Air-Test评分在预测全身麻醉后肺部并发症方面的应用:对标准化试验数据及前瞻性观察性队列的研究分析

《The Breast》:The Air-Test score for prediction of postoperative pulmonary complications after general anaesthesia: analysis of harmonised trial data and a prospective observational cohort

【字体: 时间:2025年12月19日 来源:The Breast 7.9

编辑推荐:

  术后肺并发症预测模型Air-Test评分在多中心研究中的效度验证(AUC 0.57,灵敏度53-54%,特异59-60%)及临床应用价值分析。

  
Ramsés Marrero | Jordi Vallverdú | Miguel Linares | Albert Abad | Marina Roger | Marina Vendrell | Miquel Ferrer | Jesús Villar | Gerardo Tusman | Fernando Suárez-Sipmann | Carlos Ferrando
西班牙巴塞罗那August Pi i Sunyer生物医学研究所麻醉学与重症监护科

摘要

背景

Air-Test评分通过测量术前和术后在室内空气中的SpO2水平,与术后肺部并发症(PPCs)相关,而后者是导致发病率和死亡率的主要原因之一。我们评估了Air-Test评分在异质性外科患者群体中的实用性。

方法

这项针对三个多中心随机对照试验(RCTs)和一项前瞻性观察性研究数据的二次分析共纳入了3268名接受全身麻醉的外科患者。这些患者被随机分为训练组(n=2288,70%)和验证组(n=980,30%)。主要结局指标是在术后前7天内发生的严重PPCs。研究重点是通过评估Air-Test的判别性能和曲线下面积(AUC)来衡量其有效性。同时,我们还评估了其敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值。

结果

在3268名参与者中,有164人(5.0%)在术后7天内出现了严重PPCs(平均年龄:63.5岁(49.7–77.3岁);39%为女性)。在训练组和验证组中,Air-Test结果呈阳性的患者发生严重PPCs的风险均较高(比值比[OR]分别为1.85,95%置信区间[CI] 1.21–3.15;P=0.007;OR 2.27,95% CI 1.27–4.61;P=0.011)。两组中检测PPCs的AUC相似(OR 0.57,95% CI 0.50–0.64)。在每个组中,敏感性为53–54%,特异性为59–60%,阳性预测值为6–8%,阴性预测值为95–96%。

结论

Air-Test是一种简单的无创床旁评分方法,能够有效识别出术后不会发生严重PPCs的患者。

研究设计

本研究是对三个多中心RCTs和一项前瞻性、多中心观察性研究的二次分析。当前分析获得了巴塞罗那医院伦理委员会的批准(HBC/2025/0575)。研究遵循《赫尔辛基宣言》的医学研究原则以及用于个体预后或诊断的多变量预测模型透明报告(TRIPOD)指南。

纳入和排除标准

纳入标准

研究参与者特征

最终数据集包括来自5个不同国家的3268名患者,训练组和验证组之间的患者特征相似(表1;补充表2–4)。在全部患者中,分别有915名(28.0%)和1331名(40.7%)患者的术前和术后Air-Test结果呈阳性(补充表5)。术前和术后Air-Test结果呈阳性与发生严重PPCs相关。

讨论

我们的主要发现是,Air-Test是一种简单、无创且成本低廉的床旁评分方法,仅通过测量术前和术后室内空气中的SpO2水平即可准确识别出术后第一周内不会发生严重PPCs的患者。训练组中中等的特异性和较高的阴性预测值表明,术前和术后Air-Test结果呈阴性可以可靠地排除发生严重PPCs的可能性。

作者贡献

所有作者均能完全访问所有数据,并对数据分析和结果的准确性负责:CF、RM、ML
研究设计:CF、RM、ML、JV、MV
数据收集:iPROVE研究网络的研究人员
数据分析:CF、RM、ML、JV、MV、AA、MR、MF、JV、FSS、GT
数据解读:CF、RM、ML、JV、MV、MR、AA、MF、JV、FSS、GT
手稿起草:CF、RM、ML、JV、MV、AA
手稿的严格审稿:CF、RM、ML、JV、MR、MV、AA、MF、JV、FSS、GT

资金支持

西班牙经济与竞争力部Carlos III卫生研究所(资助编号PI14/00829和PI18/01611);比利时欧洲区域发展基金;比利时欧洲麻醉学会资助计划(2014年)。

利益冲突声明

作者声明不存在利益冲突。

致谢

我们感谢参与本分析的所有研究人员。
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