Prédire la récupération neuromusculaire chez les patients chirurgicaux à l'aide de l'apprentissage automatique (PINES)
Développement et validation d'un algorithme d'apprentissage automatique pour la prédiction de la récupération neuromusculaire complète chez les patients chirurgicaux adultes
Malgré les efforts émergents pour réduire la paralysie résiduelle et les complications postopératoires grâce à l'utilisation de la surveillance neuromusculaire quantitative et des agents d'inversion, leur incidence reste élevée. Dans un cadre optimal, les agents bloquants neuromusculaires sont dosés de manière à ce qu'il n'y ait pas de bloc résiduel à la fin de la chirurgie. L'effet des agents de blocage neuromusculaire, cependant, est très variable et n'est pas seulement influencé par leur dose, mais également par plusieurs facteurs liés au patient tels que l'état musculaire, l'activité métabolique et la gestion de l'anesthésie. Par conséquent, la durée d'action est difficile à prévoir.
Le projet PINES utilisera des méthodes d'intelligence artificielle pour développer un modèle capable de prédire avec précision le cours de l'action des agents bloquants neuromusculaires. Il sera utilisé pour prédire le temps nécessaire à la récupération neuromusculaire complète (rapport du train de quatre [TOF]> 0,95) et peut fournir une aide à la décision dans la gestion individuelle du moment et du dosage des médicaments bloquants neuromusculaires et de leurs agents d'inversion.
Aperçu de l'étude
Statut
Description détaillée
L'objectif du projet PINES est d'identifier un modèle capable de prédire avec précision 1) le temps nécessaire pour terminer la récupération neuromusculaire, 2) le moment et la dose optimaux d'agents bloquants neuromusculaires à chaque instant pendant la chirurgie, et 3) le rapport TOF à la fin estimée de chirurgie pour évaluer la paralysie résiduelle. De plus, une étude pilote clinique prospective sera menée pour comparer la récupération neuromusculaire prédite par l'anesthésiste à celle de l'algorithme.
Le projet consiste en deux objectifs principaux :
I. Analyse des mégadonnées
- Mise en place d'un entrepôt de données : Les données du registre électronique seront utilisées.
- Génération de modèles de prédiction : Des modèles de classification seront d'abord utilisés pour identifier et pondérer les paramètres pertinents collectés lors de la prémédication et en peropératoire. Ceux-ci formeront la base de la cohorte de formation, qui pourra ensuite être utilisée pour effectuer une analyse simulée en temps réel des données. Pour comparer les modèles, les fonctions de perte signifient l'erreur quadratique, l'erreur moyenne absolue et la perte de Huber seront calculées.
II. Comparaison prospective de la prédiction : modèle d'apprentissage automatique vs anesthésiste
En utilisant le modèle de prédiction final validé avec la meilleure précision, nous réaliserons une étude pilote clinique prospective. La cohorte comprendra des patients chirurgicaux inscrits de manière prospective qui seront analysés par le modèle de prédiction ainsi qu'un anesthésiste expérimenté. Les chirurgies nécessitant un bloc neuromusculaire de tout agent bloquant neuromusculaire non dépolarisant seront incluses. Un anesthésiste estimera de manière prospective le temps de récupération neuromusculaire par intervalles de 10 minutes en commençant par la dose initiale d'administration de l'agent de blocage neuromusculaire lors de l'induction de l'anesthésie. La concordance entre les prédictions et le rapport temps/TOF objectivement mesuré > 0,95 sera évaluée à l'aide de coefficients de corrélation inter-évaluateurs.
Type d'étude
Inscription (Anticipé)
Contacts et emplacements
Coordonnées de l'étude
- Nom: Flora Scheffenbichler, MD
- Numéro de téléphone: 004973150060284
- E-mail: flora.scheffenbichler@uni-ulm.de
Lieux d'étude
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Baden-Württemberg
-
Ulm, Baden-Württemberg, Allemagne, 89073
- University Hospital Ulm
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Contact:
- Flora Scheffenbichler
- E-mail: flora.scheffenbichler@uni-ulm.de
-
-
Bavaria
-
Munich, Bavaria, Allemagne, 81675
- Technical University Munich
-
Contact:
- Manfred Blobner
- E-mail: m.blobner@tum.de
-
-
Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
Accepte les volontaires sains
Sexes éligibles pour l'étude
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critère d'intégration:
- Patients adultes (≥ 18 ans) subissant une chirurgie non cardiaque sous anesthésie générale avec administration peropératoire d'un agent de blocage neuromusculaire et données TOF disponibles.
Critère d'exclusion:
- aucun
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Modèles d'observation: Cohorte
- Perspectives temporelles: Rétrospective
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
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Dose unique de bloqueur neuromusculaire
Patients recevant une dose unique de bloqueur neuromusculaire
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Doses incrémentielles d'agents bloquants neuromusculaires
Patients recevant des doses répétées d'agents bloquants neuromusculaires
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Inversion pharmacologique
Patients recevant une inversion pharmacologique du bloc neuromusculaire
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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récupération neuromusculaire complète
Délai: peropératoire
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prédire le temps nécessaire pour terminer la récupération neuromusculaire (défini comme un rapport TOF> 0,95) à tout moment de la chirurgie
|
peropératoire
|
Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Collaborateurs
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Manfred Blobner, MD PhD, Department of Anesthesiology and Intensive Care Medicine, University of Ulm,Ulm, Germany
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Anticipé)
Achèvement primaire (Anticipé)
Achèvement de l'étude (Anticipé)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Mots clés
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- TOF-R Prediction
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
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