Efecto de la optimización hemodinámica guiada por aprendizaje automático sobre la perfusión posoperatoria del colgajo libre en la cirugía maxilofacial reconstructiva: protocolo de estudio
Effect of machine learning-guided haemodynamic optimization on postoperative free flap perfusion in reconstructive maxillofacial surgery: A study protocol
Protocolo de ensayo controlado aleatorizado en la revista British journal of clinical pharmacology (2023)
Resumen
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.
Resumen tomado de PubMed (NCBI) para el registro citado, en el idioma original. La versión de referencia es la de la publicación original.
El resumen se deja sin traducir para conservar la redacción original de los autores.
Síntesis
El protocolo describe un ensayo aleatorizado, controlado y unicéntrico (n = 42) en pacientes maxilofaciales con colgajo libre. En el grupo de intervención, la optimización hemodinámica se guiará por un algoritmo de aprendizaje automático y parámetros hemodinámicos funcionales de la plataforma HemoSphere, sobre todo el índice de predicción de hipotensión (HPI). La saturación tisular de oxígeno del colgajo se monitorizará por espectroscopia de infrarrojo cercano durante las primeras 24 h posoperatorias; su valor medio constituye la variable principal.
Contexto
Este artículo presenta un protocolo de estudio para un ensayo controlado aleatorizado unicéntrico (n=42) que evalúa si la optimización hemodinámica guiada por aprendizaje automático mediante el índice de predicción de hipotensión puede mejorar la perfusión y la oxigenación tisular del colgajo libre posoperatorio en cirugía maxilofacial. El ensayo utilizará la plataforma HemoSphere para guiar el tratamiento hemodinámico intraoperatorio, con monitorización de la saturación tisular de oxígeno mediante espectroscopia de infrarrojo cercano durante las primeras 24 horas posoperatorias. El resumen no contiene ninguna mención de sanguijuelas, hirudoterapia, congestión venosa ni terapias derivadas de la sanguijuela. El estudio evalúa tecnología de inteligencia artificial y monitorización hemodinámica funcional.
Citación
Referencia (estilo Vancouver)
Pražetina M, Šribar A, Sokolović Jurinjak I, Matošević J, Peršec J. Effect of machine learning-guided haemodynamic optimization on postoperative free flap perfusion in reconstructive maxillofacial surgery: A study protocol. Br J Clin Pharmacol. 2024;90(3):684-690. doi:10.1111/bcp.15942. PMID: 37876305
Los datos bibliográficos (autores, volumen, páginas, DOI) proceden del registro de PubMed.
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