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AI-Based Prediction of Difficult Airway in Bariatric Surgery (AI-Airway)

18 juin 2026 mis à jour par: Muhammed Başpınar, Elazıg Fethi Sekin Sehir Hastanesi

Artificial Intelligence-Based Prediction of Difficult Airway in Bariatric Surgery: A Prospective Evaluation of Preoperative Airway Predictors

The aim of this prospective study is to evaluate the accuracy of artificial intelligence (AI) and machine learning algorithms in predicting difficult airways in patients undergoing bariatric surgery. Preoperative airway assessments, including the Upper Lip Bite Test (UBLT), Mallampati score, Body Mass Index (BMI), thyromental distance (TMD), and sternomental distance (SMD), will be recorded. The study investigates whether AI models can provide higher sensitivity and specificity in predicting difficult intubation compared to traditional clinical scoring systems in the obese patient population.

Aperçu de l'étude

Statut

Recrutement

Les conditions

Intervention / Traitement

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Estimé)

340

Contacts et emplacements

Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.

Coordonnées de l'étude

Lieux d'étude

  • Turquie (Türkiye)
    • Elâzığ
      • Elâzığ, Elâzığ, Turquie (Türkiye), 23100
        • Recrutement
        • Fethi Sekin City Hospital
        • Contact:

Critères de participation

Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.

Critère d'éligibilité

Âges éligibles pour étudier

  • Adulte
  • Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

Oui

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

The study population consists of adult obese patients (BMI ≥ 35 kg/m²) undergoing elective bariatric surgery under general anesthesia in a tertiary academic medical center. This population represents individuals at a higher baseline risk for difficult airway management and intubation.

La description

Inclusion Criteria:

  1. Adult patients aged 18 to 65 years.
  2. Scheduled for elective bariatric surgery under general anesthesia.
  3. Body Mass Index (BMI) ≥ 35 kg/m².
  4. Consenting to participate in the study.

Exclusion Criteria:

  1. Patients with known upper airway anatomical deformities, head and neck tumors, or a history of head/neck radiotherapy.
  2. History of maxillofacial, airway, or cervical spine surgery.
  3. Emergency surgeries.
  4. Patients requiring planned awake fiberoptic intubation based on obvious preoperative clinical indicators.

Plan d'étude

Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.

Comment l'étude est-elle conçue ?

Détails de conception

Cohortes et interventions

Groupe / Cohorte
Intervention / Traitement
Bariatric Surgery Patients
Patients scheduled for elective bariatric surgery under general anesthesia who undergo preoperative airway assessment using clinical and morphometric predictors.
Test diagnostique: Preoperative Airway Assessment and Direct Laryngoscopy
Measurement of preoperative airway parameters including Upper Lip Bite Test (UBLT), Mallampati score, Body Mass Index (BMI), thyromental distance, and sternomental distance. Intraoperative airway view is graded using the Cormack-Lehane classification during standard direct laryngoscopy.
Autres noms:
  • Upper Lip Bite Test
  • Modified Mallampati Score
  • Thyromental Distance
  • Sternomental Distance
  • Cormack-Lehane Grading

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Diagnostic Accuracy of the Artificial Intelligence Model in Predicting Difficult Intubation
Délai: Intraoperative (assessed during the primary intubation attempt)
The predictive performance of the AI model will be evaluated by comparing its preoperative difficult airway prediction against the actual intraoperative direct laryngoscopy view. The intraoperative view is graded using the Cormack-Lehane classification system. Grades 3 and 4 are clinically defined as difficult intubation, while Grades 1 and 2 are defined as easy intubation. The primary metric of diagnostic accuracy will be the Area Under the Receiver Operating Characteristic (AUC-ROC) curve.
Intraoperative (assessed during the primary intubation attempt)

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Number of Intubation Attempts
Délai: Intraoperative
Total number of direct laryngoscopy attempts required to achieve successful tracheal intubation.
Intraoperative
Need for Alternative Airway Management Techniques
Délai: Intraoperative
The frequency of requiring alternative airway devices or strategies (e.g., video laryngoscope, bougie, or fiberoptic bronchoscope) to secure the airway after a primary direct laryngoscopy.
Intraoperative

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Parrainer

Elazıg Fethi Sekin Sehir Hastanesi

Dates d'enregistrement des études

Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.

Dates principales de l'étude

Début de l'étude (Réel)

21 mai 2026

Achèvement primaire (Estimé)

1 septembre 2026

Achèvement de l'étude (Estimé)

15 octobre 2026

Dates d'inscription aux études

Première soumission

18 juin 2026

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

18 juin 2026

Première publication (Réel)

24 juin 2026

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

24 juin 2026

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

18 juin 2026

Dernière vérification

1 juin 2026

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Mots clés

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • 2026/30-28

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

OUI

Description du régime IPD

De-identified individual participant data (including preoperative clinical/morphometric airway measurements and intraoperative Cormack-Lehane grades) underlying the results reported in the final publication will be shared to promote transparency and reproducibility in machine learning models.

Critères d'accès au partage IPD

Data will be shared upon reasonable request with qualified researchers who provide a methodologically sound proposal. Proposals should be directed to the corresponding author's email. To gain access, data requestors will need to sign a data access agreement.

Type d'informations de prise en charge du partage d'IPD

  • PROTOCOLE D'ÉTUDE
  • SÈVE

Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude

Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine

Non

Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine

Non

Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .

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