成人手术患者环甲膜深度预测模型的建立与验证：基于多元逻辑回归的前瞻性研究

这篇研究通过前瞻性队列分析2578例成人手术患者，建立了预测环甲膜(CTM)深度≤13 mm的多元逻辑回归模型，关键参数包括性别、BMI、CTM可触性、胸颏距和颈围，模型敏感度达0.80、特异度0.85。研究为困难气道管理中紧急颈前入路(eFONA)的术前评估提供了量化工具，尤其对肥胖(BMI>40 kg·m-2)患者CTM深度预测(可达16.8 mm)具有重要临床意义。

　　

Highlight

方法

本研究获英国南中央-伯克郡伦理委员会批准，注册于ClinicalTrials.gov(NCT03656315)。2018年10月至2022年2月期间，我们在考文垂大学医院通过颈部超声测量2578例仰卧头后仰位患者的环甲膜(CTM)深度，分析年龄、性别、体重、BMI、Mallampati评分等12项参数与CTM深度的关联。

结果

男性CTM平均深度9.4(±2.7)mm，女性9.7(±3.1)mm。单变量分析显示：性别、体重、BMI、Mallampati评分、胸颏距、CTM可触性及颈围均与CTM深度显著相关(p<0.10)，其中颈围与CTM深度呈强正相关。

讨论

作为迄今最大规模的CTM深度研究，我们建立的预测模型包含5项参数：性别(女性每增加1单位OR=1.32)、BMI(每增5 kg·m^-2深度增2-3mm)、不可触CTM(OR=3.01)、胸颏距(每增1cm OR=1.12)和颈围(每增10mm OR=1.15)。该模型对指导临床医师预判eFONA难度具有重要价值。

Conclusion

最终模型在预测CTM深度≤13mm时展现出优秀的判别能力(AUC=0.89)，当预判深度>13mm时建议优先备超声设备。