ChiCTR2200061797尚未招募早期 1 期
基于人工智能神经网络技术的气道分级预测模型
中山医院院内基金1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2022年8月1日最近更新:
试验速览
- 阶段
- 早期 1 期
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 改良 Cormack- Lehanes 分级
研究概览
简要总结
基于深度相机人脸识别和特征提取技术，利用人工智能算法提取和确定与气道分级相关的预测模型
研究设计
- 研究类型
- 诊断试验
- 主要目的
- 连续入组
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 80（—）
- 性别
- All
入选标准
- •准备行气管内插管的择期手术患者；
- •自愿参加本临床试验，并签署知情同意。
排除标准
- •术前评估可能存在通气困难，需保留自主呼吸或清醒下行气管插管者；
- •紧急情况下行气管插管患者；
- •面部外形发生改变的患者；
- •精神障碍，无法执行指令的患者；
- •既往困难面罩通气或困难气管插管史；
结局指标
主要结局
改良 Cormack- Lehanes 分级
时间窗: 气管插管前
次要结局
- 困难气管插管发生率
- 插管尝试次数
- 气管插管失败率
研究者
研究点 (1)
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