PEPPERMINT

Design: Postoperative pulmonale Komplikationen (POPC) sind häufig und tragen entscheidend zu einer Erhöhung von Morbidität und Mortalität operativer Patient:innen bei. Präventions- und Behandlungsmethoden für POPC, die als wirksam gelten, binden jedoch personelle und technische Ressourcen. Ziel des geplanten Forschungsprojekts ist es daher, eine zuverlässige Identifizierung von Risikopatienten auf Basis eines maschinellen Lernalgorithmus zu ermöglichen. Dabei werden neben perioperativen klinischen Routinedaten im Aufwachraum erhobene sonographische Bildsdaten der Lunge verwendet.

Einschlusskriterien: Erwachsene Patient:innen (≥ 18 Jahre), die im Rahmen einer elektiven Operation eine Allgemeinanästhesie erhalten und postoperativ im Anschluss an den Aufwachraum stationär auf einer Normalstation behandelt werden.

Intervention: Perspektivisch schließt sich der Modellerstellung eine Interventionsstudie an. Identifizierte Hochrisikopatient:innen werden dabei randomisiert und erhalten im Vergleich zur Kontrollgruppe (Standardbehandlung) postoperativ ein multimodales Trainings- und Therapieprogramm (z.B. mit nicht-invasiver Beatmung im Aufwachraum, Physiotherapie, Atemtraining, spezielle Mundhygiene, etc.), um das Auftreten postoperativer pulmonaler Komplikationen zu reduzieren.

Studienphase: Einschluss Studienstart (04/2023)

Link: https://www.clinicaltrials.gov/study/NCT05789953

Studienleitung: PD Dr. Simone Kagerbauer (simone.kagerbauer@uni-ulm.de; Abteilung für Anästhesie und Intensivmedizin), Dr. Britta Trautwein (britta.trautwein@uniklinik-ulm.de; Abteilung für Anästhesie und Intensivmedizin), Jun.-Prof. Michael Götz (Abteilung für experimentelle Radiologie)

Doktoranden: Paul Leibinger, Pich-Sakada Sam. Aktuell keine weiteren Doktorarbeiten zu vergeben.