Меню
Идёт набор NCT07666074

AI-Based Prediction of Difficult Airway in Bariatric Surgery

— Наблюдательное Obesity Difficult Airway Airway Management

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: Preoperative Airway Assessment and Direct Laryngoscopy.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Obesity Difficult Airway Airway Management. Базовые параметры: 18 лет — 65 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
Turkey (Türkiye)
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

Artificial Intelligence-Based Prediction of Difficult Airway in Bariatric Surgery: A Prospective Evaluation of Preoperative Airway Predictors

Обзор

The aim of this prospective study is to evaluate the accuracy of artificial intelligence (AI) and machine learning algorithms in predicting difficult airways in patients undergoing bariatric surgery. Preoperative airway assessments, including the Upper Lip Bite Test (UBLT), Mallampati score, Body Mass Index (BMI), thyromental distance (TMD), and sternomental distance (SMD), will be recorded. The study investigates whether AI models can provide higher sensitivity and specificity in predicting difficult intubation compared to traditional clinical scoring systems in the obese patient population.

Вмешательства

  • Диагностический тест Preoperative Airway Assessment and Direct Laryngoscopy
    Measurement of preoperative airway parameters including Upper Lip Bite Test (UBLT), Mallampati score, Body Mass Index (BMI), thyromental distance, and sternomental distance. Intraoperative airway view is graded using the Cormack-Lehane classification during standard direct laryngoscopy.

Первичные конечные точки

  • Diagnostic Accuracy of the Artificial Intelligence Model in Predicting Difficult Intubation [Срок оценки: Intraoperative (assessed during the primary intubation attempt)]
Вторичные конечные точки (2)
  • Number of Intubation Attempts [Срок оценки: Intraoperative]
  • Need for Alternative Airway Management Techniques [Срок оценки: Intraoperative]

Критерии участия

Критерии включения

  • Adult patients aged 18 to 65 years.
  • Scheduled for elective bariatric surgery under general anesthesia.
  • Body Mass Index (BMI) ≥ 35 kg/m².
  • Consenting to participate in the study.

Критерии исключения

  • Patients with known upper airway anatomical deformities, head and neck tumors, or a history of head/neck radiotherapy.
  • History of maxillofacial, airway, or cervical spine surgery.
  • Emergency surgeries.
  • Patients requiring planned awake fiberoptic intubation based on obvious preoperative clinical indicators.

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

Здоровые добровольцы: Да

Дизайн исследования

Модель наблюдения
Когортное

Центры проведения

Turkey (Türkiye) · 1 центр
  • Fethi Sekin City Hospital — Elâzığ

Идентификаторы

NCT: NCT07666074 · 2026/30-28

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗