开发一种对 HFNO 产生的气管声音进行降噪的算法
2024年1月11日 更新者：National Taiwan University Hospital
使用高流量鼻氧系统进行深度镇静期间精确监测呼吸音的算法的开发
本研究旨在开发一种算法来减轻高流量鼻氧系统产生的噪音，用于深度镇静患者的气管声音监测。
研究概览
详细说明
在不插管的深度镇静期间，麻醉呼吸护理和监测至关重要。
麻醉可能导致不良的呼吸系统影响，增加气道阻塞和呼吸抑制的风险。
高流量鼻氧 (HFNO) 系统通常用于减轻这些风险。
使用放大技术直接监测气管呼吸音可提供更好的检测精度。
然而，传统听诊仪器存在局限性，包括噪声干扰和缺乏视觉功能。
Airmod 智能呼吸监测系统已在美国和台湾获得 FDA 批准，可以解决这些问题。
它提供呼吸声音记录、噪声过滤、事件记录和呼吸频率分析。
目前，市场上还没有数字听诊器能够滤除 HFNO 噪声。
因此，当前的研究是开发一种算法来减轻高流量鼻氧系统产生的噪音，用于深度镇静患者的气管声音监测。
研究类型
介入性
注册 (估计的)
60
阶段
- 不适用
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习联系方式
- 姓名：Chun-Yu Wu, MD
- 电话号码：800-555-5555
- 邮箱：b001089018@tmu.edu.tw
研究联系人备份
- 姓名：Tsung-Da Wu
- 电话号码：800-555-5555
- 邮箱：tsungta.wu@gmail.com
学习地点
-
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Hsinchu、台湾、300
- 招聘中
- National Tawain University Hospital Hsinchu branch
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接触：
- Tsung-Da Wu
- 电话号码：800-555-5555
- 邮箱：tsungta.wu@gmail.com
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接触：
- Chun-Yu Wu
- 电话号码：800-555-5555
- 邮箱：b001089018@tmu.edu.tw
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首席研究员：
- Chun-Yu Wu
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不
描述
纳入标准：
- 接受需要深度镇静的选择性胃肠内窥镜检查的成年患者
排除标准：
- 有睡眠呼吸暂停、慢性阻塞性肺病或口咽肿瘤病史
- 有口腔内手术、气管手术或肺切除手术史的患者
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：其他
- 分配：随机化
- 介入模型：交叉作业
- 屏蔽：双倍的
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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实验性的：HFNO优先
本研究遵循采用随机对照方法的交叉设计。
使用电子气管音听诊对接受胃肠内窥镜检查和深度镇静的患者进行监测。
在该组中，患者首先接受 10 分钟的高流量鼻氧（50 升/分钟），然后使用标准低流量鼻氧（4 升/分钟）。
在高流量和低流量鼻氧给药期间获得电子气管声音记录。
目的是开发一种能够减轻高流量鼻氧专门产生的噪音的算法。
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两个研究组的患者首先接受 10 分钟的高流量鼻氧治疗（50 L/min），然后使用标准低流量鼻氧治疗（4 L/min），或者接受 10 分钟的治疗标准低流量鼻氧（4 L/min），然后使用高流量鼻氧（50 L/min）。
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|
有源比较器：HFNO 稍后
本研究遵循采用随机对照方法的交叉设计。
使用电子气管音听诊对接受胃肠内窥镜检查和深度镇静的患者进行监测。
在该组中，患者首先接受 10 分钟的标准低流量鼻氧 (4 L/min)，然后使用高流量鼻氧 (50 L/min)。
在高流量和低流量鼻氧给药期间获得电子气管声音记录。
目的是开发一种能够减轻高流量鼻氧专门产生的噪音的算法
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该组患者接受了 10 分钟的标准低流量经鼻吸氧 (4 L/min)，然后使用高流量经鼻吸氧 (50 L/min)
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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将测量有或没有高流量鼻氧的气管声音，以开发一种算法来减轻高流量鼻氧产生的气管噪音
大体时间：20-30分钟
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我们的目标是开发一种能够减轻高流量鼻氧专门产生的噪音的算法，该算法基于记录在深度镇静（有或没有高流量鼻氧的情况下接受胃肠内窥镜检查的患者的气管声音）
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20-30分钟
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (估计的)
2024年1月1日
初级完成 (估计的)
2025年1月1日
研究完成 (估计的)
2025年1月1日
研究注册日期
首次提交
2024年1月2日
首先提交符合 QC 标准的
2024年1月11日
首次发布 (估计的)
2024年1月23日
研究记录更新
最后更新发布 (估计的)
2024年1月23日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年1月11日
最后验证
2024年1月1日
更多信息
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