Desenvolvimento de um modelo baseado em inteligência artificial para prever intubação difícil usando imagens laringoscópicas em vídeo e classificação de Cormack-Lehane
Visão geral do estudo
Status
Condições
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Merkez
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Düzce, Merkez, Turquia (Türkiye)
- Duzce University Faculty of Medicine, Department of Anesthesiology and Reanimation
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
A população do estudo consistirá em pacientes adultos submetidos a cirurgia eletiva sob anestesia geral nas salas de operações do Hospital da Faculdade de Medicina da Universidade de Düzce. Todos os pacientes terão suas vias aéreas avaliadas usando a laringoscopia de vídeo como parte da indução de anestesia de rotina. Somente pacientes sem patologia conhecida das vias aéreas superiores serão incluídas.
Os pacientes serão recrutados prospectivamente e consecutivamente. As imagens de laringoscopia em vídeo serão capturadas durante a intubação e usadas para análise de aprendizado de máquina. O grau Cormack-Lehane será confirmado independentemente por dois anestesiologistas experientes. Os pacientes serão classificados em grupos de intubação normais e difíceis.
Descrição
Critérios de inclusão:
- 18-65 anos
Cirurgia eletiva
Asa i-ii
Sem patologia das vias aéreas superiores
Critérios de exclusão:
- História conhecida de intubação difícil
Obesidade mórbida (IMC> 40)
Gravidez
História da cirurgia das vias aéreas superiores
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
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Grupo 1: Grupo de Intubação Normal
Intubações em pacientes avaliados como Classe 1-2 Cormack-Lehane (CL).
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Grupo de intubação difícil
Intubações em pacientes avaliados como CLORMACK-LEHANE CLASS 3-4.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Precisão do modelo de aprendizado de máquina na previsão de intubação difícil com base em imagens de laringoscopia em vídeo
Prazo: Imediatamente após a coleta de dados e o treinamento de modelos
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O desfecho primário é a precisão da classificação do algoritmo de aprendizado de máquina na identificação de casos difíceis de intubação (Cormack-Lehane Grau 3-4) a partir de imagens em vídeo laringoscopia, em comparação com o consenso de anestesiologistas de especialistas.
A precisão será relatada como uma porcentagem.
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Imediatamente após a coleta de dados e o treinamento de modelos
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Real)
Conclusão do estudo (Real)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Estimado)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Outros números de identificação do estudo
- 2025/183
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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