Effekt einer durch maschinelles Lernen gesteuerten hämodynamischen Optimierung auf die postoperative Perfusion freier Lappen in der rekonstruktiven Mund-Kiefer-Gesichts-Chirurgie: ein Studienprotokoll

AIMS: Intraoperative hypotension and liberal fluid haemodynamic therapy are associated with postoperative medical and surgical complications in maxillofacial free flap surgery. The novel haemodynamic parameter hypotension prediction index (HPI) has shown good performance in predicting hypotension by analysing arterial pressure waveform in various types of surgery. HPI-based haemodynamic protocols were able to reduce the duration and depth of hypotension. We will try to determine whether haemodynamic therapy based on HPI can improve postoperative flap perfusion and tissue oxygenation by improving intraoperative mean arterial pressure and reducing fluid infusion. METHODS: We present here a study protocol for a single centre, randomized, controlled trial (n = 42) in maxillofacial patients undergoing free flap surgery. Patients will be randomized into an intervention or a control group. In the intervention, group haemodynamic optimization will be guided by machine learning algorithm and functional haemodynamic parameters presented by the HemoSphere platform (Edwards Lifesciences, Irvine, CA, USA), most importantly, HPI. Tissue oxygen saturation of the free flap will be monitored noninvasively by near-infrared spectroscopy during the first 24 h postoperatively. The primary outcome will be the average value of tissue oxygen saturation in the first 24 h postoperatively.

Abstract aus PubMed (NCBI) für den zitierten Eintrag, in der Originalsprache wiedergegeben. Maßgeblich ist die Fassung der Originalpublikation.

Das Abstract wird nicht übersetzt, damit die eigene Wortwahl der Autoren erhalten bleibt.

Das Protokoll beschreibt eine monozentrische, randomisierte, kontrollierte Studie (n = 42) an Patienten der Mund-Kiefer-Gesichts-Chirurgie mit freiem Lappen. In der Interventionsgruppe soll die hämodynamische Optimierung von einem Algorithmus des maschinellen Lernens und funktionellen Parametern der HemoSphere-Plattform geleitet werden, allen voran der Hypotension-Prediction-Index (HPI). Die Gewebesauerstoffsättigung des Lappens soll in den ersten 24 postoperativen Stunden nahinfrarotspektroskopisch gemessen werden; ihr Mittelwert ist der primäre Endpunkt. Geprüft wird, ob eine HPI-basierte Therapie Perfusion und Oxygenierung des Lappens verbessern kann.

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