Drei verschiedene GHDT (Goal Hemodynamic Directed Therapy)-Strategien zur Optimierung der intraoperativen Flüssigkeitsverwaltung bei großen Bauchoperationen: Eine randomisierte kontrollierte Studie

Kurzzusammenfassung

Die große onkologische Chirurgie gehört zu den komplexesten Eingriffen, bei denen Patienten eine Kombination aus hochrisikoreichen Faktoren aufweisen, die den sofortigen postoperativen Verlauf und die Lebensqualität erheblich beeinflussen können. Die intraoperative hämodynamische Verwaltung dieser Patienten stellt eine entscheidende Herausforderung dar: Die Aufrechterhaltung der kardiovaskulären Stabilität und des Flüssigkeitsgleichgewichts während der Operation ist mit einer Verringerung der Komplikationen verbunden, einschließlich akuter Niereninsuffizienz, Myokardinfarkt und Sepsis. Die Literatur hat gezeigt, dass die intraoperative Flüssigkeitsverabreichung durch spezifische Algorithmen die Komplikationen reduzieren und die Patientenergebnisse verbessern kann. In den letzten Jahren haben Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) tiefgreifend verändert, wie hämodynamische Variablen während der Operation verwaltet werden. KI ermöglicht die Echtzeitverarbeitung klinischer Daten und bietet die Möglichkeit, bevorstehende Hypotonieepisoden vorherzusagen, was es dem medizinischen Team ermöglicht, proaktiv einzugreifen. Ein Beispiel für solche Technologien ist der Hypotension Prediction Index (HPI), der ein maschinelles Lernalgorithmus verwendet, um hämodynamische Daten zu analysieren und die Wahrscheinlichkeit von Hypotonie mit bis zu 80% Genauigkeit bis zu 10 Minuten vor ihrem Auftreten vorherzusagen. Daher werden derzeit Softwarelösungen verwendet, die die Flüssigkeitsverabreichungsmengen mit Parametern aus Pulswellen-Systemen integrieren, was eine Analyse der Effektivität der Verabreichung von Flüssigkeitskonzentraten ermöglicht. Zum Beispiel hilft das Assisted Fluid Management (AFM)-Software dem Arzt dabei, die Zeitpunkte der Flüssigkeitsverabreichung zu wählen und deren Effektivität hinsichtlich der Flüssigkeitsantwort zu bestimmen. Dies ermöglicht die Reduzierung von Komplikationen, die durch eine unzureichende intraoperative Flüssigkeitsverwaltung verursacht werden, wie Organverletzungen, und optimiert die Verwendung von Flüssigkeiten und Vasopressor-Medikamenten. Trotz der zunehmenden Verwendung von KI in der Chirurgie ist der klinische und wirtschaftliche Einfluss solcher Technologien noch nicht ausreichend untersucht. Fortgeschrittene intraoperative hämodynamische Managementwerkzeuge haben gezeigt, dass die Dauer hypotonischer Episoden reduziert und die hämodynamische Stabilität verbessert werden kann. Der klinische Einfluss solcher Überwachung in Bezug auf Komplikationen und die Dauer des postoperativen Aufenthalts könnte entscheidend sein, um ihre Verwendung in hochrisikoreichen Patientengruppen zu empfehlen. Dies entspricht der medizinischen Literatur, die zeigt, dass postoperative Komplikationen die hospitalisierten Kosten der Patienten erhöhen. Dieses Studie zielt darauf ab, die Nutzbarkeit der Kombination eines Zielgerichteten Hämodynamischen Therapie (GDHT)-Protokolls mit KI-Software in drei verschiedenen Szenarien zu untersuchen. Das Hauptziel der Studie ist es zu bewerten, ob es eine signifikante Differenz in den intraoperativen Flüssigkeitsverabreichungsmengen zwischen drei verschiedenen GDHT-Protokollen unterstützt durch KI gibt, bei Patienten, die eine große abdominelle onkologische Chirurgie durchführen lassen. Die Nebenzielen der Studie umfassen: * Die Bewertung der Häufigkeit hypotonischer Episoden in Bezug auf Time-Weighted Average Hypotension (TWAH) in den drei Gruppen. * Die Analyse der Häufigkeit postoperativer Komplikationen und hospitalärer Mortalität in den drei Gruppen. * Die Bewertung der Gesamtdauer des Krankenhausaufenthalts und/oder der Anzahl der Tage im Intensivstation in den drei Gruppen. Die Studie zielt darauf ab, Beweise über die klinische Effizienz hämodynamischer Überwachungstechnologien zu liefern, die derzeit in der täglichen Praxis verwendet werden. Die Ergebnisse werden es uns ermöglichen, eine Optimierung der intraoperativen hämodynamischen Verwaltung zu definieren, die die klinischen Ergebnisse verbessert und die Nutzung der Gesundheitsressourcen optimiert.