通过混合评分系统增强困难的喉镜预测

预测困难气道的能力是避免其可怕并发症的基石。 为了标准化气道评估任务，已经开发了多个分数并随后验证了，例如威尔逊风险总分，el-ghanzouri风险指数，阿恩风险指数……尽管使用了这些工具，但在某些情况下，在某些情况下，主题被归类为Easy Airways令人惊讶的是，充满挑战的气道。 这增加了开发和验证新的气道评估评分，包括定量超声测量。 这项研究旨在开发全面的气道评估评分，包括传统的床边临床测试和超声测量，以预测难以预测困难的气道的准确性，并通过对大量人群样本进行测试来验证它。 在获得患者参加研究的同意后，PAU或患者房间的手术前一天，具有超声经验的研究团队的成员将在术前单位或患者中收集所需的数据手术前一天的房间（适用于入院的患者）。 收集的传统指标是：修改后的Mallampati评分，凸间距离，上唇咬伤测试，头部和颈部运动的最大范围，颈部围墙，胸距离，下颌骨，下颌骨，雄鹿牙齿，牙齿牙齿，胡须的存在和胸骨距离收集到的超声测量是从皮肤到上层（DSE），卫生距离（HMD）的距离，最大头部延伸与卫生距离的中性位置（HMDR），舌头厚度（TT）的卫生距离之比，比率在VC中点（前E/E-VC）中点，从皮肤到舌骨（DSHB）的距离（DSHB）以及从皮肤到声带（DSVC）的距离（DSHB）的距离（DSHB）（DSVC）。 诱导后，研究小组成员将收集喉镜检查的困难水平。 对于具有统计显着性的临床和超声检查标准，研究人员将计算其敏感性，特异性以及正面和阴性预测值。 为了确定定量变量截止，研究人员将建立ROC（接收器操作特征）。 在检查曲线下的面积（AUC）的区域是否显着> 0.7之后，研究人员将选择作为截止值，即对应于最佳“灵敏度特异性”对的变量的值。 最后，为了确定与困难的喉镜检查相关的独立标准，研究人员将通过逻辑回归进行多变量分析。 这些独立的预测标准是由与其各自奇数比对应的值定义的得分参数。 然后，研究人员从其ROC曲线中建立了分数的截止值。 由于这项研究中的患者几乎是黎巴嫩或阿拉伯人，因此在其他国家的患者使用模型时，必须考虑潜在的偏见和影响因素。 此外，这是一项单一的机构研究，需要进行多中心和多种族研究来开发可以在国际上广泛使用的分数。