- ICH GCP
- Amerikanska kliniska prövningsregistret
- Klinisk prövning NCT06097052
Hypotension Predictive Index Effekt på intraoperativ hypotension under pankreaskirurgi. (EHPI-Pan)
Effekten av prediktivt hypotoniindex på intraoperativa hypotonihändelser och varaktighet under pankreaskirurgi. En retrospektiv pre-post observationsstudie.
Intraoperativ hypotension (IOH) är ett plötsligt kliniskt fenomen som uppträder ofta under allmän anestesi. Förebyggande av IOH har kopplats till minskad postoperativ organskada och minskad förekomst av perioperativa komplikationer. Onkologiska patienter med minskade preoperativa fysiologiska reserver kan vara särskilt känsliga för IOH skadliga effekter, särskilt när de utsätts för förlängd kirurgisk tidsförlängning, vilket är fallet för patienter som genomgår pankreaskirurgi.
Utredarna syftar till att studera introduktionen av en ny teknologi som kan förutsäga hypotensiva händelser (Hypotension Predictive Index, HPI Acumen™) i termer av dess effekter på IOH-förekomst och belastning hos patienter som genomgår pankreaskirurgi. Utredarna kommer att registrera patienter före och efter införandet av HPI-övervakning. Vidare kommer skillnader i postoperativa resultat och perioperativa komplikationer mellan före och efter populationer att undersökas.
Studieöversikt
Status
Betingelser
Intervention / Behandling
Detaljerad beskrivning
Intraoperativ hypotension (IOH) är en relativt vanlig händelse under operation, som inträffar plötsligt och ofta utan några varningstecken. Att förutsäga IOH skulle hjälpa läkare att ställa in ett snabbt svar, vilket minskar antalet hypotensiva händelser och den totala tiden för hypotoni.
Historiskt har hanteringen av IOH varit reaktiv, trots införandet av avancerade system för analys av arteriell vågform som tillhandahåller ett antal kardiovaskulära parametrar (artärtryck, hjärtminutvolym, dynamiska index) som möjliggör avancerad intraoperativ hemodynamisk övervakning (FloTrac™, Edwards Lifesciences Corp., Irvine) , USA). Detta förändrades när kontinuerlig utvinning av statiska och dynamiska funktioner i blodtrycksvågor i kombination med maskininlärning visade sig vara informativa för att identifiera specifika signaturer associerade med förestående utmattning av kompensatoriska mekanismer. Genom att inpassa dessa funktioner i en matematisk modell blev det tillgängligt ett lätttolkat hypotensionsprediktivt index (Acumen™ HPI - Edwards Lifesciences, Irvine, CA), som kan förutsäga IOH upp till 15 minuter före den kliniska händelsen. HPI uttrycks i ett intervall från 0 till 100, ju högre siffra, desto högre är sannolikheten och desto kortare tid för inträffandet av den hypotensiva händelsen. Därför kan en kombination av arteriell vågformsanalys och HPI ge snabba förutsägelser och målinriktade behandlingsplaner baserade på den specifika mekanismen bakom IOH, såsom relativ hypovolemi, tillfällig vasoplegi eller minskad inotropism.
Flera studier har visat att IOH har en stor inverkan på postoperativa utfall och en noggrann kontroll av blodtrycket kan vara viktigt speciellt hos patienter som genomgår större operationer. Dessa patienter är ofta svaga och löper större risker att utveckla organdysfunktion, främst njurinsufficiens och myokardskada. Futier et al. rapporterade en 25%-ig riskminskning av postoperativ organdysfunktion när IOH behandlas korrekt under operationen. Vidare visade prospektiva studier att användningen av HPI både minskade den totala tiden för hypotoni vid icke-hjärtkirurgi och minskade postoperativa komplikationer och sjukhusvistelsen.
Dessa studier behandlade tillämpningen av HPI i blandade grupper av befolkningen (ortopedisk kirurgi, neurokirurgi, allmän och kärlkirurgi, ÖNH-kirurgi), men varaktigheten och typen av operation är förvisso två viktiga faktorer som påverkar förekomsten och svårighetsgraden av IOH. Bland icke-hjärtoperationer är större bukspottkörtelkirurgi i allmänhet komplex och långvarig. I vårt center genomgår cirka 180 patienter en större bukspottkörteloperation varje år och enligt vår erfarenhet är dessa patienter ofta försvagade och har minskad fysiologisk reserv vid operationstillfället. Dessutom är postoperativa komplikationer inklusive blödning, sepsis, bilio-matsmältningsfistlar, akuta njurskador vanliga i denna miljö. Av dessa skäl anser forskarna att patienter som genomgår större bukspottkörteloperationer utgör en utmärkt modell för att utvärdera effektiviteten av HPI jämfört med FloTrac™ enbart eftersom de kan dra nytta av avancerad hemodynamisk övervakning och IOH-prediktionsverktyg.
Syftet med denna studie är att bedöma om patienter som genomgår bukspottkörtelkirurgi drar nytta av tidig förutsägelse och målinriktad behandling av IOH med hjälp av HPI-mjukvaran jämfört med ett målriktat hemodynamiskt tillvägagångssätt med FloTrac™-övervakningssystemet. Utredarna planerar att studera förekomsten av IOH med och utan användning av HPI i jämförelse med ett FloTrac™-övervakningssystem. Dessutom syftar studien till att utvärdera om HPI-mjukvaruinkludering i ett intraoperativt hemodynamiskt hanteringsprotokoll leder till förbättrad intraoperativ kardiovaskulär stabilitet och bättre kliniska resultat. Slutligen vill utredarna undersöka om den förbättrade kliniska erfarenheten av att använda HPI-prediktiv modell korrelerar med graden av IOH genom att analysera data från patienter som endast hanteras med denna teknik över tid.
STUDIEDESIGN OCH BEFOLKNING
Detta är en retrospektiv observationsstudie före och efter planerad att analysera data från cirka 60 elektiva patienter som genomgår större öppen pankreaskirurgi. Endast patienter som redan undertecknat ett informerat samtycke inklusive perioperativt dataanvändning för tidigare pågående kliniska studier kommer att beaktas för analysen.
Kontinuerlig blodtrycksvågform efter införandet av en artärlinje (radial artär var det föredragna valet) övervakades hos alla patienter efter anestesiinduktion. Fram till mars 2022 övervakades patienter med enbart FloTracTM-vågformsanalys, medan från april 2022 till idag hanterades patienternas hemodynamik med hjälp av HPI-mjukvaran. Utredarna kommer att jämföra två kohorter (Flotrac-gruppen vs. HPI-gruppen) för att utvärdera effekten av den senare teknologin på IOH. Medelartärtrycket kommer att definieras som den huvudsakliga variabeln som beskriver perfusionstrycket, medan hjärtindexet kommer att betraktas som ett index för syretillförsel (förutsatt att hemoglobin och lunggasutbyte i normala områden).
PRIMÄRT RESULTAT
Det primära resultatet kommer att vara en signifikant skillnad i det tidsvägda medelvärdet (TWA) för MAP < 65 mmHg mellan de två grupperna. TWA-beräkning kommer att göras enligt följande formel: TWA = (hypotoniens djup (mmHg) under en MAP på 65 mmHg × tid i minuter tillbringad under en MAP på 65 mmHg) / (operationens totala varaktighet uttryckt i minuter).
BERÄKNING AV PROVSTORLEK & STATISTISK ANALYS
I linje med den publicerade litteraturen antog utredarna att den HPI-mjukvarubaserade strategin kunde minska den genomsnittliga TWA-MAP < 65 mmHg med cirka 50 %. För beräkning av provstorlek ansåg utredarna 1 mmHg som referensvärdet för TWA-MAP < 65 mmHg för patienter som hanteras med FlotracTM-systemet (opublicerade rådata extrapolerade från en kohort på 10 patienter). För att upptäcka en signifikant skillnad i TWA-MAP <65 mmHg mellan HPI och Flotrac-gruppen på 0,5 mmHg med en standardavvikelse på 0,4 mmHg, kräver studien en provstorlek på 14 fall för varje grupp för att uppnå en effekt på 90 % och 5 % signifikansnivå (tvåsvansad). Provstorleksberäkningen utfördes med Statulator statistisk kalkylator.
Beskrivande statistik över demografiska och kliniska baslinjedata kommer att utföras enligt följande: kontinuerliga variabler kommer att uttryckas som medelvärde ± SD eller median och IQR beroende på respektive normalitet för distribution. Kategoriska variabler kommer att uttryckas som absolut värde och procent.
Statistiska skillnader i primära och sekundära resultat kommer att analyseras med hjälp av oparat Students t-test eller Mann-Whitney-test, beroende på respektive normalitet för distribution. Chi-kvadrat- eller Fishers exakta test kommer att användas för jämförelse av diskreta variabler. En multivariat analys kommer att genomföras med användning av regressionsmodeller. Det kritiska P-värdet sätts till 0,05. Statistisk analys kommer att utföras med programvaran Stata och SPSS. Grafer kommer att ritas med programvaran Prism Graphpad.
Studietyp
Inskrivning (Faktisk)
Kontakter och platser
Studieorter
-
-
Lombardia
-
Rozzano, Lombardia, Italien, 20089
- Istituto Clinico Humanitas
-
-
Deltagandekriterier
Urvalskriterier
Åldrar som är berättigade till studier
- Vuxen
- Äldre vuxen
Tar emot friska volontärer
Testmetod
Studera befolkning
Beskrivning
Inklusionskriterier:
- Försökspersoner som är 18 år eller äldre.
- Försökspersoner planerade för större öppen pankreaskirurgi.
- Försökspersoner som övervakades med FloTrac eller HPI invasiv arteriell blodtrycksövervakning.
- Total operationstid > 360min.
Exklusions kriterier:
- Försökspersoner som är 90 år eller äldre
- Ämnen klassificerade som ASA IV/V/VI
- Försökspersoner som genomgår akut eller akut operation
Studieplan
Hur är studien utformad?
Designdetaljer
Kohorter och interventioner
Grupp / Kohort |
Intervention / Behandling |
|---|---|
|
FloTrac
Försökspersonen fick standard avancerad hemodynamisk övervakning.
Hypotensiva episoder behandlades med ett reaktivt tillvägagångssätt.
|
|
|
HPI
Försökspersonerna övervakades med hjälp av det prediktiva indexet för hypotoni i kombination med avancerad hemodynamisk standardövervakning.
Hypotensiva episoder behandlades med ett proaktivt tillvägagångssätt.
|
Introduktion av hypotoni Predictive index och övergång från ett reaktivt till ett proaktivt tillvägagångssätt för intraoperativ hypotonibehandling.
|
Vad mäter studien?
Primära resultatmått
Resultatmått |
Åtgärdsbeskrivning |
Tidsram |
|---|---|---|
|
Tidsvikt medelvärde av medelartärtryck < 65 mmHg
Tidsram: intraoperativt
|
Arean under tröskelvärdet för MAP 65 mmHg normaliserat för operationens totala varaktighet i minuter
|
intraoperativt
|
Sekundära resultatmått
Resultatmått |
Åtgärdsbeskrivning |
Tidsram |
|---|---|---|
|
Genomsnittligt intraoperativt medelartärtryck
Tidsram: intraoperativt
|
Genomsnittlig intraoperativ MAP
|
intraoperativt
|
|
Frekvens av hypotensiva händelser
Tidsram: intraoperativt
|
Antal hypotensiva händelser (MAP < 65 mmHg under mer än 1 min) per operationstimme
|
intraoperativt
|
|
Genomsnittlig absolut tid under medelartärtryck < 65 mmHg
Tidsram: intraoperativt
|
Tid tillbringad i hypotoni (MAP < 65 mmHg i mer än 1 min)
|
intraoperativt
|
|
Tidsvägt medelvärde för arteriellt medeltryck < 55 mmHg
Tidsram: intraoperativt
|
Arean under tröskeln för MAP 55 mmHg normaliserad för operationens totala varaktighet i minuter
|
intraoperativt
|
|
Tidsvikt medelvärde av medelartärtryck > 100 mmHg
Tidsram: intraoperativt
|
Område över tröskeln för MAP 100 mmHg normaliserat för operationens totala varaktighet i minuter
|
intraoperativt
|
|
Frekvens av strokevolymindex < 35ml/m2 händelser
Tidsram: intraoperativt
|
Antal SVI < 35ml/m2 händelser (SVI < 35ml/m2 i mer än 1 min) per timme
|
intraoperativt
|
|
Genomsnittlig absolut tid under Stroke Volym Index < 35ml/m2
Tidsram: intraoperativt
|
Tid tillbringad i SVI < 35 ml/m2 händelser (SVI < 35 ml/m2 i mer än 1 min)
|
intraoperativt
|
|
Genomsnittlig generaliserad reell variation av medelartärtryck
Tidsram: intraoperativt
|
Summan av det absoluta värdet av alla förändringar över medelartärtrycksmätningar dividerat med total kirurgisk tid
|
intraoperativt
|
|
Postoperativ ICU-inläggningsfrekvens
Tidsram: Upp till 30 dagar efter operation
|
Postoperativ ICU-inläggningsfrekvens
|
Upp till 30 dagar efter operation
|
|
Längden på sjukhusvistelsen
Tidsram: Upp till 30 dagar efter operation
|
Längden på sjukhusvistelsen
|
Upp till 30 dagar efter operation
|
|
Postoperativ komplikationsfrekvens
Tidsram: Upp till 30 dagar efter operation
|
Förekomst av komplikationer och belastning enligt Calvin-Dindo klassificering
|
Upp till 30 dagar efter operation
|
Samarbetspartners och utredare
Sponsor
Utredare
- Huvudutredare: Federico Piccioni, Istituto Clinico Humanitas
Publikationer och användbara länkar
Allmänna publikationer
- Wesselink EM, Kappen TH, Torn HM, Slooter AJC, van Klei WA. Intraoperative hypotension and the risk of postoperative adverse outcomes: a systematic review. Br J Anaesth. 2018 Oct;121(4):706-721. doi: 10.1016/j.bja.2018.04.036. Epub 2018 Jun 20.
- Futier E, Lefrant JY, Guinot PG, Godet T, Lorne E, Cuvillon P, Bertran S, Leone M, Pastene B, Piriou V, Molliex S, Albanese J, Julia JM, Tavernier B, Imhoff E, Bazin JE, Constantin JM, Pereira B, Jaber S; INPRESS Study Group. Effect of Individualized vs Standard Blood Pressure Management Strategies on Postoperative Organ Dysfunction Among High-Risk Patients Undergoing Major Surgery: A Randomized Clinical Trial. JAMA. 2017 Oct 10;318(14):1346-1357. doi: 10.1001/jama.2017.14172.
- Salmasi V, Maheshwari K, Yang D, Mascha EJ, Singh A, Sessler DI, Kurz A. Relationship between Intraoperative Hypotension, Defined by Either Reduction from Baseline or Absolute Thresholds, and Acute Kidney and Myocardial Injury after Noncardiac Surgery: A Retrospective Cohort Analysis. Anesthesiology. 2017 Jan;126(1):47-65. doi: 10.1097/ALN.0000000000001432.
- Hatib F, Jian Z, Buddi S, Lee C, Settels J, Sibert K, Rinehart J, Cannesson M. Machine-learning Algorithm to Predict Hypotension Based on High-fidelity Arterial Pressure Waveform Analysis. Anesthesiology. 2018 Oct;129(4):663-674. doi: 10.1097/ALN.0000000000002300.
- Wijnberge M, Geerts BF, Hol L, Lemmers N, Mulder MP, Berge P, Schenk J, Terwindt LE, Hollmann MW, Vlaar AP, Veelo DP. Effect of a Machine Learning-Derived Early Warning System for Intraoperative Hypotension vs Standard Care on Depth and Duration of Intraoperative Hypotension During Elective Noncardiac Surgery: The HYPE Randomized Clinical Trial. JAMA. 2020 Mar 17;323(11):1052-1060. doi: 10.1001/jama.2020.0592.
- Augustin T, Burstein MD, Schneider EB, Morris-Stiff G, Wey J, Chalikonda S, Walsh RM. Frailty predicts risk of life-threatening complications and mortality after pancreatic resections. Surgery. 2016 Oct;160(4):987-996. doi: 10.1016/j.surg.2016.07.010. Epub 2016 Aug 18.
- Frassanito L, Giuri PP, Vassalli F, Piersanti A, Longo A, Zanfini BA, Catarci S, Fagotti A, Scambia G, Draisci G. Hypotension Prediction Index with non-invasive continuous arterial pressure waveforms (ClearSight): clinical performance in Gynaecologic Oncologic Surgery. J Clin Monit Comput. 2022 Oct;36(5):1325-1332. doi: 10.1007/s10877-021-00763-4. Epub 2021 Oct 7.
- Pecorelli N, Capretti G, Sandini M, Damascelli A, Cristel G, De Cobelli F, Gianotti L, Zerbi A, Braga M. Impact of Sarcopenic Obesity on Failure to Rescue from Major Complications Following Pancreaticoduodenectomy for Cancer: Results from a Multicenter Study. Ann Surg Oncol. 2018 Jan;25(1):308-317. doi: 10.1245/s10434-017-6216-5. Epub 2017 Nov 7.
- Schneck E, Schulte D, Habig L, Ruhrmann S, Edinger F, Markmann M, Habicher M, Rickert M, Koch C, Sander M. Hypotension Prediction Index based protocolized haemodynamic management reduces the incidence and duration of intraoperative hypotension in primary total hip arthroplasty: a single centre feasibility randomised blinded prospective interventional trial. J Clin Monit Comput. 2020 Dec;34(6):1149-1158. doi: 10.1007/s10877-019-00433-6. Epub 2019 Nov 29.
- Solares GJ, Garcia D, Monge Garcia MI, Crespo C, Rabago JL, Iglesias F, Larraz E, Zubizarreta I, Rabanal JM. Real-world outcomes of the hypotension prediction index in the management of intraoperative hypotension during non-cardiac surgery: a retrospective clinical study. J Clin Monit Comput. 2023 Feb;37(1):211-220. doi: 10.1007/s10877-022-00881-7. Epub 2022 Jun 2.
- van der Ven WH, Veelo DP, Wijnberge M, van der Ster BJP, Vlaar APJ, Geerts BF. One of the first validations of an artificial intelligence algorithm for clinical use: The impact on intraoperative hypotension prediction and clinical decision-making. Surgery. 2021 Jun;169(6):1300-1303. doi: 10.1016/j.surg.2020.09.041. Epub 2020 Dec 11.
Studieavstämningsdatum
Studera stora datum
Studiestart (Faktisk)
Primärt slutförande (Faktisk)
Avslutad studie (Faktisk)
Studieregistreringsdatum
Först inskickad
Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna
Första postat (Faktisk)
Uppdateringar av studier
Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)
Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna
Senast verifierad
Mer information
Termer relaterade till denna studie
Nyckelord
Ytterligare relevanta MeSH-villkor
Andra studie-ID-nummer
- EHPI-Pan-15/23
Läkemedels- och apparatinformation, studiedokument
Studerar en amerikansk FDA-reglerad läkemedelsprodukt
Studerar en amerikansk FDA-reglerad produktprodukt
produkt tillverkad i och exporterad från U.S.A.
Denna information hämtades direkt från webbplatsen clinicaltrials.gov utan några ändringar. Om du har några önskemål om att ändra, ta bort eller uppdatera dina studieuppgifter, vänligen kontakta register@clinicaltrials.gov. Så snart en ändring har implementerats på clinicaltrials.gov, kommer denna att uppdateras automatiskt även på vår webbplats .