AI Assisted Preoperative Assessment for ASA Classification and ICU Admission
20 agosto 2026 aggiornato da: Zeynep Lee, Bakirkoy Dr. Sadi Konuk Research and Training Hospital
AI Assisted Clinical Decision-making in Preoperative Anesthesia Assessment: a Comparision of Clinicians, ChatGPT and Gemini
This prospective observational study evaluates the performance of artificial intelligence (AI) models in preoperative anesthesia assessment.
Preoperative clinical data from adult patients undergoing elective surgery are independently evaluated by clinicians and AI models (ChatGPT and Gemini).
The study compares their assessments of American Society of Anesthesiologists (ASA) physical status classification and the predicted need for intensive care unit (ICU) admission within the first 24 hours after surgery.
Actual postoperative ICU admission is used as the clinical outcome for evaluating predictive performance.
No treatment or clinical decision is determined by the AI models, and patient management is performed according to routine clinical practice.
Panoramica dello studio
Stato
Attivo, non reclutante
Condizioni
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Osservativo
Iscrizione (Stimato)
2500
Contatti e Sedi
Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.
Luoghi di studio
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Istanbul
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Istanbul, Istanbul, Turchia (Türkiye), 34147
- Bakırkoy Dr. Sadi Konuk Training and Research Hospital
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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
Sì
Metodo di campionamento
Campione non probabilistico
Popolazione di studio
Adult patients undergoing elective surgery who are evaluated in the preoperative anesthesia clinic at Bakirkoy Dr. Sadi Konuk Research and Training Hospital.
Descrizione
Inclusion Criteria:
- Age 18 years or older
- Scheduled for elective surgery
- Evaluated in the preoperative anesthesia clinic
- Provision of informed consent
Exclusion Criteria:
- Pregnancy
- Presence of an upper respiratory tract infection
- Active herpes infection or active wound and/or lesion in the anesthesia-related area
- Age under 18 years
- Emergency surgery
- Planned cardiovascular surgery
- Incomplete clinical data
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 |
|---|---|
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elective surgical patients
Adult patients undergoing elective surgery who undergo routine preoperative anesthesia assessment.
Preoperative clinical data from each participant are independently evaluated by the clinician and the AI models ChatGPT and Gemini for ASA physical status classification and prediction of ICU admission within the first 24 postoperative hours.
AI assessments do not influence clinical management or patient care.
|
Preoperative clinical data are independently evaluated using ChatGPT and Gemini for ASA physical status classification and prediction of ICU admission within 24 hours after surgery.
AI-generated assessments are used for research purposes only and do not influence clinical decision-making or patient care.
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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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Agreement in ASA Physical Status Classification
Lasso di tempo: During preoperative assessment
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Agreement between clinician-assigned and AI-generated ASA Physical Status classifications will be evaluated for ChatGPT and Gemini using linear weighted kappa statistics.
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During preoperative assessment
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Prediction of Postoperative ICU Admission
Lasso di tempo: Within the first 24 hours after surgery
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The accuracy of preoperative predictions of postoperative ICU admission made by the clinician, ChatGPT, and Gemini will be evaluated against actual ICU admission occurring within the first 24 hours after surgery.
Sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and accuracy will be calculated for each evaluator.
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Within the first 24 hours after surgery
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Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Investigatori
- Direttore dello studio: evrim kucur tülübaş, MD, Bakirkoy Dr. Sadi Konuk Research and Training Hospital
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)
16 febbraio 2026
Completamento primario (Stimato)
20 agosto 2026
Completamento dello studio (Stimato)
20 agosto 2026
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
20 agosto 2026
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
20 agosto 2026
Primo Inserito (Effettivo)
24 agosto 2026
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
24 agosto 2026
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
20 agosto 2026
Ultimo verificato
1 agosto 2026
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Altri numeri di identificazione dello studio
- 2026/51
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
NO
Descrizione del piano IPD
Individual participant data will not be shared due to patient confidentiality and data protection considerations.
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
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