Pulmonale Komplikationen

​​​​​​​PEPPERMINT

Titel: PrEventing PostoPERative pulmonary complications by establishing an ultrasound-guided MachINe-learning assisTed approach – 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.

SupAir Studie

Geplantes Design: Internationale, multizentrische, randomisiert-kontrollierte Studie. Das Risiko postoperativer pulmonaler Komplikationen wird gemeinhin auf den Gebrauch von Muskelrelaxanzien zurückgeführt, insbesondere auf deren schlechtes Management. Dabei wird nicht berücksichtigt, dass die tracheale Intubation ein unabhängiges Risiko für pulmonale Komplikationen birgt, da sie die Epitheloberfläche der Luftröhre verletzt und einen direkten Weg für den schnellen Zugang von Bakterien von den oberen zu den unteren Atemwegen bietet. Da sowohl die neuromuskuläre Blockade als auch die tracheale Intubation plausible Erklärungen für postoperative pulmonale Komplikationen sind und beide meist gleichzeitig verwendet werden, ist es in Beobachtungsstudien unmöglich, ihre potenziell schädlichen Auswirkungen zu trennen. Um die Pathophysiologie der postoperativen pulmonalen Komplikationen besser verstehen zu können, wird die SupAirNMB Studie geplant.

Einschlusskriterien: Erwachsene Patient:innen (≥18 Jahre), die für eine elektive, nicht herzchirurgische Operation unter Vollnarkose vorgesehen sind mit keiner, mäßiger oder tiefer neuromuskulärer Blockade, deren Atemwege durch einen Trachealtubus oder eine supraglottische Atemwegshilfe gesichert werden können.

Interventionsgruppe: Supraglottische Atemwegshilfe mit neuromuskulärer Blockade

Kontrollgruppen:

1) Tracheale Intubation mit neuromuskulärer Blockade

2) Supraglottische Atemwegshilfe ohne neuromuskuläre Blockade

Studienphase: Drittmittelgenerierung, Planung Pilotstudie

Link: https:// folgt

Studienleitung: Dr. Flora Scheffenbichler (flora.scheffenbichler@uni-ulm.de), Prof. Dr. Manfred Blobner

AOPInPoKo

In dieser Feasibility-Studie soll untersucht werden, ob ein Monitoring mittels In-Ear Sensor durch medizinische Laien mit Blick auf valide Messungen, kontinuierliche Datenerfassung und artefakt-freie Messungen durchführbar ist. Zusätzlich soll diese Studie dazu beitragen, die Inzidenz postoperativer Ereignisse nach ambulanten und teilstationären Operationen mittels Wearables systematisch anhand des Early-Warning-Scores zu erfassen. Dies dient der präziseren Einschätzung der Eignung und des persönlichen Risikos von Patient:innen für ambulante Operationen, um dadurch das Management nach ambulanten Operationen langfristig zu verbessern. Es ist der Einschluß von 600 Patient:innen geplant.

 

Verantwortliche und beteiligte Mitarbeiter:innen:

Dr.med. Veronika Jung

Dr.med. Kathrin Honz

Dr.med. Catherina Bubb

Prof. Dr. Manfred Blobner

PINES

Titel:Development and validation of a machine learning algorithm for PredIction of complete NEuromuscular recovery in adult Surgical patients (PINES)

Design: In Kooperation mit der Technischen Universität München soll ein Echtzeit-Vorhersagemodell für die Prädiktion neuromuskulärer Erholung anhand von retrospektiv erfassten und intraoperativ gemessenen Train-of-Four (TOF) Werten erstellt werden. In das Modell sollen in der Prämedikationsvisite erhobene Daten (u.a. Vorerkrankungen, Medikation, Laborwerte) sowie intraoperativ durch das Patientendatenmanagementsystem aufgezeichneten Werte aufgenommen werden. Für die Modellentwicklung durch ein rekurrentes neuronales Netz stehen Daten von etwa 240.000 Operationen zur Verfügung. Anhand einer klinischen Pilotstudie wird im zweiten Teil des Projektes die Fähigkeit der Vorhersage des Lernalgorithmus mit derer von erfahrenen Anästhesist:innen verglichen. Das Projekt wird durch die Else-Kröner-Fresenius Stiftung gefördert.

Einschlusskriterien: Patient:innen ≥ 18 Jahre, die eine Vollnarkose mit Muskelrelaxanzien und neuromuskulärem Monitoring erhalten haben.

Studienphase: Studienstart Winter 2023

Link: https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT5471882

Studienleitung: Dr. Flora Scheffenbichler (flora.scheffenbichler@uni-ulm.de), Simone Kagerbauer (simone.kagerbauer@uni-ulm.de), Prof. Dr. Manfred Blobner