《PLOS One》：Predictors of the need for airway adjuncts during mask ventilation in Thai adult patients undergoing general anesthesia: A prospective observational study
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背景：面罩通气是全身麻醉期间气道管理的基石，然而，目前的术前评估仍难以预测面罩通气期间是否需要气道辅助装置。本研究旨在确定泰国择期手术成年患者中这一结局的独立临床预测因素。
方法：本项单中心前瞻性观察研究纳入了2018年9月至2019年10月期间在泰国一所大学
背景：面罩通气是全身麻醉期间气道管理的基石，然而，目前的术前评估仍难以预测面罩通气期间是否需要气道辅助装置。本研究旨在确定泰国择期手术成年患者中这一结局的独立临床预测因素。
方法：本项单中心前瞻性观察研究纳入了2018年9月至2019年10月期间在泰国一所大学医院接受择期全身麻醉的266名成年人。术前气道评估包括Mallampati分级、牙齿状况、颈围、打鼾或阻塞性睡眠呼吸暂停（obstructive sleep apnea, OSA）病史以及其他标准变量。主要结局是面罩通气期间需要使用气道辅助装置或进行优化处理，定义为Han分级≥2。选择Han分级≥2是因为仅发生了10例3级事件，若采用≥3级的定义则每变量事件数（events-per-variable, EPV）为2.5，不足以进行可靠的多变量回归分析。研究人员采用多变量逻辑回归结合向后逐步消除法识别独立预测因素。通过受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线分析和曲线下面积（area under the curve, AUC）分别评估单独颈围以及完整四变量模型的区分能力。研究人员进行了Bootstrap内部验证（1,000次重抽样），在每个重抽样样本中重复模型构建流程，包括单变量筛选和向后逐步消除。
结果：需要气道辅助装置（Han分级≥2）的患者共48例（18.0%）；其中38例（14.3%）为Han 2级，10例（3.8%）为Han 3级。多变量逻辑回归分析显示，四个变量与需要气道辅助装置独立相关：打鼾或OSA（校正后比值比[aOR] 5.27, 95% CI 1.94–14.35）、上切牙缺失≥2颗（aOR 2.30, 95% CI 1.08–4.89）、颈围≥35 cm（aOR 3.02, 95% CI 1.42–6.44）以及Mallampati分级III–IV（aOR 2.47, 95% CI 1.22–4.97）。最终的四变量模型表观AUC为0.804（95% CI 0.745–0.862）。基于1,000次重抽样的Bootstrap内部验证（在每个重抽样样本中重复模型构建流程）得出的平均乐观度为0.040，经乐观度校正后的AUC为0.764（95% Bootstrap区间0.708–0.820）。Hosmer–Lemeshow拟合优度检验未显示模型拟合不佳的证据（P = 0.077）。一个简单的床边整数风险评分（0–5分）的AUC为0.801。在探索性截断值≥3分时，灵敏度为0.85，特异度为0.63，阳性预测值（positive predictive value, PPV）为0.34，阴性预测值（negative predictive value, NPV）为0.95。
结论：打鼾或OSA、颈围≥35 cm、Mallampati分级III–IV以及上切牙缺失≥2颗与泰国成年患者面罩通气期间需要气道辅助装置独立相关。这四个预测因素均可在床边无需额外设备进行评估，提示可将其整合到常规术前气道评估中。作为一项单中心推导性研究，这些发现具有假说生成性质，在临床采纳前需要在独立的东南亚队列中进行外部验证。
一、研究背景与目的
面罩通气是全身麻醉期间气道管理的基石，也是气管插管失败时的首要抢救手段。当面罩通气不充分时，低氧血症会迅速发生，气道相关并发症仍然是麻醉致残率和死亡率的最重要原因之一。术前气道评估是麻醉实践中的标准环节，现行指南一致强调需要预判通气和插管的难度。然而，现有的大多数证据集中在困难喉镜检查和插管方面，针对困难面罩通气的预测因素研究相对不足。尽管已有研究提出肥胖、上切牙缺失≥2颗、较高Mallampati分级以及颈围增加等风险因素，但各研究结果并不一致。荟萃分析证实，单一的床边测试准确性不够，例如改良Mallampati试验对预测困难插管的区分能力为差至中等，这提示联合多项评估具有价值。此外，几乎所有可用数据均来自西方人群，东南亚地区的证据十分匮乏。亚洲人群在多个与人体测量学相关的方面与西方人群存在差异：在同等上气道脂肪堆积水平下平均体重指数较低，颅面解剖结构不同，以及颈部和咽部脂肪沉积模式存在差异。这些差异表明，源自以高加索人群为主的队列的连续变量（如颈围）的预测阈值可能无法直接适用于东南亚患者。因此，研究人员旨在确定泰国成年择期手术患者在全身麻醉下面罩通气期间需要气道辅助装置的独立预测因素。
二、研究方法与关键技术
本研究为一项前瞻性观察性研究，遵循STROBE指南，于2018年9月至2019年10月在泰国宋卡王子大学医学院附属医院进行。纳入266名接受择期全身麻醉的成年患者。关键技术方法包括：由一名麻醉科住院医师对所有患者进行标准化术前气道评估以减少观察者间变异；采用Han分级量表对面罩通气难度进行分级；主要结局定义为Han分级≥2，即需要气道辅助装置或优化处理；使用多变量逻辑回归结合向后逐步消除法识别独立预测因素；通过受试者工作特征曲线分析评估区分能力；进行包含1,000次重抽样的Bootstrap内部验证，并在每次重抽样中重复模型构建流程（包括单变量筛选和向后逐步消除）以获得经乐观度校正的曲线下面积；根据回归系数推导出一个简单的床边整数风险评分。
三、研究结果
研究人群
在研究期间，共筛查了295名患者的合格性，其中29名因手术取消、需要快速序贯诱导或转为区域麻醉或监测麻醉护理而被排除，最终266名患者纳入分析。
基线特征
研究人群的平均年龄为52.2 ± 14.5岁，女性占62.0%，中位体重指数为24.0 kg/m2。大多数参与者为美国麻醉医师协会（ASA）体力状态II级（69.9%）。
面罩通气期间需要气道辅助装置的发生率
面罩通气期间需要气道辅助装置（Han分级≥2）发生在48名患者中（18.0%）。其中38名（14.3%）为Han 2级，10名（3.8%）为Han 3级，未观察到4级事件。敏感性分析显示，使用传统Han分级≥3定义时，仅10名患者（3.8%）符合结局，因事件数过少无法进行可靠的多变量分析。需要气道辅助装置的发生率在不同提供者类型（主治麻醉医师、住院医师、护士麻醉师）间无显著差异，且将提供者类型作为协变量纳入多变量逻辑回归模型后，所有四个解剖学预测因素仍保持独立显著性。
单变量分析
单变量分析显示，男性、BMI≥30 kg/m2、ASA体力状态III级、打鼾或阻塞性睡眠呼吸暂停病史、上切牙缺失≥2颗、颈围≥35 cm以及较高Mallampati分级与面罩通气期间需要气道辅助装置显著相关。其他气道评估变量，包括切牙间距、甲颏距离、胸骨颏距离、颈部活动度和胡须存在与否，则无显著关联。
多变量分析
将单变量分析中P<0.05的变量纳入初始多变量逻辑回归模型，经过向后逐步消除后，四个变量保留在最终模型中并与需要气道辅助装置（Han分级≥2）独立相关：打鼾或OSA（aOR 5.27, 95% CI 1.94–14.35）、上切牙缺失≥2颗（aOR 2.30, 95% CI 1.08–4.89）、颈围≥35 cm（aOR 3.02, 95% CI 1.42–6.44）以及Mallampati分级III–IV（aOR 2.47, 95% CI 1.22–4.97）。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验未显示模型拟合不佳（P=0.077），多重共线性不明显。男性、BMI≥30 kg/m2和ASA体力状态III级在调整后未被保留。一项同时纳入所有经典气道评估变量的敏感性分析确认了四个主要预测因素的显著性，并提示颈部屈曲减少可能与需要气道辅助装置有关，但此发现为探索性结果。
预测性能
颈围单独使用时具有中等区分能力（AUC 0.74）。最终四变量逻辑回归模型的表观AUC为0.804。Bootstrap内部验证（1,000次重抽样，每次重抽样中重复模型构建流程）得出平均乐观度为0.040，经乐观度校正后的AUC为0.764。为便于床边应用，研究人员根据回归系数推导出一个简单的整数风险评分：打鼾或OSA赋值2分，颈围≥35 cm、Mallampati分级III–IV和上切牙缺失≥2颗各赋值1分，总分范围为0–5分。该整数评分的AUC为0.801，接近完整的逻辑回归模型。在探索性截断值≥3分时，灵敏度为0.85，特异度为0.63，阳性预测值为0.34，阴性预测值为0.95。
四、讨论与结论
讨论
本研究发现的面罩通气期间需要气道辅助装置的发生率为18%，高于先前一些研究报告的数字，研究人员将此主要归因于使用了较宽泛的定义（Han分级≥2）。颈围是一个一致且实用的预测因素，其与需要气道辅助装置的关联机制可能是较大的颈围反映了过多的咽周软组织，导致上气道变窄并在麻醉后易于塌陷。Mallampati分级III–IV也是一个独立预测因素，但应与其他评估变量联合解读。打鼾或OSA是本模型中强度最高的预测因素，其机制在于OSA患者具有内在易塌陷的上气道和异常的神经肌肉代偿能力，这些在麻醉药物作用下进一步受损。然而，打鼾或OSA是通过自我报告的单问题确定的，未经有效工具或多导睡眠图确认，这是该暴露变量的一个重要局限性。上切牙缺失≥2颗与需要气道辅助装置的关联可能源于上切牙支撑丧失导致上唇和口周软组织内陷，造成不规则的面部轮廓，从而难以形成密闭的面罩密封。本研究结果与现有文献大体一致，同时提供了东南亚视角。值得注意的是，本研究队列中的最佳颈围截断值（≥35 cm）低于西方研究报告的常用阈值（如≥40 cm或>43 cm），这可能反映了泰国患者总体体型较小以及在同等上气道脂肪堆积水平下平均BMI较低和颈部及咽部脂肪沉积模式不同的特点。研究人员认为，这些发现支持采用多变量方法进行术前气道评估，所有四个预测因素仅需重点病史和一把卷尺即可获取。Bootstrap内部验证给出了经乐观度校正的AUC为0.764，但仍需在不同临床环境和患者群体中进行外部验证。本研究的优势包括前瞻性设计、标准化评估、连续入组、全面的候选预测因素评估、敏感性分析支持主要发现的稳健性以及Bootstrap内部验证。局限性包括单中心设计、Han分级由主要通气提供者自行评定可能引入主观偏倚、使用较宽的Han分级≥2定义、变量选择策略可能引入选择偏倚、相对适中的结局事件数（n=48）使得比值比估计尤其是打鼾或OSA的宽置信区间需谨慎解读、排除了已知困难气道或需要快速序贯诱导的患者引入了选择偏倚，以及未单独评估困难喉镜检查或插管。
结论翻译
在本队列接受择期全身麻醉的泰国成年人中，四个床边变量——颈围≥35 cm、Mallampati分级III–IV、上切牙缺失≥2颗以及打鼾或OSA病史——与面罩通气期间需要气道辅助装置独立相关。这些预测因素并非全新；它们与既有的西方框架的结构性组成部分紧密对应，包括Langeron标准和MOANS助记符。本研究的主要贡献是在一个东南亚队列中验证了这些风险因素，并证明了对于泰国患者而言，一个人群特异性的颈围阈值（≥35 cm，低于西方人群中通常使用的≥40 cm）可能更为适用。一个结合了这些预测因素的简单床边整数风险评分显示出良好的区分能力（AUC 0.801），接近于完整的逻辑回归模型（AUC 0.804）。作为一项单中心推导性研究且结局事件数有限，这些发现具有假说生成性质，在临床采纳前需要在独立的东南亚队列中进行外部验证。
