Predictors of difficulty in intubation in patients with obstructive sleep apnoea.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate predictors of difficult intubation in patients with obstructive sleep apnoea (OSA). METHODOLOGY: Prospective series of 405 OSA patients (350 males/55 females) who had upper airway surgery. Procedures included functional endoscopic sinus surgery, septoplasty, turbinate reduction, palate/tonsil surgery, and/or tongue base surgery. Intubation difficulty (ID) was assessed using Mallampati grade, Laryngoscopic grade (Cormack and Lehane), and clinical parameters including BMI, neck circumference, thyromental distance, jaw adequacy, neck movements and glidescope grading. RESULTS: Mean age was 41.6 years old; mean BMI 26.6; mean neck circumference 44.5cm; mean Apnea Hypopnea Index (AHI) was 25.0; and mean LSAT 82%. The various laryngeal grades (based on Cormack and Lehane), grade 1 - 53 patients (12.9%), grade 2A - 127 patients (31.0%), grade 2B - 125 patients (30.5%), grade 3 - 93 patients (22.7%) and grade 4 - seven patients (1.7%); hence, 24.4% had difficulties in intubation. Parameters that adversely affected intubation were, age of the patient, opening of mouth, retrognathia, overbite, overjet, limited neck extension, thyromental distance, Mallampati grade, and macroglossia (p<0.001). Body mass index (BMI) (p=0.087), neck circumference (p=0.645), neck aches (p=0.728), jaw aches (p=0.417), tonsil size (p=0.048), and AHI (p=0.047) had poor correlation with intubation. BMI-adjusted for Asians and Caucasians, showed that Asians were more likely to have difficulties in intubation (adjusted OR = 4.6 (95%Confidence Interval: 1.05 to 20.06) (p=0.043), compared to the Caucasian group. CONCLUSION: This study illustrates that difficult intubation can be predicted pre-surgery in order to avert any anaesthetic morbidity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».