Персонализированный выбор гиперангулированных лезвий видеоларингоскопа по сравнению с лезвиями Макинтоша (HAVL)

Рандомизированное контролируемое исследование

Данное исследование было разработано как рандомизированное контролируемое исследование. Всего 524 пациента были случайным образом распределены в соотношении 1:1 либо в группу с гиперугловым клинком (группа H), либо в группу с клинком Макинтоша (группа M).

Первичной конечной точкой была успешность интубации с первой попытки. Вторичные конечные точки включали общий показатель успешности трахеальной интубации, количество попыток интубации, время прохождения трахеальной трубки через голосовые связки (T5), время до начала вентиляции (T6) и использование вспомогательных манипуляций с дыхательными путями (например, внешняя ларингеальная манипуляция [ELM]).

Сравнение между группами проводилось в соответствии с характеристиками каждой конечной точки. Категориальные переменные анализировались с использованием критерия χ² или точного критерия Фишера, в зависимости от ситуации, а результаты представлялись в виде отношений рисков (RR) с 95% доверительными интервалами (ДИ). Для непрерывных переменных проверялось нормальное распределение с помощью критерия Шапиро-Уилка. Переменные с нормальным распределением сравнивались с использованием t-критерия для независимых выборок, тогда как переменные без нормального распределения анализировались с помощью U-критерия Манна-Уитни. Результаты сообщались как средние или медианные различия с 95% ДИ.

Все участники исследования испытали оба клинка видеоларингоскопа. Однако фактическая трахеальная интубация выполнялась только вторым клинком, в то время как первый клинок использовался исключительно для оценки обзора голосовой щели и времени подхода. Чтобы минимизировать эффекты порядка, связанные с обучением, каждая попытка выполнялась разным исследователем, и каждый исследователь был ограничен использованием только назначенного ему клинка. Кроме того, были проведены внутрипациентные сравнения оценок POGO, времени подхода и сложности визуализации между первым и вторым клинками для анализа характеристик визуализации, специфичных для клинка. Если наблюдались значительные различия, потенциальные эффекты порядка дополнительно оценивались в ходе анализа.

Внутрипациентное сравнение (парная оценка)

Перед фактической трахеальной интубацией у всех участников оценивалась визуализация голосовой щели вплоть до непосредственно перед голосовыми связками с использованием обоих клинков. Порядок использования клинков был сбалансирован в соответствии с рандомизацией: пациенты в группе M проходили оценку визуализации в последовательности H→M с последующей интубацией клинком Макинтоша, тогда как пациенты в группе H проходили оценку визуализации в последовательности M→H с последующей интубацией гиперугловым клинком. Соответственно, внутрипациентные сравнения проводились с использованием данных визуализации, полученных в предопределенной последовательности для каждой группы, тем самым минимизируя эффекты порядка.

Оцениваемые параметры включали:

(i) время для получения ларингеального обзора (T1/T3), (ii) время достижения кончиком трахеальной трубки голосовых связок (T2/T4), (iii) оценка VIDIAC, (iv) оценка процента открытия голосовой щели (POGO), (v) субъективная оценка сложности, сообщаемая оператором, и (vi) осложнения (например, SpO₂ < 90%, повреждение зубов или мягких тканей).

Различия в непрерывных парных исходах между гиперугловым клинком и клинком Макинтоша анализировались с использованием парного t-критерия или критерия знаковых рангов Уилкоксона, в зависимости от ситуации. При классификации каждого исхода в зависимости от того, какой клинок был лучше (предпочтение гиперугловому, предпочтение Макинтошу или эквивалентность), для бинарных классификаций использовался критерий Макнемара, а для трехкатегориальных классификаций — критерий Стюарта-Максвелла.

Исследовательский анализ на основе машинного обучения

Наконец, данные, полученные из рандомизированного контролируемого исследования и парных анализов, были дополнительно использованы для исследования, в исследовательской манере, какой клинок может быть более выгодным при определенных анатомических и демографических условиях. Исходы, продемонстрировавшие различия между группами в первичном или вторичном анализе, были выбраны в качестве целевых переменных. Все ковариаты были включены в качестве входных признаков, и была обучена ансамблевая модель дерева на основе XGBoost.

Производительность модели оценивалась с использованием площади под ROC-кривой (AUROC) с 95% ДИ для бинарных исходов и среднеквадратической ошибки (RMSE) и средней абсолютной ошибки (MAE) для непрерывных исходов. Был проведен анализ SHapley Additive exPlanations (SHAP) для визуализации важности признаков и паттернов взаимодействия, а также использован анализ кривой решений (DCA) для оценки клинической чистой выгоды прогностических моделей.