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機械学習を使用した声門上気道不全の予測のための術前特性 (ERICA) (ERICA)

2026年5月8日 更新者：Flora Scheffenbichler、University Hospital Ulm

術前の特徴から声門上気道から気管チューブへの不全を予測できますか?機械学習アルゴリズム (ERICA)

声門上気道確保装置 (SGA) は、気道管理のための安全で十分に確立された技術です。 現在、ヨーロッパ諸国で行われる全身麻酔薬の最大 60% が SGA を使用しています。 0.2～4.7% SGA は失敗し、気管チューブへの変換が必要になります。

ERICA 研究では、人工知能手法を使用して、投薬前の訪問中に得られる術前の特徴に基づいて、計画外の SGA 変換のリスクを予測できるモデルを開発します。

調査の概要

状態

完了

条件

介入・治療

詳細な説明

術中の手順の変更は時間の遅れだけでなく、麻酔を深めたり、気道を再度操作したりするなど、患者にとってストレスのかかる処置を伴います。

したがって、ERICA の目的は、1) 計画外の SGA 変換のリスクを正確に予測できる、2) SGA から気管チューブへの変換につながる特性を特定できる、術前情報に基づいた機械学習アルゴリズムを開発することです。

I. モデルの開発

• 最終的なデータセットは、トレーニング、テスト、および検証のコホートに分割されます。 SGA から気管チューブへの術中の変換を予測するために、一般化線形モデル (GLM)、深層学習、分散ランダム フォレスト (DRF)、xgboost、および勾配ブースティング マシン (GBM) を含む 5 つのモデルが作成されます。 次に、5 つのモデルを組み合わせてスタック アンサンブル モデルを構築します。 最後に、最適な人工知能モデルが選択されます。

II.気道の変換と分類につながる特徴を特定します。

  • 術中に患者の体位を変更すると、変換のリスクが変わる可能性があるため、体位を変更する手術を考慮する必要があります。
  • SGA から気管チューブへの変換につながる患者および手順に依存する特性とその重要性を特定します。

研究の種類

観察的

入学 (実際)

44000

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

  • ドイツ
    • Baden-Wurttemberg
      • Ulm、Baden-Wurttemberg、ドイツ、89073
        • University Hospital Ulm
    • Bavaria
      • Munich、Bavaria、ドイツ、81675
        • Technical University Munich

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

声門上気道確保装置を使用した非心臓手術を受ける成人患者（18歳以上）

説明

包含基準:

  • 声門上気道器具を使用した非心臓手術のために全身麻酔を受けている成人患者（18歳以上）

除外基準:

  • なし

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか？

デザインの詳細

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
時間枠
計画外の SGA 変換のリスク
時間枠：術中
術中

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

スポンサー

University Hospital Ulm

協力者

Technical University of Munich

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2022年12月1日

一次修了 (実際)

2024年11月30日

研究の完了 (実際)

2024年12月31日

試験登録日

最初に提出

2024年9月25日

QC基準を満たした最初の提出物

2024年9月25日

最初の投稿 (実際)

2024年9月27日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年5月13日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2026年5月8日

最終確認日

2024年9月1日

詳しくは

本研究に関する用語

キーワード

追加の関連 MeSH 用語

その他の研究ID番号

  • ERICA

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

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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