A prospective observational evaluation of an anatomically guided, logically formulated airway measure to predict difficult laryngoscopy
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Difficulty during tracheal intubation is the most common cause of serious adverse respiratory events for patients undergoing anaesthesia. Current traditional bedside predictors of difficult laryngoscopy have poor sensitivity. A simple method to accurately predict difficult laryngoscopy could greatly improve patient safety. OBJECTIVES: This study examined a novel bedside predictor of difficult laryngoscopy that calculates a ratio of measurements directly affecting the ability to achieve the necessary line of vision (NLV) from the larynx to the operator (NLV ratio). DESIGN: This was a prospective observational study. SETTING: A single tertiary care surgical centre. PATIENTS: We enrolled 2046 patients scheduled for elective surgery under general anaesthesia with anticipated tracheal intubation. INTERVENTION: Prior to surgery, patients had their NLV ratio and standard airway measures recorded. The anaesthesiologist who performed the intubation was blind to the airway assessment and recorded the best view of the larynx according to the Cormack and Lehane scale. Difficult laryngoscopy was defined as a grade 3 or 4 view. MAIN OUTCOME MEASURE: The main outcome measure was the sensitivity and specificity of the NLV ratio measurement for predicting difficult laryngoscopy. RESULTS: Receiver operating characteristics curve analysis of the NLV ratio revealed an optimal sensitivity of only 41% and specificity of 77%. CONCLUSION: Although our novel measurement performed similarly to traditional bedside predictors of difficult laryngoscopy, the sensitivity was too low for the test to be clinically useful. Numerous factors which may be very difficult to predict at the bedside probably contributed to the poor performance of this novel measurement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».