Effect of machine learning-guided haemodynamic optimization on postoperative free flap perfusion in reconstructive maxillofacial surgery: A study protocol.
Research article published in British journal of clinical pharmacology (2023)
Abstract
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 sourced from PubMed (NCBI) for the cited record. See the original publication for the authoritative version.
Zusammenfassung
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...
Warum dies für die Hirudotherapie relevant ist
Dieser Artikel stellt ein Studienprotokoll für eine monozentrische randomisierte kontrollierte Studie (n=42) vor, die untersucht, ob eine mittels maschinellem Lernen gesteuerte hämodynamische Optimierung unter Verwendung des Hypotension Prediction Index die postoperative Perfusion freier Lappen und die Gewebesauerstoffversorgung in der Mund-, Kiefer- und Gesichtschirurgie verbessern kann. Die Studie wird die HemoSphere-Plattform zur Steuerung der intraoperativen hämodynamischen Therapie einsetzen, wobei die Gewebesauerstoffsättigung mittels Nahinfrarotspektroskopie während der ersten 24 postoperativen Stunden überwacht wird. Das Abstract enthält keine Erwähnung von Blutegeln, Hirudotherapie, venöser Kongestion oder von Blutegeln stammender Therapien. Es besteht keine vertretbare Verbindung zum Bereich der ASH, da die Studie ausschließlich Technologien der künstlichen Intelligenz und des funktionellen hämodynamischen Monitorings evaluiert.
Zitation
Effect of machine learning-guided haemodynamic optimization on postoperative free flap perfusion in reconstructive maxillofacial surgery: A study protocol.
Pražetina et al. · British journal of clinical pharmacology, 2023
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Zur ASH-Bibliothek hinzugefügt: May 28, 2026 · Letzte Aktualisierung der Website: 18. Juni 2026