Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Ocena przewidywalności trudnej intubacji z systemami sztucznej inteligencji za pomocą pomiarów antropometrycznych i ultrasonograficznych stosowanych w przedoperacyjnej ocenie dróg oddechowych

13 maja 2025 zaktualizowane przez: Gizem Demir Şenoğlu, Duzce University
Ocena i zarządzanie trudnymi dróg oddechowych ma kluczowe znaczenie. Nieudane zarządzanie dróg oddechowych prowadzi do poważnej śmiertelności i zachorowalności. Od początku badania przed anestezją od 3% do 13% pacjentów, którzy są uważani za odpowiednie do rutynowego zarządzania dróg oddechowych, może być trudne do intubowania. Kwestie oceny dróg oddechowych obejmują ocenę ryzyka i badanie dróg oddechowych (łóżko i do przodu) w celu oszacowania ryzyka trudnych dróg oddechowych lub aspiracji. Badanie dróg oddechowych ma na celu określenie obecności patologii górnych dróg oddechowych lub anatomicznych anomalii. Niektóre cechy fizyczne są związane z trudnymi dróg oddechowych i nieudaną intubację. Przykłady są; Ograniczony ruch szyi, chrapanie, krótka odległość mostka, grubość obwodu szyi itp. Charakterystyka fizyczna można zmierzyć za pomocą pomiarów ultrasonograficznych górnych dróg oddechowych. W tym badaniu naukowcy zamierzali ocenić antropometryczne i ultrasonograficzne wartości pomiaru pacjentów, którzy przeszli przedoperacyjną ocenę dróg oddechowych oraz dostrzegać przewidywalność trudnej intubacji z programami wspomagania decyzji o sztucznej inteligencji.

Przegląd badań

Status

Zakończony

Warunki

Interwencja / Leczenie

Szczegółowy opis

Trudna intubacja, szczególnie nieprzewidywalna trudna intubacja, jest trudnym scenariuszem dla każdego anestezjologa. Pacjenci, którzy są początkowo oceniani jako odpowiednie do rutynowego zarządzania dróg oddechowych, mogą stanowić trudne do intubowania w 5% do 22% przypadków. Dokładna ocena i zarządzanie trudnymi dróg oddechowych ma kluczowe znaczenie, ponieważ awaria zarządzania dróg oddechowych może prowadzić do poważnej zachorowalności i śmiertelności.

Ocena dróg oddechowych pomaga zidentyfikować przewidywalne, trudne drogi oddechowe, ale nie wyklucza pacjentów z normalnymi oceniami klinicznymi, którzy mogą nadal doświadczać nieprzewidywalnej trudnej intubacji. Głównym celem badania dróg oddechowych jest wykrycie patologii górnych dróg oddechowych lub anatomicznych anomalii. Kilka cech fizycznych jest związanych z trudnymi dróg oddechowych i nieudaną intubację, w tym ograniczona ruchliwość szyi, chrapanie, krótka odległość mostka i zwiększony obwód szyi.

Wspólne narzędzia do oceny dróg oddechowych, takie jak klasyfikacja Mallampati i test ugryzienia górnej wargi, wymagają współpracy pacjenta, co ogranicza ich zastosowanie u pacjentów uspokajonych, urazu lub niereagujących. Klasyfikacja Cormack-Lehane, stosowana podczas bezpośredniej laryngoskopii, jest inwazyjna i nie pozwala na przygotowanie przedproceduracyjne. W tym kontekście nieinwazyjne, łóżko, szybkie i dostępne oceny ultrasonograficzne i pomiary antropometryczne zyskały znaczenie w przewidywaniu trudnych dróg oddechowych.

W przypadku postępów technologicznych systemy wspierające decyzyjne i sztuczną inteligencję (AI) są coraz częściej wykorzystywane do zapobiegania niekorzystnym wynikom. Udane zarządzanie dróg oddechowych jest szczególnie kluczowe u pacjentów wysokiego ryzyka, w których szybkie podejmowanie decyzji jest niezbędne. Łatwo dostępne, przy łóżku, nieinwazyjne pomiary ultrasonograficzne, zintegrowane z programami uczenia się opartymi na AI, mogą wcześniej przewidzieć trudną intubację. Umożliwia to wczesne przygotowanie, terminowe interwencje i zmniejszenie ryzyka zagrażającego życiu.

W tym badaniu oceniarze mające na celu przewidywanie trudnej intubacji przedoperacyjnie przy użyciu nieinwazyjnych antropometrycznych i ultrasonograficznych pomiarów górnych dróg oddechowych, w połączeniu z programami wspomagającymi decyzyjne, bez wymagania żadnych procedur inwazyjnych.

Nasza hipoteza jest taka, że ​​przedoperacyjna ocena dróg oddechowych poprzez pomiary antropometryczne i ultrasonograficzne, poparte programami decyzyjnymi opartymi na AI, może dokładnie przewidzieć trudną intubację i ułatwić wczesne przygotowanie

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Rzeczywisty)

329

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Lokalizacje studiów

  • Indyk
      • Duzce, Indyk
        • Duzce University

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

W badaniu uwzględniono pacjentów w wieku od 18 do 65 lat, którzy poddali się operacji do wyboru.

Opis

Kryteria włączenia:

  • Pacjenci w wieku powyżej 18 lat
  • Pacjenci, którzy ulegną znieczuleniu ogólnym

Kryteria wykluczenia:

  • Kobiety w ciąży
  • Osoby z wrodzonymi i/lub nabytych deformacji twarzy
  • Pacjenci, którzy wcześniej przeszli operację dróg oddechowych górnej szyi
  • Pacjenci z guzami głowy i szyi
  • Pacjenci, którzy poddają się tarczycy

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

Kohorty i interwencje

Grupa / Kohorta
Interwencja / Leczenie
Pacjenci w wieku od 18 do 20 lat, którzy otrzymają znieczulenie ogólne
Pacjenci ASA I-III w wieku powyżej 18 lat, którzy spełniają kryteria włączenia do znieczulenia ogólnego
Inny: Odległość tyromentalna
Odległość między chrząstką brody i tarczycy z taśmą, gdy pacjent jest w pozycji neutralnej
Inny: Obwód szyi
Pomiar obwodu szyi z taśmą, gdy pacjent jest w pozycji neutralnej
Inny: Odległość otwierania ust
Odległość między górnymi i dolnymi zębami w punkcie, w którym otwór w ustach jest maksymalny, gdy pacjent jest w pozycji neutralnej.
Inny: Odległość od kości jawbone do kości gajkowej z szyją w pozycji neutralnej
Odległość od mentum do kości gamu z szyją w pozycji neutralnej przez ultrasonografię
Inny: Odległość od kość jawbone do kości gamu z szyją w przedłużeniu
Pomiar ultradźwiękowy odległości od mentum do kości gamu gamu z szyją w przedłużeniu
Inny: Odległość między skórą a tchawicą
Pomiar ultradźwiękowy odległości między skórą a tchawicą
Inny: Odległość między skórą a nagłośnią
Odległość między skórą a epiglottis mierzoną ultrasonografią
Inny: Odległość między skórą a przednią komisją sznurka wokalnego:
Odległość między skórą a przednią komisją sznurka głosowego mierzonego ultrasonografią
Inny: Odległość między skórą a kością gajkową
Odległość między skórą a kością gajkową mierzoną za pomocą ultrasonografii
Inny: Maksymalna grubość języka
Pomiar maksymalnej grubości języka za pomocą ultrasonografii

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Wsparcie Algorytm maszyny wektorowej Procent dokładności w przewidywanych trudnych intubacjach
Ramy czasowe: Pomiary ultrasonograficzne i antropometryczne każdego pacjenta zajęło około 20 minut. Szacunki uczenia maszynowego dla każdego pacjenta wynoszą około 1 min.
Zestaw danych, oznaczony na podstawie oceny eksperckiej trudnej intubacji, został sklasyfikowany przy użyciu ośmiu powszechnie akceptowanych algorytmów uczenia maszynowego: regresja logistyczna (LR) [6], maszyna wektora wsparcia (SVM) [7], losowy las (RF) [8], K-Nearest Netests (KNN) [9], Gaussian Naive Bayes (GNB) [7], Catboost [11], xgboost [12], i DEADE DOIBOS (2], i DEADE DOIBOS (DEEDEES DODE. (DT) [13]. Z oryginalnych 30 parametrów wybrano 15 najbardziej wpływowych funkcji na podstawie metod ekstrakcji cech i znaczenia literatury. Kroki wstępne obejmowały obsługę brakujących wartości, z wykluczeniem niepełnych rekordów. Zestaw danych został podzielony na zestawy szkoleniowe (80%) i testowe (20%). Modele zostały przeszkolone na zestawie treningowym, z hiperparametrowym strojeniem wykonanym za pomocą 5-krotnej walidacji krzyżowej, aby uniknąć nadmiernego dopasowania. Ostateczną wydajność modelu oceniono na niezależnym zestawie testowym.
Pomiary ultrasonograficzne i antropometryczne każdego pacjenta zajęło około 20 minut. Szacunki uczenia maszynowego dla każdego pacjenta wynoszą około 1 min.

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Duzce University

Śledczy

  • Główny śledczy: Gizem DEMIR SENOGLU, Duzce University

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)

1 marca 2024

Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)

3 grudnia 2024

Ukończenie studiów (Rzeczywisty)

31 stycznia 2025

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

9 grudnia 2024

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

24 marca 2025

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

1 kwietnia 2025

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

31 maja 2025

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

13 maja 2025

Ostatnia weryfikacja

1 maja 2025

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Inne numery identyfikacyjne badania

  • 2022/65

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIEZDECYDOWANY

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

produkt wyprodukowany i wyeksportowany z USA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .

Badania kliniczne na Odległość tyromentalna

Wyszukaj podobne próby

Sponsorzy i współpracownicy

Warunki medyczne

Interwencje lekowe

CROs by country

CROs in South Africa

Warunki

Rzadkie choroby

Interwencje lekowe

Suplementy diety

Sponsor / Współpracownicy

Lokalizacje

Subskrybuj