Меню
Идёт набор NCT06453525

PrediSuisse: Automatized Assessment of Difficult Airway

— Наблюдательное Anesthesia Intubation; Difficult or Failed Airway Complication of Anesthesia

Ориентир для пациента и семьи

Простыми словами

Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.

Что изучают
В протоколе указаны: intubation.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Anesthesia, Intubation; Difficult or Failed, Airway Complication of Anesthesia. Базовые параметры: 18 лет — 100 лет · Все.
Что важно проверить
Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
Где проводится
Швейцария
Следующий шаг
Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →

Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →

Официальное название

PrediSuisse: Automatized Assessment of Difficult Airway Using Three Videolaryngoscopes With the Help of Facial Recognition Techniques and Neural Network

Обзор

In the "PrediSuisse" research project, the investigators aim to create a reliable, reproducible, ultra-portable and radiation-free automatized software, able to identify automatically collected features, facial characteristics, and range of movements, to predict intubation difficulty. The software will generate a difficulty intubation score tailored to three commercially available videolaryngoscopes with different type of blades, corresponding to the predicted endotracheal intubation difficulty while providing the anaesthesiologist a reliable and non-subjective tool to assess individual patient's risks with regards to airway management.

Подробное описание

The Swiss multi-institutional research project "PrediSuisse" aims to automatically predict and classify the difficulty of intubation and airway management using three commercially available videolaryngoscopes (VL) by acquiring face/profiles photos and sequences on a training set of 900 patients during the pre-anaesthesia consultation. For each patient, with the help of recently developed Machine Learning (ML), Artificial Intelligence (AI) and Convolutional Neural Network (CNN) techniques, a specially developed software will be trained to provide a predicted airway management difficulty index. This will be performed by correlating those photos/sequences and the real difficulty level of intubation, determined by three experts by reviewing the recordings of the intubations of the training set patients. The software will then be used in routine on a set of 900 other patients to validate the prediction performance.

Вмешательства

  • Другое intubation
    Tracheal intubation using one of the three existing videolaryngoscopes

Первичные конечные точки

  • Software creation [Срок оценки: 18 months]
Вторичные конечные точки (1)
  • Team Communication [Срок оценки: 18 months]

Критерии участия

Критерии включения

  • Adult patients (≥ 18 years old) presenting at the pre-anesthesia consult for an elective general anesthesia necessitating a tracheal intubation
  • Signed informed consent.

Критерии исключения

  • Patients not speaking French (in Geneva and Lausanne) or Italian (in Lugano).
  • Patients previously operated on the airway with anatomical modifications (ENT Flaps, tracheotomies).
  • Patients unable to follow procedures or to give consent will also be excluded.

Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.

Здоровые добровольцы: Нет

Дизайн исследования

Модель наблюдения
Когортное

Центры проведения

Швейцария · 1 центр
  • University Hospital Lausanne CHUV — Lausanne

Идентификаторы

NCT: NCT06453525 · 04062024

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗