AI-Based Prediction of Difficult Airway in Bariatric Surgery (AI-Airway)
18 de junho de 2026 atualizado por: Muhammed Başpınar, Elazıg Fethi Sekin Sehir Hastanesi
Artificial Intelligence-Based Prediction of Difficult Airway in Bariatric Surgery: A Prospective Evaluation of Preoperative Airway Predictors
The aim of this prospective study is to evaluate the accuracy of artificial intelligence (AI) and machine learning algorithms in predicting difficult airways in patients undergoing bariatric surgery.
Preoperative airway assessments, including the Upper Lip Bite Test (UBLT), Mallampati score, Body Mass Index (BMI), thyromental distance (TMD), and sternomental distance (SMD), will be recorded.
The study investigates whether AI models can provide higher sensitivity and specificity in predicting difficult intubation compared to traditional clinical scoring systems in the obese patient population.
Visão geral do estudo
Status
Recrutamento
Intervenção / Tratamento
Tipo de estudo
Observacional
Inscrição (Estimado)
340
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.
Contato de estudo
- Nome: Muhammed Başpınar, M.D.
- Número de telefone: +905395831141
- E-mail: bspnr.muhammed@gmail.com
Locais de estudo
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Elâzığ
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Elâzığ, Elâzığ, Turquia (Türkiye), 23100
- Recrutamento
- Fethi Sekin City Hospital
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Contato:
- Muhammed Başpınar, M.D.
- Número de telefone: +905395831141
- E-mail: bspnr.muhammed@gmail.com
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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
The study population consists of adult obese patients (BMI ≥ 35 kg/m²) undergoing elective bariatric surgery under general anesthesia in a tertiary academic medical center.
This population represents individuals at a higher baseline risk for difficult airway management and intubation.
Descrição
Inclusion Criteria:
- Adult patients aged 18 to 65 years.
- Scheduled for elective bariatric surgery under general anesthesia.
- Body Mass Index (BMI) ≥ 35 kg/m².
- Consenting to participate in the study.
Exclusion Criteria:
- Patients with known upper airway anatomical deformities, head and neck tumors, or a history of head/neck radiotherapy.
- History of maxillofacial, airway, or cervical spine surgery.
- Emergency surgeries.
- Patients requiring planned awake fiberoptic intubation based on obvious preoperative clinical indicators.
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 |
|---|---|
|
Bariatric Surgery Patients
Patients scheduled for elective bariatric surgery under general anesthesia who undergo preoperative airway assessment using clinical and morphometric predictors.
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Measurement of preoperative airway parameters including Upper Lip Bite Test (UBLT), Mallampati score, Body Mass Index (BMI), thyromental distance, and sternomental distance.
Intraoperative airway view is graded using the Cormack-Lehane classification during standard direct laryngoscopy.
Outros nomes:
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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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Diagnostic Accuracy of the Artificial Intelligence Model in Predicting Difficult Intubation
Prazo: Intraoperative (assessed during the primary intubation attempt)
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The predictive performance of the AI model will be evaluated by comparing its preoperative difficult airway prediction against the actual intraoperative direct laryngoscopy view.
The intraoperative view is graded using the Cormack-Lehane classification system.
Grades 3 and 4 are clinically defined as difficult intubation, while Grades 1 and 2 are defined as easy intubation.
The primary metric of diagnostic accuracy will be the Area Under the Receiver Operating Characteristic (AUC-ROC) curve.
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Intraoperative (assessed during the primary intubation attempt)
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Number of Intubation Attempts
Prazo: Intraoperative
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Total number of direct laryngoscopy attempts required to achieve successful tracheal intubation.
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Intraoperative
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Need for Alternative Airway Management Techniques
Prazo: Intraoperative
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The frequency of requiring alternative airway devices or strategies (e.g., video laryngoscope, bougie, or fiberoptic bronchoscope) to secure the airway after a primary direct laryngoscopy.
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Intraoperative
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Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
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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)
21 de maio de 2026
Conclusão Primária (Estimado)
1 de setembro de 2026
Conclusão do estudo (Estimado)
15 de outubro de 2026
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
18 de junho de 2026
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
18 de junho de 2026
Primeira postagem (Real)
24 de junho de 2026
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
24 de junho de 2026
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
18 de junho de 2026
Última verificação
1 de junho de 2026
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- 2026/30-28
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
SIM
Descrição do plano IPD
De-identified individual participant data (including preoperative clinical/morphometric airway measurements and intraoperative Cormack-Lehane grades) underlying the results reported in the final publication will be shared to promote transparency and reproducibility in machine learning models.
Critérios de acesso de compartilhamento IPD
Data will be shared upon reasonable request with qualified researchers who provide a methodologically sound proposal.
Proposals should be directed to the corresponding author's email.
To gain access, data requestors will need to sign a data access agreement.
Tipo de informação de suporte de compartilhamento de IPD
- PROTOCOLO DE ESTUDO
- SEIVA
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
Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .