Förutsägelse av komplikationer efter större gastrointestinala operationer med maskininlärning och vårdpunktsultraljud (AI_PLUS)

Det primära syftet med denna studie är att utveckla ett ramverk för maskininlärning för att förutsäga stora komplikationer efter större gastrointestinala operationer. Sekundära syften inkluderar att kombinera detta ramverk med ultraljud för att bestämma den bästa initiala återupplivningsstrategin; och för att bestämma vilka ultraljudsparametrar som bäst förutsäger vätskeintolerans. Dessutom om RAAS är mer aktivt efter leverresektion.

Studera design:

Observationskohortstudie med ett centrum

Studera befolkning:

Vuxna patienter som genomgår elektiv större gastrointestinala operationer

Primära studieparametrar/studiens resultat:

Huvudstudiens slutpunkt är ett ramverk för maskininlärning baserat på den hemodynamiska profilen för att förutsäga stora komplikationer, särskilt kardiovaskulär/lunginstabilitet, inklusive sepsis och septisk chock. Data från ClearSight kommer att användas för att samla in icke-invasiva arteriella tryckvågformer. vårdcentralsultraljud av hjärta, lungor och bukvener, och kliniska data från den elektroniska journalen kommer att samlas in

Sekundära studieparametrar/studiens resultat (om tillämpligt):

vårdcentralsultraljud av hjärta, lungor och bukvener samt kliniska data från den elektroniska journalen kommer att samlas in. I en undergrupp om 40 patienter kommer RAAS-nivåer och portalblodprover att analyseras.