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Modelo de avaliação de risco de IA para prevenção de complicações em cirurgia plástica (inteligência artificial) (AI)

12 de julho de 2024 atualizado por: Bukret Plastic Surgery

Estudo prospectivo baseado em evidências do modelo de avaliação de risco de inteligência artificial para prevenção de complicações em cirurgia plástica

O objetivo deste estudo observacional é determinar se um modelo de avaliação de risco baseado em IA pode ajudar a prevenir complicações em pacientes de cirurgia plástica, melhorando a tomada de decisões, fornecendo recomendações para abordar os fatores de risco e auxiliando os médicos na escolha do momento e ambiente ideais para eletivas. cirurgia plástica. O estudo visa responder se o modelo de IA pode identificar efetivamente pacientes de alto risco e quais fatores de risco específicos predizem complicações.

Propósito:

Avalie a eficácia clínica de um modelo de avaliação de risco baseado em IA na prevenção de complicações em pacientes de cirurgia plástica, analisando dados clínicos e histórico do paciente, fornecendo recomendações personalizadas para mitigar fatores de risco e melhorar os resultados.

Hipótese:

O modelo de IA pode identificar com mais precisão pacientes de alto risco e fornecer recomendações eficazes para reduzir complicações em comparação com os métodos tradicionais.

Participantes:

Indivíduos submetidos a cirurgia plástica eletiva. Eles preencherão um formulário online coletando dados sobre idade, altura, peso, hábitos tabágicos e comorbidades. O sistema calcula pontuações de risco, IMC e pontuações de Caprini.

Procedimentos de estudo:

Avaliação de risco por meio do modelo de IA, que avalia múltiplos fatores e gera recomendações personalizadas, incluindo controle de peso, cessação do tabagismo, controle da pressão arterial, ultrassom Doppler para TVP, consultas nutricionais e encaminhamentos especializados. As recomendações são revisadas e aprovadas por cirurgiões plásticos.

Seguir:

O período de acompanhamento varia de 2 a 41 meses, com média de 15 meses. Dados sobre os resultados dos pacientes, incluindo taxas de complicações e satisfação, serão coletados e analisados.

Resultados medidos:

Incidência de complicações, precisão do modelo de IA na previsão de complicações e seu impacto na melhoria dos resultados cirúrgicos.

Impacto:

O estudo tem como objetivo fornecer insights sobre o uso de IA em cirurgia plástica, levando a melhores ferramentas e protocolos de avaliação de risco, melhorando o planejamento pré-operatório, os cuidados pós-operatórios e a segurança e satisfação do paciente.

Visão geral do estudo

Descrição detalhada

Desenho e Procedimentos do Estudo:

O objetivo deste estudo observacional é determinar se um modelo de avaliação de risco baseado em IA pode ajudar a prevenir complicações em pacientes de cirurgia plástica, melhorando a tomada de decisões, fornecendo recomendações para abordar os fatores de risco e auxiliando os médicos na escolha do momento e ambiente certos para eletivas. cirurgia plástica.

Metodologia:

O estudo foi realizado de janeiro de 2021 a maio de 2024, envolvendo 3.347 pacientes avaliados usando o modelo de avaliação de risco de IA em um ambiente de prática individual. O modelo utiliza um algoritmo para avaliar dados clínicos e histórico do paciente, calcular pontuações de risco, destacar fatores de risco e gerar recomendações personalizadas.

Avaliações de pacientes:

Coleta de dados: Os participantes preenchem um formulário online coletando dados sobre vários fatores clínicos, incluindo IMC, idade, pontuação de Caprini, hábitos de fumar e sexo.

Cálculo de risco: O algoritmo calcula pontuações de risco, sinaliza valores anormais e rastreia o Transtorno Dismórfico Corporal (TDC) usando o Questionário de Transtorno Dismórfico Corporal (BDDQ).

Categorização de risco: os pacientes são categorizados em grupos de risco baixo, moderado ou alto com base em suas pontuações de risco.

Recomendações Personalizadas: O modelo gera recomendações específicas para cada paciente com base na sua avaliação de risco, incluindo:

Controle de peso: Recomendações de peso alvo para pacientes com IMC ≥ 25,1. Cessação do tabagismo: Conselhos para pacientes que fumam parar de fumar. Controle da Pressão Arterial: Recomendações para pacientes hipertensos monitorarem a pressão arterial diariamente e consultarem um cardiologista.

Trombose Venosa Profunda (TVP) e Varizes: Sugestões de ultrassonografia Doppler de membros inferiores 24 a 72 horas antes da cirurgia para pacientes com TVP, coagulopatias, varizes ou escore de Caprini ≥ 8.

Comorbidades: Recomendações de ecocardiograma cardíaco e testes de estresse para pacientes acima de 50 anos com antecedentes de hipertensão ou patologia vascular.

Orientação Nutricional: Orientação para pacientes com IMC ≤ 25,1 consultar nutricionista e realizar triagem para transtornos alimentares com consulta psiquiátrica.

Encaminhamentos de especialistas: sugestões de consultas com endocrinologistas, cirurgiões bariátricos, cardiologistas, hematologistas ou outros especialistas de acordo com achados de comorbidades e encaminhamentos psiquiátricos de acordo com triagem de TDC.

Gestão de dados:

Os dados coletados dos participantes são anonimizados e armazenados de forma segura para proteger a privacidade e confidencialidade do paciente. O processo de gerenciamento de dados inclui:

Anonimização de dados confidenciais: Todas as informações de identificação pessoal (PII) são removidas ou mascaradas para garantir que as identidades dos participantes sejam protegidas. Dados anonimizados são usados ​​para análise para manter a confidencialidade.

Plano de Garantia de Qualidade: Procedimentos regulares de validação e registro de dados, incluindo monitoramento e auditoria do local, para garantir a integridade dos dados.

Verificações de dados: verificações de consistência para campos de dados e regras predefinidas para intervalo. Verificação de dados de origem: comparação de dados de registro com fontes externas, como registros médicos, para avaliar precisão e integridade.

Dicionário de dados: descrições detalhadas de cada variável, incluindo fonte, codificação e intervalos normais.

Procedimentos Operacionais Padrão (POPs): Procedimentos para recrutamento de pacientes, coleta de dados, gerenciamento, análise, notificação de eventos adversos e gerenciamento de mudanças.

Análise Estatística:

As análises estatísticas e inferenciais foram realizadas em notebook Colab para garantir robustez e reprodutibilidade. O desfecho primário foi a incidência de complicações em cada grupo de risco. As medidas de resultados secundários incluíram a correlação entre fatores de risco e complicações.

Avaliação do tamanho da amostra:

O tamanho da amostra foi determinado para garantir poder suficiente para detectar diferenças nas taxas de complicações entre os grupos de risco.

Plano para dados ausentes:

Foram implementados procedimentos para resolver dados em falta, incluindo técnicas de imputação e análises de sensibilidade.

Plano de Análise Estatística:

O plano de análise incluiu estatísticas descritivas, análises de correlação e modelos de regressão para avaliar a relação entre fatores de risco e complicações.

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Real)

3347

Contactos e Locais

Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.

Locais de estudo

      • Buenos Aires, Argentina, 1107
        • Bukret Plastic Surgery

Critérios de participação

Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.

Critérios de elegibilidade

Idades elegíveis para estudo

  • Adulto
  • Adulto mais velho

Aceita Voluntários Saudáveis

Sim

Método de amostragem

Amostra Não Probabilística

População do estudo

A população do estudo consiste em pacientes avaliados na Cirurgia Plástica Bukret, consultório individual localizado em Buenos Aires, Argentina. Esta população inclui indivíduos que procuram cirurgia plástica eletiva que atendem aos critérios de inclusão e estão dispostos a se submeter à avaliação do modelo de avaliação de risco baseado em IA. Os participantes são oriundos de uma origem demográfica diversificada, abrangendo várias idades, sexos e condições de saúde. O foco está naqueles que conseguem aderir às recomendações pré e pós-operatórias para otimizar os resultados cirúrgicos e minimizar complicações.

Descrição

Critério de inclusão:

  • Idade 18 anos ou mais.
  • Avaliado para cirurgia plástica eletiva.
  • Capacidade de fornecer consentimento informado.
  • Conclusão da avaliação pré-operatória utilizando o modelo de avaliação de risco baseado em IA.
  • Acordo para seguir as recomendações pré e pós-operatórias fornecidas pelo Dr. Bukret, de acordo com o modelo de avaliação de risco baseado em IA.

Critério de exclusão:

  • Indivíduos menores de 18 anos.
  • Pacientes submetidos a procedimentos de cirurgia plástica de emergência.
  • Incapacidade de fornecer consentimento informado devido a deficiência cognitiva ou psicológica.
  • Mulheres grávidas ou amamentando.
  • Pacientes com histórico de não cumprimento das recomendações médicas.
  • Pacientes atualmente inscritos em outro ensaio clínico que poderia interferir nos resultados deste estudo.

Plano de estudo

Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.

Como o estudo é projetado?

Detalhes do projeto

Coortes e Intervenções

Grupo / Coorte
Intervenção / Tratamento
Pacientes submetidos a cirurgia plástica eletiva, avaliados com modelo de avaliação de risco baseado em IA.

Esta coorte inclui pacientes submetidos a cirurgia plástica eletiva que são avaliados usando um modelo de avaliação de risco baseado em IA. O modelo de IA analisa dados clínicos e histórico do paciente para gerar pontuações de risco personalizadas e recomendações para minimizar complicações cirúrgicas.

Com base nas pontuações de risco geradas pela IA, os pacientes são divididos em três grupos de risco: baixo, moderado e alto risco. O modelo fornece recomendações personalizadas para o fator de risco alterado de cada paciente, como controle de peso, cessação do tabagismo, monitoramento da pressão arterial e consultas com especialistas, para abordar fatores de risco específicos e melhorar os resultados cirúrgicos.

O modelo de avaliação de risco Bukret AI é um sofisticado sistema de apoio à decisão que avalia dados clínicos e histórico do paciente para gerar pontuações de risco personalizadas e classificar os pacientes em categorias de grupos de risco para aqueles submetidos à cirurgia plástica. Este modelo de IA analisa vários fatores de risco, incluindo IMC, idade, hábitos de fumar e histórico médico, para identificar possíveis complicações. Com base no grupo de risco gerado pela IA e em fatores de risco específicos, o modelo fornece recomendações personalizadas para o manejo pré-operatório, como controle de peso, cessação do tabagismo, monitoramento da pressão arterial e consultas especializadas, para minimizar os riscos cirúrgicos e melhorar os resultados. Esta intervenção visa melhorar o planejamento cirúrgico e a segurança do paciente, oferecendo recomendações personalizadas e práticas.
Outros nomes:
  • AIRA10
  • EstéticoSeguro
  • Modelo de IA de Bukret
  • Algoritmo de Avaliação de Risco
  • Modelo de avaliação de risco de IA de Bukret

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Incidência de complicações pós-operatórias, incluindo TVP, TEP e síndrome ASIA dentro de 2 a 41 meses após a cirurgia
Prazo: Desde a inscrição até o final do tratamento em 8 semanas
As complicações pós-operatórias serão avaliadas usando um sistema padronizado de notificação de complicações. As complicações incluem, entre outras, infecções, hematomas, seromas, deiscência de feridas, trombose venosa profunda (TVP) e tromboembolismo pulmonar (TEP). Cada participante será monitorado quanto a quaisquer complicações que ocorram no intervalo de acompanhamento de 2 a 41 meses (média = 15 meses) pós-cirurgia. A presença e gravidade de complicações, como sepse grave, hemorragia, hematoma, seroma, deiscência de ferida, síndrome ASIA (diagnosticada até 6 meses após a cirurgia), infecção e tromboembolismo pulmonar, serão documentadas durante as visitas de acompanhamento. Os dados serão coletados por meio de avaliações clínicas e autorrelatos dos pacientes. Visitas de acompanhamento específicas serão agendadas para 1 semana, 2 semanas, 1 mês, 2 meses, 6 meses e acompanhamentos adicionais conforme necessário com base nas condições e complicações individuais do paciente.
Desde a inscrição até o final do tratamento em 8 semanas

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Patrocinador

Investigadores

  • Investigador principal: Williams E Bukret, MD, EMBA

Publicações e links úteis

A pessoa responsável por inserir informações sobre o estudo fornece voluntariamente essas publicações. Estes podem ser sobre qualquer coisa relacionada ao estudo.

Datas de registro do estudo

Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados ​​pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.

Datas Principais do Estudo

Início do estudo (Real)

1 de janeiro de 2021

Conclusão Primária (Real)

31 de maio de 2024

Conclusão do estudo (Real)

31 de maio de 2024

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

12 de julho de 2024

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

12 de julho de 2024

Primeira postagem (Real)

18 de julho de 2024

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

18 de julho de 2024

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

12 de julho de 2024

Última verificação

1 de julho de 2024

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Plano para dados de participantes individuais (IPD)

Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?

SIM

Descrição do plano IPD

Todos os dados individuais dos participantes (IPD) coletados durante o ensaio serão compartilhados. Isto inclui todos os dados não identificados que fundamentam os resultados relatados na publicação do estudo, tais como dados demográficos, dados clínicos e medidas de resultados. Os dados serão partilhados num formato que garanta a confidencialidade e privacidade dos participantes. O IPD estará disponível aos pesquisadores que apresentarem uma proposta metodologicamente sólida, sujeita à revisão e aprovação do pesquisador principal. Serão necessários acordos de partilha de dados para garantir a utilização adequada dos dados partilhados. Os dados estarão disponíveis por 5 anos após a conclusão do estudo.

Prazo de Compartilhamento de IPD

Começando 3 meses após a publicação dos resultados e continuando por 1 ano.

Critérios de acesso de compartilhamento IPD

Os investigadores que pretendam aceder ao IPD e à informação de apoio deverão apresentar uma proposta de investigação detalhada descrevendo as análises planeadas. A proposta deverá incluir os métodos estatísticos e deverá ser aprovada por um comitê de revisão independente. Deve ser assinado um acordo de partilha de dados, que garanta a privacidade e confidencialidade dos participantes. As solicitações podem ser enviadas ao investigador principal do estudo por e-mail. As propostas serão analisadas com base no mérito científico, considerações éticas e viabilidade. A aprovação será concedida para análises que se alinhem com os objetivos e diretrizes éticas do estudo.

Tipo de informação de suporte de compartilhamento de IPD

  • PROTOCOLO DE ESTUDO

Dados/documentos do estudo

  1. Protocolo de estudo
    Comentários informativos: Para acessar o protocolo do estudo, visite o URL fornecido e siga as instruções para solicitar acesso.

Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo

Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA

Não

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