Röstanalysen som en preoperativ prediktionsmetod för en svår luftväg

Korrekt luftvägshantering är avgörande för säker anestesi. Speciellt ventilation med en orofacial mask och endotrakeal intubation är ett avgörande steg i generell anestesi. Prevalensen av svåra luftvägar är cirka 2,2 % även om den kan variera mycket beroende på olika patientgrupper. Det definieras, enligt American Society of Anesthesiology, som den kliniska situationen där en erfaren anestesiläkare har svårigheter med ventilation med en ansiktsmask, under endotrakeal intubation eller både och. Även om andra definitioner också finns och inkluderar svårigheter med ventilation eller placering av supraglottiska enheter, svår laryngoskopi definierad av en 3 eller 4 grad på Cormack-Lehane-skalan eller flera försök till intubation. Ett fall av en oväntad svår luftväg kan leda till mindre komplikationer, såsom förlust eller skada på tänder, svalg eller medföra allvarliga skador, såsom aspiration av maginnehåll, larynxskador, andningssvikt, hjärtstillestånd eller till och med dödsfall. Dessutom ökar komplikationerna avsevärt när det inte finns några alternativa planer och flera upprepade försök till intubation görs.

De faktorer som till största delen bidrar till komplikationer när en oväntad svår luftväg hittas beror alltså på brister i identifiering, kommunikation, preoperativ planering och bristande träning. En oförutsedd svår luftväg är en situation där beslutsfattande är svårt, hanteringen är komplex och det anses vara en krissituation.

Vikten av utvärdering och hantering av luftvägarna är sådan att olika studiegrupper inom de huvudsakliga vetenskapliga sällskapen av anestesiologer är dedikerade till att studera och implementera protokoll i syfte att undvika dessa riskfyllda situationer. En svår luftväg bör upptäckas under besöket före anestesi, vilket gör det möjligt för narkosläkaren att utvärdera patienten, identifiera riskfaktorer, gå vidare till möjliga komplikationer och förbereda en lämplig anestesiplan. Det innebär att organisera både materiell och personlig hjälp, informera patienten; ändra typ av anestesi eller till och med skjuta upp elektiva operationer för att schemalägga dem när patienten är korrekt optimerad och se till att sättet för det kirurgiska ingreppet är säkert.

Oavsett det kirurgiska ingreppet och den initiala anestesiplanen ska utvärderingen av luftvägarna alltid utföras med alla patienter eftersom all sedering eller regionalbedövning kan omvandlas till en allmänbedövning och kräver kontroll av luftvägarna.

Under de senaste åren förväntas en ökad effektivitet i hälsorutinerna utan att säkerheten eller kvaliteten försämras. Ett försök att protokollföra en avlägsen preoperativ utvärdering (telefonsamtal) har gjorts för patienter som genomgår ingrepp med låg komplexitet. Den viktigaste begränsande faktorn vid distansutvärdering före anestesi är dock oförmågan att utföra luftvägsbedömningen korrekt. Även om det finns riskfaktorer som kan upptäckas med en sjukdomshistoria såsom en tidigare registrering av svåra luftvägar, obstruktivt sömnapnésyndrom, heshet, dysfoni eller fetma, kräver de traditionella utvärderande prediktiva testerna patientens fysiska närvaro och är baserade på den fysiska undersökningen av patienten såsom sköldkörtel-haka avstånd, cervikal rörlighet, munöppning och subluxationskapacitet, eller bedömning av faryngeala strukturer med Mallampati-testet som består av direkt visualisering av de övre luftvägarna. Inget test kan dock förutsäga en svår luftväg baserat på en enskild egenskap i patientens frånvaro.

Den kombinerade utvärderingen av flera riskfaktorer får större känslighet än när den analyseras isolerat. Detta är fallet med Arné-testet, som består av ett multifaktoriellt index som erbjuder en sensitivitet och specificitet som är större än 90 % för att förutsäga en svår luftväg när en poäng som är större än eller lika med 11 erhålls. I detta sammanhang har det dykt upp nya utvärderingsmetoder, såsom ultraljud eller andra avbildningstester, som avser att korrelera de anatomiska bilderna av luftvägarna med förekomsten av en svår luftväg. Men upptäckten av en svår luftväg beror inte bara på morfologin utan också på dess funktionella egenskaper. Med introduktionen av ny teknik har många försök gjorts att utveckla andra metoder för att förutsäga en svår luftväg, såsom ansiktsigenkänning baserad på bildbehandling, men de har inte lyckats ännu. Andra utredare föreslår analys av röstparametrar som en återspegling av anatomiska och funktionella egenskaper hos den övre luftvägen. Specifikt beskriver studier gjorda inom området käkkirurgi hur expansionen av överkäken påverkar breddningen av de övre luftvägarna och följaktligen på vokalbildningen och hur detta översätts till en variation i röstens egenskaper, t.ex. som frekvens eller amplitud. Följaktligen föreslår utredarna att röstkarakteristisk analys skulle kunna spegla luftvägarnas anatomi och kunna förutsäga en svår luftväg.

Med utgångspunkt i detta strävar forskarna efter att utveckla en metod för bedömning av röstluftvägar som ersätter antropometriska parametrar utvärderade i traditionella tester för att förutsäga svåra luftvägar, vilket underlättar en utvärdering av luftvägarna på avstånd.

Röstinspelning kommer att göras via en smarttelefonapplikation till patienter som ska genomgå generell anestesi och behöver orotrakeal eller nasotrakeal intubation, genom direkt laryngoskopi, vid pre-anestesibesöket. Dagen för det kirurgiska ingreppet, resultatet av intubationen - oavsett om det finns en svår luftväg eller inte - kommer att registreras.

Posterna från mobilapplikationsdatabasen kommer att laddas ner, röstsignalen kommer att bearbetas och parametrar relaterade till frekvens, morfologi och störning kommer att extraheras med Matlab® eftersom dessa anses vara kontinuerliga variabler, för att bestämma den statistiska signifikansen av skillnaderna inom parametrar . Det icke-parametriska testet av Kolmogorov-Smirnov kommer att användas för en lätt och svår oberoende luftvägsgrupper. Således kommer dessa variabler att introduceras i flera klassificeringsalgoritmer som erhålls genom kombinerade metoder som använder maskininlärning för att förutsäga klassificeringen av patienter enligt Cormack-skalans betyg och sensitivitet och specificitet kommer att bestämmas för att bedöma deras förmåga att förutsäga en svår luftväg. Arean under mottagarens funktionskarakteristikkurva kommer att användas för att bedöma metodens förmåga att förutsäga svårighetsgrad.

Rekryteringsperioden kommer att ske under en period av 12 månader eller tills den beräknade urvalsstorleken uppnås. Den totala varaktigheten av studien kommer att vara cirka 6 månader år och slutar med totalt 800 patienter.