Sviluppo di un modello basato sull'intelligenza artificiale per prevedere intubazione difficile utilizzando immagini laringoscopiche video e classificazione Cormack-Lehane
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Merkez
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Düzce, Merkez, Turchia (Türkiye)
- Duzce University Faculty of Medicine, Department of Anesthesiology and Reanimation
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
La popolazione dello studio consisterà in pazienti adulti sottoposti a chirurgia elettiva in anestesia generale nelle sale operative dell'ospedale di facoltà medica della Düzce University. Tutti i pazienti avranno le loro vie aeree valutate usando la laringoscopia video come parte dell'induzione di anestesia di routine. Saranno inclusi solo pazienti senza patologia delle vie aeree superiori.
I pazienti saranno reclutati in modo prospettico e consecutivo. Le immagini della laringoscopia video verranno catturate durante l'intubazione e utilizzate per l'analisi dell'apprendimento automatico. Il grado Cormack-Lehane sarà confermato in modo indipendente da due anestesisti esperti. I pazienti saranno classificati in gruppi di intubazione normali e difficili.
Descrizione
Criteri di inclusione:
- 18-65 anni
Chirurgia elettiva
Asa I-II
Nessuna patologia delle vie aeree superiori
Criteri di esclusione:
- Storia conosciuta di intubazione difficile
Obesità morbosa (BMI> 40)
Gravidanza
Storia della chirurgia delle vie aeree superiori
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
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Gruppo 1: gruppo di intubazione normale
Intubazioni nei pazienti valutati come classe Cormack-Lehane (CL) 1-2.
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Gruppo di intubazione difficile
Intubazioni nei pazienti valutati come classe 3-4 Cormack-Lehane.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Accuratezza del modello di apprendimento automatico nella previsione di intubazione difficile basata su immagini di laringoscopia video
Lasso di tempo: Immediatamente dopo la raccolta dei dati e la formazione del modello
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Il risultato principale è l'accuratezza della classificazione dell'algoritmo di apprendimento automatico nell'identificazione di casi di intubazione difficili (grado 3-4 di Cormack-Lehane) dalle immagini della laringoscopia video, rispetto al consenso degli anestesisti di esperti.
La precisione sarà segnalata in percentuale.
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Immediatamente dopo la raccolta dei dati e la formazione del modello
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Effettivo)
Completamento dello studio (Effettivo)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Stimato)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Altri numeri di identificazione dello studio
- 2025/183
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
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