挿管困難のための多変量予測モデルの作成:二重盲式前向き研究

・挿管困難な症例の予測のために様々なモデルが考案されたが、陽性予測値、感度、特異度は低い。著者らは、さまざまな気道予測指標を単独で、また併用して、挿管困難を予測し、挿管困難を正確に予測するのに役立つ多変量モデルを作成することを目指した。

・全身麻酔下で待機的手術を予定している成人患者 500 人に対して前向き二重盲式試験を実施した。術前に、気道スクリーニング検査を実施した。標準化麻酔導入後、喉頭鏡視野は Modified Cormack and Lehane(MCL)分類に従って分類された。変数と挿管所見との関連性を、χ2乗統計量を用いて評価した。段階的ロジスティック回帰を用いて、挿管困難の多変量独立予測因子を同定し、変数増加法を用いて併合を行った。8 つのモデルが策定され、ROC 曲線が作成された。感度と特異度分析により、最終モデルが検証された。

・年齢、性別、体重、BMI、いびき、閉塞性睡眠時無呼吸症(OSA)、糖尿病、高血圧、上唇咬合試験(ULBT)、Mallampati グレード(MPS)、甲状腺間距離(TMD)、胸骨頤間距離(SMD)、頸部可動性(NM)、頸部周囲長(NC)、切歯間距離(IIG)は、挿管困難と有意な相関があった。感度と特異度分析に基づいて、MPS、NM、NC、SMD を含むモデルが最も正確であることが判明した。感度は 80%、特異度は 87%、曲線下面積は 0.90 であり、モデルが検証された。

・本研究では、MPS、SMD、NM、NC の併用が、挿管困難の信頼できる、正確で迅速な術前予測を可能にすることが分かった。

【出典】
Formulation of a multivariate predictive model for difficult intubation: A double blinded prospective studyFormulation of a multivariate predictive model for difficult intubation: A double blinded prospective study
J Anaesthesiol Clin Pharmacol 2018;34:62-7

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