挿管困難を分類するための顔面分析
困難な気管内挿管を予測するためのコンピュータ化された画像解析と従来の気道検査技術の比較
調査の概要
詳細な説明
この研究では、対照コホートと実験コホートの両方が募集されます。 この技術の臨床的受容を推進するために、研究者は研究し、人種や性別に関係なくすべての患者への適用性を実証する必要があります. これには、手術で挿管が容易であることが実証された対照群の患者を募集する必要があります。 そのような患者は相対的に多い。 実験群は、手術時に挿管が困難であることが判明した患者で構成されます。 さらに、将来のコホートは、挿管の容易さや困難についての事前知識なしで募集され、その後のグラウンドトゥルースは手術で決定されます。 患者の麻酔記録に Macintosh 3 ブレードを 1 回試みた結果、グレード 1 の喉頭鏡像 (声帯の完全な露出) が得られたことが記載されている場合、患者は挿管が容易であると定義されます。 挿管困難は、以下の少なくとも 1 つによって定義されました: 少なくとも 1 年間の麻酔経験を持つオペレーターによる 2 回以上の試み、4 点スケールでグレード 3 または 4 の喉頭鏡像、2 人目のオペレーターの必要性、または非選択的使用。ブジー、光ファイバー気管支鏡、挿管ラリンジアル マスクなどの代替気道器具の使用。
この研究の主な目的は、顔の外観に基づいて、挿管が困難である可能性が高い患者と挿管が容易である可能性が高い患者を区別できるアルゴリズムを開発することです。 主な分析は、導出されたアルゴリズムが被験者の挿管が容易か困難かをうまく判断する能力の統計的有意性を実証することです。 二次分析は、派生アルゴリズムと従来の気道評価テストとの間のパフォーマンスの統計的差異の実証です。
プロトコルの進行中の変更により、麻酔担当者はマッキントッシュ ブレードの代わりにミラー (ストレート) 喉頭鏡ブレードで挿管を試みることができます。 この二次的な結果は、そのようなブレードを強く好むため、場合によってはより優れたスキルのために選択されました。 マッキントッシュ ブレードでこれまでに予測されたものとは異なる顔の特徴が、このブレードの難易度を予測する可能性があります。
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前：Angela Goodson
- 電話番号：336-716-4497
- メール：agoodson@wakehealth.edu
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Scott Segal, MD, MHCM
- 電話番号：(336) 716-7084
- メール：B.Segal@wfusm.edu
研究場所
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North Carolina
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Winston-Salem、North Carolina、アメリカ、27157
- 募集
- Wake Forest Baptist Medical Center
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コンタクト：
- Scott Segal, MD
- 電話番号：336-716-4497
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主任研究者：
- Scott Segal, MD, MHCM
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 気管内挿管が必要な患者
- -頭頸部の写真画像の取得に同意した患者
除外基準:
- 頭頸部手術を受けた患者
- 中心静脈カテーテルまたはその他の介入により、正面および側面図で顔の特徴が完全に見えない患者
- 私たちの基準で挿管が容易でも困難でもなかった患者
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 観測モデル：コホート
- 時間の展望：見込みのある
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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挿管しやすい、モデルの派生
挿管しやすい、モデルの派生。
頭と首の撮影
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頭と首の写真を 3 枚撮ります。正面から 1 枚、左から 1 枚、右から 1 枚です。
写真は顔構造ソフトウェアによって分析され、顔モデルが作成されます。
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挿管困難、モデルの導出
挿管困難、モデルの派生。
頭と首
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頭と首の写真を 3 枚撮ります。正面から 1 枚、左から 1 枚、右から 1 枚です。
写真は顔構造ソフトウェアによって分析され、顔モデルが作成されます。
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挿管が容易で、モデルの検証
挿管が容易で、モデルの検証。
頭と首の撮影
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頭と首の写真を 3 枚撮ります。正面から 1 枚、左から 1 枚、右から 1 枚です。
写真は顔構造ソフトウェアによって分析され、顔モデルが作成されます。
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挿管困難、モデル検証
挿管困難、モデル検証。
頭と首の撮影
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頭と首の写真を 3 枚撮ります。正面から 1 枚、左から 1 枚、右から 1 枚です。
写真は顔構造ソフトウェアによって分析され、顔モデルが作成されます。
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テスト
派生モデルと検証済みモデルの再現性をテストするためのラベルのない被験者のグループ (簡単な挿管と難しい挿管の混合)
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頭と首の写真を 3 枚撮ります。正面から 1 枚、左から 1 枚、右から 1 枚です。
写真は顔構造ソフトウェアによって分析され、顔モデルが作成されます。
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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気管内挿管の困難性を予測するコンピューター アルゴリズム
時間枠：現在の入学パターンに基づくと、約 2 年
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その結果、3 つの異なる視点からのデジタル写真に基づいて、患者への挿管がどれほど容易か困難かを正確に予測できるコンピューター アルゴリズムが実現します。
このようなアプリケーションは、キャプチャされた写真の顔の特徴を分析することにより、挿管の困難さの一貫した定量的な尺度を提供できます。これらの特徴は、挿管手順を実行するのがどれほど簡単か、またはどれだけ難しいかと相関することが以前に示されています。
デジタル アプリケーションには、挿管困難に関連する合併症を減らし、患者の安全性を高める可能性があります。
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現在の入学パターンに基づくと、約 2 年
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協力者と研究者
捜査官
- 主任研究者：Scott Segal, MD, MHCM、Wake Forest University Health Sciences
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Tavolara TE, Gurcan MN, Segal S, Niazi MKK. Identification of difficult to intubate patients from frontal face images using an ensemble of deep learning models. Comput Biol Med. 2021 Sep;136:104737. doi: 10.1016/j.compbiomed.2021.104737. Epub 2021 Aug 4.
- Connor CW, Segal S. Accurate classification of difficult intubation by computerized facial analysis. Anesth Analg. 2011 Jan;112(1):84-93. doi: 10.1213/ANE.0b013e31820098d6. Epub 2010 Nov 16.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (推定)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
キーワード
その他の研究ID番号
- IRB00036442
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
米国FDA規制機器製品の研究
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