甲状腺手術中の再発性喉頭神経損傷の予防における NerveTrend と NerveAssure

過去 20 年にわたり、術中神経モニタリング (IONM) は成熟したリスク最小化ツールに進化しました。 研究のメタ分析では、そのほとんどが不十分な研究デザインと断続的な神経刺激のみの使用によって制限されており、非存在下での解剖学的視覚的反回神経（RLN）解剖に対する断続的IONM（i-IONM）の優位性を明確に証明できなかった。 IONMの。 しかし、甲状腺切除術における i-IONM のかなりの数の系統的レビューでは矛盾する結果が得られていますが、それらの平均方法論的品質は非常に低いです。 Sanabriaらは、系統的レビューの設計は、意思決定に関連した実用的な情報を提供するための方法論的基準と推奨事項に準拠する必要があると提案した。 特に、連続 IONM (NerveAssure) の出現により、手術中にほぼリアルタイムで記録される術中の神経筋電図トレースは、国際神経モニタリング研究グループ (INMSG) の品質基準が遵守されている場合に、術後の声帯機能を正確に予測します。 NerveAssure の利点に関する有望なデータにもかかわらず、甲状腺手術では依然として世界中でほとんど利用されていません。 NerveAssure は、外科医に有害な手術操作を中止するよう促し、永続的な牽引に関連した神経損傷の回避を支援します。 NerveAssure は、段階的甲状腺切除術の外科的概念にも不可欠な部分を形成します。 神経機能が回復するまで反対側の手術完了を遅らせれば、両側声帯麻痺のリスクは実質的になくなります。 NerveAssure により、機能性 RLN 損傷に対する理解が大幅に深まり、個々の患者に合わせた効果的なリスク最小化戦略の構想が可能になりました。 最近 al NerveAssure の Schneider によって報告されたように、声帯麻痺の予防においては i-IONM よりも優れています。 リスクのある神経（5208 対 5024 神経）に基づいて、この研究では、NerveAssure は i-IONM よりも術後早期声帯麻痺率が 1.7 倍低かった（1.5 対 2.5 %）。 これは、永久声帯麻痺率が 30 分の 1 に低下したことになります (0.02 対 0.6 %)。 NerveAssure を使用すると、術後早期の声帯麻痺が永続的になる可能性が i-IONM よりも 17.9 倍低かった。

一方、NIM Vital 機器では、NerveTrend モードと呼ばれる準連続モードで i-IONM を使用できるようになりました。 この概念は、NerveAssure モードに向けた i-IONM の自然な進化ですが、オペレーターに依存しており、NerveAssure モードのように自動ではありません。 NerveTrend モードの使用は最近 RCT でテストされ、甲状腺手術における i-IONM 適用の結果と比較されました。 この研究では、NerveTren モードの使用により、術後 1 日目に RLN 損傷が軽減される傾向が生じ、段階的甲状腺切除術の必要性が大幅に減少しました。 ただし、NerveTrend モードの可能性は、NerveAssure モードと比較されたことはありません。 したがって、甲状腺手術における最高基準の NerveAssure モード (非劣性試験) と比較して、神経損傷の予防に関する臨床的妥当性を特定するには、NerveTrend モードの慎重な臨床検証が必要です。

2 つのアームを使用した前向きランダム化研究: NeveTrend 対 NerveAssure モード (それぞれ、n=132 人の患者と 264 個のリスクのある神経)。

インフォームドコンセントに署名する患者は、計画された甲状腺全摘術中に i-IONM を適用する群と NerveTrend を適用する群の 2 つのグループに無作為に割り当てられます。

IONM への標準化されたアプローチは、甲状腺および副甲状腺手術における国際神経モニタリング研究グループのガイドラインに概説されているように使用されます。

すべての手術は全身麻酔下で、甲状腺手術の年間件数がそれぞれ 300 件を超える経験豊富な内分泌外科医 2 名 (MB、AK) によって行われます。 麻酔プロトコルは、ミダゾラムの静脈内前投薬、フェンタニル、チオペンタールおよびスキサメトニウムによる導入、気管内挿管、およびセボフルランの維持である。 手術中に他の筋弛緩剤は使用されません。 すべての患者に標準的な子宮頚管切除術が適用されます。 神経マッピング技術を採用した IONM システムを使用すると、首の低い位置 (下甲状腺動脈との交差点の下) の RLN を視覚的に識別することが容易になります。 神経が視覚的に特定されると、IONM 単極プローブで繰り返し刺激することで、術野内の神経経路を追跡し、解剖中にその機能的完全性をテストします。 各患者において、RLN が露出し、上甲状腺動脈と下甲状腺動脈の枝が甲状腺被膜の近くで分かれます。

NIM Vital (Medtronic、ジャクソンビル、米国) が使用されます。 NIM Vital システムは、直径 7.0 ～ 8.0 の気管内 NIM TriVantage チューブと統合された表面電極を使用して動作します。このチューブは、挿管中に直視下で麻酔科医によって声帯の間に挿入されます。 によって策定された推奨事項に従って、手術開始時の初期迷走神経反応評価と手術終了時の最終迷走神経反応評価 (IONM = L1+V1+R1+R2+V2+L2) を含む、IONM RLN の標準化された技術が使用されます。国際術中神経モニタリング研究グループ。 神経は、単極電極と、1mA、100msのインパルス持続時間、4Hzの周波数での断続刺激技術を使用して刺激されます。 分岐した RLN 神経の場合、評価には各神経枝の刺激後の反応が含まれます。 声帯の内転は気管内チューブ筋電図検査によって検出され、外転は後輪状披裂筋の筋肉収縮（「喉頭けいれん」）を指で触診することによって検出されます。 すべての手術において、i-IONM 刺激装置は、手術開始時の迷走神経反応のテスト、反復刺激による手術中の RLN のマッピングと追跡に使用され、信号損失 (LOS) の場合には、RLN を特定するために使用されます。神経損傷の種類と部位 (タイプ I とタイプ II)。 術後の神経機能の最終的な予測は、各葉切除術の終了時の迷走神経刺激に基づいて行われます。

NerveTrend を使用した手術では、最初の迷走神経ベースラインからの振幅と潜時変化を含む EMG トレンドが NerveTrend モードを使用して 3 ～ 5 分間隔で評価され、ほぼリアルタイムの EMG トレースが保証され、重度の複合イベントが発生した場合に手術手技を変更できるようになります。 LOS（レッドゾーン）にならないようにするための（イエローゾーン）。

Nerve Assure を使用した手術では、APS 電極が迷走神経に配置され、迷走神経の自動定期刺激が可能になり、手術全体を通して RLN の状態をテストし、重度の複合イベントが発生した場合に手術手技を変更できるようになります (黄色) LOS（レッドゾーン）に陥らないようにするためです。

LOS は、同側迷走神経の刺激後の EMG 信号の欠如、乾燥野での 1 ～ 2 mA 電流による刺激後の EMG 信号振幅が 100 μV 未満、同側迷走神経の刺激後の触知可能な「喉頭けいれん」または目に見える喉頭運動の欠如として定義されます。迷走神経。 真の LOS と偽の LOS を区別するために、INMSG が提案した問題解決アルゴリズムが術中に採用されます。 術中に真の LOS として認識された症例では、神経マッピング技術を使用して、神経損傷の特徴 (分節型 I、全体型 II) と損傷部位の局在を決定します。

IONM の評価は、Chan と Lo による定義に基づいています。 RLN 機能不全の割合は、患者数ではなく、リスクのある RLN の数ごとに計算されます。 甲状腺葉切除後の迷走神経刺激後の信号消失（V2）は、同側声帯不全麻痺を予測する陽性検査結果として分類されます。 この検査は、喉頭鏡検査で同側声帯不全麻痺が確認された場合は真陽性 (TP)、同側声帯の可動性が正常である場合は偽陽性 (FP) と解釈されます。 甲状腺葉切除後の迷走神経刺激後の正常信号の保存（V2）は、同側声帯の術後の正常な可動性を予測する陰性結果として分類されます。 この検査は、喉頭鏡検査で同側声帯の術後の正常な可動性が証明された場合は真陰性 (TN) と解釈され、術後に同側声帯麻痺が見られる場合は偽陰性 (FN) と解釈されます。

研究の検出力の計算: サンプル サイズは、初期 RLN 損傷の有病率における 3.1% の差 (NerveTrend では 3.2%、NerveAssure では 0.1%) を p < 0.05 で 80% の確率で検出するという原理に基づいて推定されます。 ドロップアウト率が 20% であると仮定すると、リスクのある 528 個の神経のグループ (両側甲状腺手術を受ける 264 人の患者で評価) は、NerveTrend モードと NerveAssure モードの間に臨床的に適切な違いが存在するかどうかをテストするのに十分なはずです (リスクのある神経は n = 264 個で等しい)両側甲状腺手術を受ける各グループの患者 132 名）。 得られたデータは、統計ソフトウェア MedCalc (バージョン 19、MedCalc Software、ベルギー) を使用して統計処理されます。 調査されたパラメータの変動性の評価は、算術平均、中央値、標準偏差 (SD)、最小値と最大値 (最小値 - 最大値)、95% 信頼区間 (95% CI)、および有病率 (%) によって表示されます。 。 特定の特性のグループ間比較は、カイ 2 検定 (ノンパラメトリック変数) および単変量分散分析 (パラメトリック変数) によって行われます。 術中神経モニタリングの診断精度を評価するために、受信者動作特性 (ROC) 曲線が分析され、DeLong らのノンパラメトリック法に基づいて曲線下面積 (AUC) 値が比較されます。

したがって、陽性結果と陰性結果の予測値が計算され、NerveTrend と NerveAssure に対して最適な予測基準が個別に特定されます。 神経イベントの発生率は、危険にさらされている神経の数に基づいて計算されます。 有意水準は p < 0.05 で受け入れられます。