@wfusm.edu
Opiskelupaikat
-
-
North Carolina
-
Winston-Salem, North Carolina, Yhdysvallat, 27157
- Rekrytointi
- Wake Forest Baptist Medical Center
-
Ottaa yhteyttä:
- Scott Segal, MD
- Puhelinnumero: 336-716-4497
-
Päätutkija:
- Scott Segal, MD, MHCM
-
-
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Näytteenottomenetelmä
Tutkimusväestö
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
- Potilaat, jotka tarvitsevat endotrakeaalista intubaatiota
- Potilaat, jotka suostuvat valokuvien hankkimiseen päästä ja niskasta
Poissulkemiskriteerit:
- Potilaat, joille oli tehty pään tai kaulan leikkaus
- Potilaat, joille käytetään keskuslaskimokatetria tai muita interventioita, jotka estävät kasvojen ominaisuuksien täydellisen näkemisen etu- ja profiilinäkymissä
- Potilaat, joita ei ollut helppo eikä vaikea intuboida kriteeriemme mukaan
Opintosuunnitelma
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
- Havaintomallit: Kohortti
- Aikanäkymät: Tulevaisuuden
Kohortit ja interventiot
Ryhmä/Kohortti |
Interventio / Hoito |
|---|---|
|
helppo intuboida, mallin johtaminen
helppo intuboida, mallin johtaminen.
pään ja kaulan kuvaaminen
|
Otetaan kolme kuvaa päästä ja kaulasta - yksi kuva edestä, yksi vasemmalta ja yksi oikealta.
Valokuvat analysoidaan kasvojen rakenneohjelmistolla kasvomallin luomiseksi.
|
|
vaikea intuboida, mallin johtaminen
vaikea intuboida, mallin johtaminen.valokuvaus
pää ja kaula
|
Otetaan kolme kuvaa päästä ja kaulasta - yksi kuva edestä, yksi vasemmalta ja yksi oikealta.
Valokuvat analysoidaan kasvojen rakenneohjelmistolla kasvomallin luomiseksi.
|
|
helppo intuboida, mallin validointi
helppo intuboida, mallin validointi.
pään ja kaulan kuvaaminen
|
Otetaan kolme kuvaa päästä ja kaulasta - yksi kuva edestä, yksi vasemmalta ja yksi oikealta.
Valokuvat analysoidaan kasvojen rakenneohjelmistolla kasvomallin luomiseksi.
|
|
vaikea intuboida, mallin validointi
vaikea intuboida, mallin validointi.
pään ja kaulan kuvaaminen
|
Otetaan kolme kuvaa päästä ja kaulasta - yksi kuva edestä, yksi vasemmalta ja yksi oikealta.
Valokuvat analysoidaan kasvojen rakenneohjelmistolla kasvomallin luomiseksi.
|
|
Testata
Ryhmä leimaamattomia koehenkilöitä (sekoitus helppoja ja vaikeita intubaatioita) testaamaan johdetun ja validoidun mallin (mallien) toistettavuutta
|
Otetaan kolme kuvaa päästä ja kaulasta - yksi kuva edestä, yksi vasemmalta ja yksi oikealta.
Valokuvat analysoidaan kasvojen rakenneohjelmistolla kasvomallin luomiseksi.
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Tietokonealgoritmi endotrakeaalisen intubaation vaikeuden ennustamiseksi
Aikaikkuna: Noin 2 vuotta nykyisen ilmoittautumismallin perusteella
|
Tuloksena on tietokonealgoritmi, joka voi tarkasti ennustaa, kuinka helppoa tai vaikeaa on potilaan intubointi digitaalisten valokuvien perusteella kolmesta eri näkökulmasta.
Tällainen sovellus voi tarjota johdonmukaisen, kvantitatiivisen mittauksen intubaatiovaikeudesta analysoimalla otettujen valokuvien kasvojen piirteitä - piirteitä, joiden on aiemmin osoitettu korreloivan sen kanssa, kuinka helppoa tai vaikeaa intubaatiomenettelyn suorittaminen olisi.
Digitaalinen sovellus voi vähentää intubaatioongelmiin liittyviä komplikaatioita ja lisätä potilasturvallisuutta.
|
Noin 2 vuotta nykyisen ilmoittautumismallin perusteella
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Tutkijat
- Päätutkija: Scott Segal, MD, MHCM, Wake Forest University Health Sciences
Julkaisuja ja hyödyllisiä linkkejä
Yleiset julkaisut
- Tavolara TE, Gurcan MN, Segal S, Niazi MKK. Identification of difficult to intubate patients from frontal face images using an ensemble of deep learning models. Comput Biol Med. 2021 Sep;136:104737. doi: 10.1016/j.compbiomed.2021.104737. Epub 2021 Aug 4.
- Connor CW, Segal S. Accurate classification of difficult intubation by computerized facial analysis. Anesth Analg. 2011 Jan;112(1):84-93. doi: 10.1213/ANE.0b013e31820098d6. Epub 2010 Nov 16.
Opintojen ennätyspäivät
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Todellinen)
Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)
Opintojen valmistuminen (Arvioitu)
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen Lähetetty (Arvioitu)
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeksi vahvistettu
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Avainsanat
Muut tutkimustunnusnumerot
- IRB00036442
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .