混合スコアリングシステムを通じて困難な喉頭鏡検査の予測を強化します

困難な気道を予測する能力は、恐ろしい合併症を避ける礎石です。 気道評価のタスクを標準化するために、ウィルソンリスクサムスコア、エルガンゾーリリスクインデックス、ARNEリスク指数など、複数のスコアが開発され、その後検証されています。これらのツールを利用しているにもかかわらず、被験者が簡単な気道として分類される状況があります。驚くべきことに、挑戦的な気道が存在します。 これにより、定量的な超音波測定を含む、新しい気道評価スコアの開発と検証の必要性が高まりました。 この研究の目的は、困難な気道を予測する際に高い精度を備えた従来のベッドサイド臨床検査と超音波測定を含む包括的な気道評価スコアを開発し、大量のサンプルでテストすることでそれを検証することを目的としています。 研究に参加するために患者から同意を得た後、PAUまたは患者の部屋での手術の前日、超音波の経験を持つ研究チームのメンバーは、術前ユニットまたは患者のいずれかで必要なデータを収集します手術の前日（入院患者の場合）の部屋。 収集された従来のメトリックは、修正されたマランパティスコア、インコール間距離、上唇咬傷テスト、頭と首の動きの最大範囲、首の円周、甲状腺様距離、下顎の後退、バック歯、老人性、ひげの存在、胸骨距離です収集された超音波測定値は、皮膚からエピグロッティス（DSE）までの距離、高極性距離（HMD）、中性位置（HMDR）、舌の厚さ（TT）での最大ヘッド拡張における高延長距離の比の比、舌の厚さ（TT）、 VC（Pre-E/E-VC）、皮膚から舌骨骨までの距離（DSHB）、皮膚から声帯までの距離（DSVC）の距離での上海距離までのエピグロット距離。 誘導後、喉頭鏡検査の難しさのレベルは、研究チームのメンバーによって収集されます。 統計的に有意な臨床的および超音波検査基準の場合、研究者はその感度、特異性、および正および負の予測値を計算します。 定量的変数のカットオフを決定するために、調査員はROC（受信機の動作特性）を確立します。 曲線下の面積（AUC）が0.7を> 0.7であることを確認した後、調査員は最良の「感度特異性」ペアに対応する変数の値であるカットオフとして選択します。 最後に、困難な喉頭鏡検査に関連する独立した基準を特定するために、研究者はロジスティック回帰によって多変数分析を実施します。 これらの独立した予測基準は、それぞれの奇数比に対応する値によって定義されるスコアパラメーターです。 その後、調査員はROC曲線からスコアのカットオフ値を確立します。 この研究の患者はほとんどすべてレバノン人またはアラブ人であるため、モデルが他の国の患者に使用される場合、潜在的なバイアスと影響要因を考慮する必要があります。 また、これは単一の機関研究であり、国際的に広く使用できるスコアを開発するには、多民族および多民族の研究が必要です。