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Rilevamento della dissincronia paziente-ventilatore con un algoritmo di apprendimento automatico

10 luglio 2024 aggiornato da: University of Sao Paulo General Hospital

Rilevamento e classificazione automatizzati della dissincronia paziente-ventilatore con un algoritmo di apprendimento automatico

Si tratta di uno studio diagnostico che mira a confrontare l'accuratezza nel rilevare e classificare le dissincronie paziente-ventilatore mediante un algoritmo di apprendimento automatico, rispetto al gold standard definito come dissincronie diagnosticate e classificate dal ventilatore meccanico e dalle forme d'onda della pressione esofagea analizzate da esperti.

La domanda principale di questo studio è:

• Le dissincronie paziente-ventilatore vengono rilevate e classificate accuratamente da un algoritmo di intelligenza artificiale rispetto agli esperti che analizzano la pressione esofagea e le forme d'onda del ventilatore meccanico?

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

Si tratta di uno studio diagnostico e osservazionale, che mira a valutare il rilevamento e la classificazione automatizzati della dissincronia paziente-ventilatore mediante un algoritmo di apprendimento automatico. L'accuratezza dell'algoritmo di apprendimento automatico sarà confrontata con il gold standard, definito come dissincronie rilevate e classificate da esperti di ventilazione meccanica.

Gli esperti analizzeranno le forme d'onda della pressione delle vie aeree, del flusso, del volume e della pressione esofagea per rilevare e classificare le dissincronie.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

80

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Contatto studio

Luoghi di studio

  • Brasile
    • SP
      • Sao Paulo, SP, Brasile, 05403900
        • Reclutamento
        • Heart Institute, University of São Paulo
        • Contatto:

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

N/A

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

Sono idonei i soggetti adulti sottoposti a ventilazione meccanica, con modalità assistita o controllata da assistenza, monitorati con un palloncino a pressione esofagea a causa di indicazione clinica.

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • Soggetti sottoposti a ventilazione meccanica assistita o controllata e monitorati con palloncino a pressione esofagea.

Criteri di esclusione:

  • Rifiuto da parte della famiglia del paziente o del medico curante

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
Rilevamento dell'intelligenza artificiale e classificazione delle dissincronie paziente-ventilatore
Questo è uno studio a braccio singolo, poiché tutti i soggetti inclusi saranno esposti ad entrambi i metodi diagnostici (intelligenza artificiale ed esperti). Il metodo diagnostico proposto è un algoritmo di apprendimento automatico integrato nel ventilatore meccanico FlexiMag Max 700 (Magnamed, Brasile), che registrerà continuamente i dati della ventilazione meccanica dei soggetti inclusi per un periodo di tempo fino a 72 ore. Il gold standard prevede la registrazione della forma d’onda della pressione esofagea e l’analisi offline da parte di esperti.
Dispositivo: Rilevamento dell'intelligenza artificiale e classificazione delle dissincronie paziente-ventilatore
Algoritmo di apprendimento automatico per rilevare e classificare le dissincronie paziente-ventilatore, integrato nel ventilatore meccanico (Fleximag Max, Magnamed, Brasile).

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Accuratezza diagnostica dell'algoritmo di Intelligenza Artificiale
Lasso di tempo: 3 giorni
Sensibilità, specificità, valore predittivo positivo, valore predittivo negativo dell'algoritmo di intelligenza artificiale per rilevare e classificare le dissincronie paziente-ventilatore. Tali indici di accuratezza verranno stimati per ogni tipologia di dissincronia: sforzo inefficace, autotriggering, doppio innesco, innesco inverso, innesco inverso con doppio ciclo
3 giorni

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Rilevamento Pendelluft
Lasso di tempo: 3 giorni
Percentuale di cicli con pendelluft rilevati con l'algoritmo di intelligenza artificiale rispetto alla percentuale di cicli con pendelluft rilevati con la pressione esofagea
3 giorni

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

University of Sao Paulo General Hospital

Collaboratori

Magnamed Tecnologia Medica S/A

Investigatori

  • Direttore dello studio: Eduardo LV Costa, MD, PhD, University of Sao Paulo

Pubblicazioni e link utili

La persona responsabile dell'inserimento delle informazioni sullo studio fornisce volontariamente queste pubblicazioni. Questi possono riguardare qualsiasi cosa relativa allo studio.

Pubblicazioni generali

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Effettivo)

25 maggio 2024

Completamento primario (Stimato)

24 maggio 2025

Completamento dello studio (Stimato)

24 dicembre 2025

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

24 maggio 2024

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

10 luglio 2024

Primo Inserito (Effettivo)

17 luglio 2024

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

17 luglio 2024

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

10 luglio 2024

Ultimo verificato

1 maggio 2024

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • CAAE 78855824.7.0000.0068

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

NO

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

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