Développement d'un modèle basé sur l'intelligence artificielle pour prédire l'intubation difficile à l'aide d'images laryngoscopiques et de classification Cormack-Lehane
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Type d'étude
Inscription (Réel)
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
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Merkez
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Düzce, Merkez, Turquie (Türkiye)
- Duzce University Faculty of Medicine, Department of Anesthesiology and Reanimation
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La population d'étude sera composée de patients adultes subissant une chirurgie élective sous anesthésie générale dans les salles d'opération du Düzce University Medical Faculty Hospital. Tous les patients auront leurs voies respiratoires évaluées à l'aide de la laryngoscopie vidéo dans le cadre de l'induction de l'anesthésie de routine. Seuls les patients sans pathologie des voies respiratoires supérieurs connu seront inclus.
Les patients seront recrutés de manière prospective et consécutivement. Les images de laryngoscopie vidéo seront capturées pendant l'intubation et utilisées pour l'analyse d'apprentissage automatique. Le grade Cormack-Lehane sera confirmé indépendamment par deux anesthésiologistes expérimentés. Les patients seront classés en groupes d'intubation normaux et difficiles.
La description
Critères d'inclusion:
- 18-65 ans
Chirurgie élective
ASA I-II
Pas de pathologie des voies respiratoires supérieures
Critères d'exclusion:
- Histoire connue de l'intubation difficile
Obésité morbide (IMC> 40)
Grossesse
Antécédents de chirurgie des voies respiratoires supérieures
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
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Groupe 1: groupe d'intubation normal
Les intubations chez les patients évaluées comme Cormack-Lehane (CL) classe 1-2.
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Groupe d'intubation difficile
Les intubations chez les patients ont évalué comme Cormack-Lehane Classe 3-4.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Précision du modèle d'apprentissage automatique pour prédire l'intubation difficile basée sur les images de laryngoscopie vidéo
Délai: Immédiatement après la collecte de données et la formation des modèles
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Le principal résultat est la précision de classification de l'algorithme d'apprentissage automatique dans l'identification des cas d'intubation difficiles (Cormack-Lehane Grade 3-4) à partir d'images de laryngoscopie vidéo, par rapport au consensus des anesthésiologistes experts.
La précision sera signalée en pourcentage.
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Immédiatement après la collecte de données et la formation des modèles
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Réel)
Achèvement de l'étude (Réel)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Estimé)
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
Autres numéros d'identification d'étude
- 2025/183
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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