PrEventing PostoPERative Pulmonary Complications by Establishing a MachINe-learning assisT
PrEventing PostoPERative Pulmonary Complications by Establishing a MachINe-learning assisTed Approach
Status: rekrutiert · ohne Phasenangabe · Studientyp: OBSERVATIONAL · Teilnehmerzahl geplant: 512
Worum es geht
Postoperative pulmonary complications (POPC) are common after general anaesthesia and are a major cause of increased morbidity and mortality in surgical patients. However, prevention and treatment methods for POPC that are considered effective, tie up human and technical resources. The aim of the planned research project is therefore to enable reliable identification of high-risk patients on the basis of a tailored machine learning algorithm using perioperative clinical routine data and sonographic imaging data collected in the recovery room. The randomized clinical trial will include 512 patients undergoing elective surgery in general anaesthesia. The primary outcome will be the development of POPC. The goal of the study is to detect postoperative pulmonary complications before they become clinically manifest.
Diese Zusammenfassung stammt wörtlich aus dem Register und ist auf Englisch verfasst — wir übersetzen sie nicht, um ihren Sinn nicht zu verändern.
Untersuchte Erkrankungen
- Postoperative Pulmonary Complications
Wer teilnehmen kann
- Gesunde Freiwillige: nein
- Alter: 18 Years bis —
- Geschlecht: ALL
Die vollständigen Ein- und Ausschlusskriterien stehen im Register und werden vom Prüfzentrum geprüft.
Wo rekrutiert wird
Prüfzentren
Sponsor: Britta Trautwein
Der vollständige Registereintrag (NCT05789953) — dort stehen Protokoll, Kriterien und Kontakt.
Wir fragen für Sie nach
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Datenstand: 2026-08-12. Quelle: ClinicalTrials.gov, U.S. National Library of Medicine — gemeinfrei. Der Stand ist der des Abrufs; Studien öffnen und schließen laufend.