Меню
Набор скоро начнётся NCT07614516

Prediction of Local Anaesthetic Dosing During Labour Epidural Analgesia

— Наблюдательное Labour Analgesia

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: Machine-learning prediction model.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Labour Analgesia. Базовые параметры: от 18 лет · Женщины.
Что важно проверить
Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
Где проводится
Италия
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

Prediction of Local Anaesthetic Dosing During Labour Epidural Analgesia: a Machine-learning Approach. The DIANA (Dosing Intrapartum ANAesthetics) Study.

Обзор

Epidural analgesia is the gold standard for controlling labour pain. However, labour pain happens during neuraxial analgesia, due to anaesthetic, obstetric, maternal factors. The investigators hypothesized that relevant variables, able to predict the local anaesthetic (LA) requirement during labour, can be identified at admission and each parturient may therefore be accordingly classified in "low-requirement" and "high-requirement". In this way, a predictive score may be developed, and the analgesic regimen may be matched to the individual patient, thus ensuring a timely and appropriate treatment of patients likely to require higher doses of LA, while minimizing potentially side effects of excessive treatment in the low-dose group.

Вмешательства

  • Другое Machine-learning prediction model
    A machine-learning prediction model will be developed to anticipate the parturient's requirement of LA at admission in the Labour Suite, according to demographic, obstetric and anaesthetic features ongoing before administration of the first epidural bolus.

Первичные конечные точки

  • Machine-learning algorithm able to predict the LA consumption [Срок оценки: From the epidural catheter placement to delivery.]
Вторичные конечные точки (12)
  • Clinical score [Срок оценки: At admission in the Labour Suite and before the epidural catheter is placed]
  • Time-dependent AUC of LA manual boluses [Срок оценки: From epidural catheter placement to delivery.]
  • Total LA consumption [Срок оценки: From epidural catheter placement to delivery.]
  • Ratio of time to first bolus demand to duration of labor [Срок оценки: From epidural catheter placement to delivery.]
  • Total demand of LA boluses [Срок оценки: From epidural catheter placement to delivery.]
  • Total adjunctive rescue LA epidural boluses [Срок оценки: From epidural catheter placement to delivery.]
  • Length of active phase [Срок оценки: From start of the active phase to full cervical dilation, up to 24 hours.]
  • Length of second stage [Срок оценки: From full cervical dilation to delivery.]
  • Rate of postpartum haemorrhage [Срок оценки: In the first hour after delivery.]
  • Rate of perineal laceration [Срок оценки: In the first hour after delivery.]
  • Rate of episiotomy [Срок оценки: At delivery.]
  • Rate of shoulder dystocia [Срок оценки: At delivery.]

Критерии участия

Критерии включения

  • Parturients receiving neuraxial analgesia for labour, as clinical practice

Критерии исключения

  • Planned caesarean delivery

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

Здоровые добровольцы: Нет

Дизайн исследования

Модель наблюдения
Когортное

Центры проведения

Италия · 1 центр
  • Fondazione Policlinico Universitario A. Gemelli IRCCS — Rome

Идентификаторы

NCT: NCT07614516 · 27389

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗