MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2341264237 · doi:10.1213/ane.0000000000001258

Predictors of Difficult Intubation with the Bonfils Rigid Fiberscope

2016· article· en· W2341264237 sur OpenAlexaff
Michał Nowakowski, Stephan Williams, Jason R. Gallant, Monique Ruel, Arnaud Robitaille

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAirway Management and Intubation Techniques
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntubationLaryngoscopyAnesthesiaRapid sequence inductionGlottisAirwayStyletFiberscopeSurgeryCricoid cartilageLarynx

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Endotracheal intubation is commonly performed via direct laryngoscopy (DL). However, in certain patients, DL may be difficult or impossible. The Bonfils Rigid Fiberscope® (BRF) is an alternative intubation device, the design of which raises the question of whether factors that predict difficult DL also predict difficult BRF. We undertook this study to determine which demographic, morphologic, and morphometric factors predict difficult intubation with the BRF. METHODS: Four hundred adult patients scheduled for elective surgery were recruited. Patients were excluded if awake intubation, rapid sequence induction, or induction without neuromuscular blocking agents was planned. Data were recorded, including age, sex, weight, height, American Society of Anesthesiologist classification, history of snoring and sleep apnea, Mallampati class, upper lip bite test score, interincisor, thyromental and sternothyroid distances, manubriomental distances in flexion and extension, neck circumference, maximal neck flexion and extension, neck skinfold thickness at the cricoid cartilage, and Cormack and Lehane grade obtained via DL after paralysis was confirmed. Quality of glottic visualization (good or poor), as well as the number of intubation attempts and time to successful intubation with the BRF, was noted. Univariate analyses were performed to evaluate the association between patient characteristics and time required for intubation. Variables that exhibited a significant correlation were included in a multivariate analysis using a standard least squares model. A P < 0.05 was considered significant. RESULTS: Glottic visualization with the BRF was good in 396 of 400 (99%) cases. On the first attempt, 390 patients were successfully intubated with the BRF; 6 patients required >1 attempt; 4 patients could not be intubated by using the BRF alone. These 4 patients were intubated by using a combination of DL and BRF (2 patients), DL and a Frova bougie (1 patient), and DL and an endotracheal tube shaped with a semirigid stylet (1 patient). Mean time for successful intubation was 26 ± 13 seconds. Multivariate analysis showed that decreased mouth opening (P = 0.008), increased body mass index (P = 0.011), and higher Cormack and Lehane grade (P = 0.038) predicted longer intubation times, whereas shorter thyromental distance predicted slightly shorter intubation times (P < 0.0001). CONCLUSIONS: Mouth opening, body mass index, and high Cormack and Lehane grade predict longer intubation times, as with DL. Decreasing thyromental distance predicts slightly shorter intubation times with the BRF, possibly because of a design initially optimized for a pediatric population with receding chins. These findings, along with the high success rate of BRF in this study, and the possibility of further increasing success rates by combining BRF with DL, help define the role of BRF intubation in contemporary airway management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnesthesia & AnalgesiaMême sujetAirway Management and Intubation TechniquesTravaux en français237 207