Ultrasound-measured cutaneous-epiglottic distance for predicting difficult laryngoscopy: an observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ultrasound (US) allows for rapid bedside airway assessment. We aimed to evaluate the US-measured cutaneous-epiglottic distance (CED) in predicting difficult laryngoscopy (Cormack-Lehane grades 3‒4). We also evaluated the potential association between CED, sex, patient's body mass index (BMI), and the independent associations between CED and increased odds for Cormack-Lehane grades 3‒4 (secondary outcomes). METHODS: and/or previous history of difficult intubation were excluded. CED was measured with patients anesthetized before tracheal intubation. Age, sex, BMI, type of surgery, and number of attempts until successful tracheal intubation were recorded. Receiver operator characteristic (ROC) curve analysis was performed to evaluate CED's clinical relevance. Secondary analyses compared the association between CED and BMI in patients with Cormack-Lehane grades 1‒2 versus those with grades 3‒4. The relationship between CED and BMI was assessed using multiple linear regression. Binary logistic regression was employed for predicting Cormack-Lehane grades 3‒4 as a dichotomous outcome with CED and BMI as a covariate. RESULTS: ROC curve analysis revealed an area under the curve of 0.899 (p < 0.001). The maximum CED cut-off point (by Youden index) was 25.6 mm. CED and BMI were positively correlated, and both were independently associated with an increased odds for difficult laryngoscopy [odds ratio for CED = 1.81, 95% confidence interval (CI) 1.35‒2.41; BMI = 1.30, 95% CI 1.05‒1.59]. CONCLUSION: US-measured CED has a high discriminatory capability for predicting lower (1‒2) and higher (3‒4) Cormack-Lehane grades during direct laryngoscopy. CED was positively correlated with BMI and was independently associated with higher odds for difficult laryngoscopy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».