혼합 스코어링 시스템을 통한 어려운 후두경 예측 향상

어려운기도를 예측하는 능력은 끔찍한 합병증을 피하는 초석입니다. 기도 평가 작업을 표준화하기 위해 Wilson Risk Sum Score, El-Ghanzouri Risk Index, Arne Risk Index와 같은 여러 점수가 개발되고 그 후에 검증되었습니다. 놀랍게도 도전적인기도가 있습니다. 이로 인해 정량적 초음파 측정이 포함 된 새로운기도 평가 점수를 개발하고 검증 할 필요성이 높아졌습니다. 이 연구는 기존의 침대 옆 임상 시험 및 어려운기도를 예측할 때 높은 정확도로 초음파 측정을 포함한 포괄적 인기도 평가 점수를 개발하고 대규모 인구 샘플에서 테스트하여 검증하는 것을 목표로합니다. 연구에 참여하기 위해 환자로부터 동의를 얻은 후, PAU 또는 환자의 수술 전날 초음파 경험을 가진 연구팀의 일원은 수술 전 부서 또는 환자에서 필요한 데이터를 수집합니다. 수술 전날 (입원 한 환자의 경우). 수집 된 전통적인 메트릭은 수정 된 Mallampati 점수, 상점 간 거리, 상부 입술 물린 테스트, 최대의 머리와 목 이동 범위, 목 둘레, 하악, 벅 치아, 턱수염, 수염의 존재 및 흉골 거리입니다. 수집 된 초음파 측정은 피부에서 에그리플로티 (DSE), HMD (Hyomental Disper), 중성 위치 (HMDR)에서 최대 헤드 확장에서의 히노 메미네스티브 거리 (TT), 혀 두께 (TT)의 비율입니다. VC (Pre-E-E-VC)의 중간 지점에서 에그리글로 트 거리까지의 전기 전, 피부에서 하이오이드 뼈 (DSHB)까지의 거리 및 피부에서 보컬 코드 (DSVC)까지의 거리. 유도 후, 후두경 검사의 난이도는 연구팀의 구성원에 의해 수집 될 것이다. 통계적 유의성을 가진 임상 및 초음파 기준의 경우, 연구자들은 민감도, 특이성 및 긍정적 및 부정적인 예측 값을 계산합니다. 정량적 변수 차단을 결정하기 위해 조사자는 ROC (수신자 운영 특성)를 설정합니다. 곡선 (AUC)의 영역이 크게> 0.7인지 확인한 후, 조사자는 최상의 "감도-특이성"쌍에 해당하는 변수의 값인 컷오프로 선택합니다. 마지막으로, 어려운 후두경과 관련된 독립적 인 기준을 식별하기 위해, 연구자들은 로지스틱 회귀에 의해 다변량 분석을 수행 할 것이다. 이러한 독립적 인 예측 기준은 각각의 홀수 비율에 해당하는 값에 의해 정의 된 점수 매개 변수입니다. 그런 다음 조사관은 ROC 곡선에서 점수의 컷오프 값을 설정합니다. 이 연구의 환자는 거의 모든 레바논 또는 아랍인이므로 다른 국가의 환자에게 모델이 사용될 때 잠재적 인 편견과 영향 요인을 고려해야합니다. 또한 이것은 단일 기관 연구이며, 국제적으로 널리 사용될 수있는 점수를 개발하기 위해서는 다중 센터 및 다민족 연구가 필요합니다.