混淆变量辨析：有向无环图在肥胖患者气管插管成功率研究中的关键作用

本文针对Russotto等关于肥胖(BMI>30 kg/m2)与危重患者首次气管插管成功率的研究提出方法学探讨。研究者通过构建有向无环图(DAG)揭示原始研究中将中介变量误作混杂变量的关键问题，指出方法选择(如喉镜类型)实为肥胖影响插管成功的中间通路而非混杂因素。该研究为观察性研究中的因果推断提供了重要范式，对提高危重症气道管理研究的内部效度具有方法论指导意义。

　　

在危重症患者的紧急气道管理中，肥胖与气管插管成功率的关系长期存在争议。Russotto等学者近期在《Critical Care》发表的研究显示，体重指数(BMI)>30 kg/m²与首次插管成功率降低显著相关(OR 0.71)。然而这项研究暴露出的矛盾发现令人困惑——30-45°头高位既增加低氧血症风险(OR 1.53)却与插管失败无关，而20°头高位反而降低插管失败风险(OR 0.67)。这些反直觉的结果暗示着研究设计可能存在根本性缺陷。

来自伦敦大学学院医院(University College London Hospitals NHS Foundation Trust)的Wilson Fandino团队对此展开方法学溯源。通过构建精细的有向无环图(DAG)，研究者揭示原始研究将方法学选择(如喉镜类型)、肌松剂使用等中介变量误纳入多变量模型，导致对肥胖真实效应的低估。如图1所示，这些变量实际处于肥胖影响插管成功的因果通路上，而非真正的混杂因素。

研究采用的关键方法包括：1)基于DAG的因果路径可视化技术；2)区分混杂变量(如ASA分级)与中介变量的理论框架；3)来自INTUBE队列研究的临床数据再分析。通过系统梳理变量间的因果关系，研究者提出改进的DAG模型(图3)，强调应纳入患者基础疾病、气道解剖特征等真正的混杂因素。

主要研究发现包括：

1. 变量性质误判：原始研究调整的7个变量中，喉镜方法、肌松剂使用等均属中介变量，导致过度调整偏差
2. 头位影响的矛盾性：不同角度头位对插管成功与低氧血症的异质性效应，反映未控制气道水肿等混杂因素
3. 模型优化方案：提出包含ASA分级、 Mallampati评分等真正混杂因子的修正模型(图3)

这项研究的意义在于：首次在气道管理领域系统应用DAG框架，揭示观察性研究中常见的"表2谬误"(Table 2 Fallacy)——即盲目调整所有协变量可能导致因果效应估计偏差。研究者强调，若目标为评估体位影响(图2)，则原始变量可视为潜在混杂因素，这凸显研究问题定义对变量选择的关键作用。

该论文为危重症领域的观察性研究树立方法学标杆，其提出的DAG构建原则不仅适用于气道管理，对机械通气、血流动力学监测等需要因果推断的临床研究都具有指导价值。未来研究需前瞻性收集真正混杂因素数据，并考虑使用E值(E-value)量化未测量混杂因素的影响强度。