呼吸暂停低通气指数作为中国人群全身麻醉下面罩通气困难的新评估指标的应用研究

本研究主要目的是探索面罩通气困难(Difficult Mask Ventilation，DMV)与呼吸暂停低通气指数 (Apnea-Hypopnea Index, AHI)之间的关系，次要目的是确定中国患者 DMV 的术前危险因素。

1.研究对象

（1）纳入标准：年龄≥18岁；ASA分级为Ⅰ-Ⅲ级；拟全身麻醉下行择期手术的患者；

（2）排除标准：有面罩通气禁忌症（即计划清醒插管）；

2.分组方式

面罩通气顺畅组：仰卧嗅物位，单手扣面罩获得良好通气。

面罩通气受阻组：置入口咽和/或鼻咽通气道单手扣面罩；或单人双手托下颌扣紧面罩同时打开麻醉机呼吸器，即可获得良好通气；或以上方法无法获得良好通气，需要双人加压辅助通气，能够维持SpO2≥90%。

3.测量指标

（1）术前人口统计学及气道评估数据采集

人口统计学资料：性别、年龄、身高、体重、BMI；病史资料：ASA 分级，打鼾史，手术史，放疗史，困难插管史，系统性疾病史，烟酒史。

气道评估数据：张口度，改良Mallampati试验，颈围，甲颏间距，下颌前伸分级，颈部活动度。

（2）术前PSG(Polysomnography, PSG)数据采集

所有PSG均使用家庭睡眠测试（home sleep testing, HST）设备 (Alice NightOne, Philips, USA) 进行。

PSG 由三个传感器构成

•口鼻气流：使用热敏探头置于口鼻处探测口鼻气流

•胸、腹部呼吸运动：平双侧乳头和脐水平固定胸、腹带，描记呼吸运动。

•脉搏血氧饱和度：使用血氧探头经皮记录手指动脉血氧饱和度。

所有PSG报告均由PSG有关的技术人员评分。所有研究均由获得睡眠医学认证的医师进行审查和解释。主要指标AHI通过PSG报告获得。

（3）面罩通气分组

患者术前常规禁饮2-4 h，禁食 6-8 h，入室后开放外周静脉，并常规心电监护；监测心电图、心率、血压、 脉搏氧饱和度和呼末二氧化碳监测。所有受试者均采取相同的全身麻醉诱导方案，患者于嗅物位，由术前进行气道评估的拥有5年以上麻醉经验的麻醉医师（对PSG结果盲）使用面罩经纯氧通气。面罩通气结果由同一位麻醉医师评判。

4.统计学分析

使用logistic回归模型来评估AHI和DMV之间的关联。P值＜0.05 被认为是有统计学差异的。探讨AHI与其他变量之间的相关性，使用Pearson相关系数。与 AHI 具有高度相关性的变量被排除。使用多因素logistic模型来评估所有潜在预测因子与DMV的关联。P值 < 0.05的变量被确定为独立危险因子。所有统计分析均使用SAS (Statistical Analysis System, SAS)（9.04.01版 SAS Institute Inc, Cary, NC, USA）。

在这项前瞻性队列研究中，200例病例符合纳入标准。排除了PSG报告缺失和无法进行面罩通气的病例后，最终分析纳入了 159 例（图 1）。

围手术期基线数据如表1所示。

AHI中位数为 10.9[0.0, 95]。AHI的直方图如图2所示。

主要结果显示，与 AHI每增加5个单位相关的 DMV的未校正比值比(OR)为1.50 [1.29, 1.76]，P < 0.001。次要结果，性别、Mallampati分级、甲颏间距、下颌前伸分级和酗酒史都被置于多因素逻辑回归模型中。结果表明，AHI、年龄和Mallampati分级是DMV的独立因素。其中，AHI与DMV高度相关（AHI增加5个单位的DMV校正后的比值比为1.28 95% CI1.08-1.52）。其中颈围与AHI相关（相关系数为 0.57），因此被排除出模型。在多因素回归分析中，AHI、年龄和 Mallampati分级作为DMV的独立因素有统计学意义（P<0.05）（表 2）。

AHI 与其他变量的相关性如图3所示。

本研究旨在探索AHI和DMV的相关性。研究主要结果表明AHI每增加5个单位，DMV的发生率显着升高。在这个高危人群中，31%病例的AHI≤5。AHI大多数在5-60/h范围内。与AHI为5/h的患者相比AHI为60/h的患者面罩通气受阻的几率增加了大约15倍。次要结果显示AHI、年龄和Mallampati分级是DMV的独立危险因素。在这项研究中，我们根据Langeron的文章将面罩通气受阻定义为“无置入口咽和/或鼻咽通气道单手扣面罩；或单人双手托下颌扣紧面罩同时打开麻醉机呼吸器，即可获得良好通气；或以上方法无法获得良好通气，需要双人加压辅助通气，能够维持SpO2≥90%”。许多关于DMV的预测的研究表明，年龄>55、BMI>26 kg/m²、胡子、无牙和打鼾史是与DMV相关的5个独立因素。此外，颈部放疗、颈围、男性、Mallampati分级和下颌前伸受限被认为是DMV的危险因素。在这些研究中，DMV的独立因素之一是打鼾史（询问患者是否存在打鼾病史）。虽然OSA患者并不少见，但大多数出准备行手术的OSA患者未被明确诊断。在本研究中，所有患者均在术前接受了PSG，为麻醉医师提供了OSA的明确诊断。且PSG结果比患者提供的打鼾史更可靠。

另一项研究表明，年龄越大、BMI越大、颈围约粗、男性和Mallampati 评分增高与OSA 发病率增高相关。同时，这些重叠的风险因素也与DMV相关。研究表明与非OSA患者相比，OSA患者出现插管困难或面罩通气困难或两者兼有的风险高出三到四倍。在这项研究中，AHI 被用作DMV的一种新的预测指标，它提供了更多量化信息，并且同时可以对患者有无OSA进行初筛。

通常，传统的PSG既耗时又复杂，需要至少22根导联连接到患者身上。随着家庭睡眠测试设备的发展，提升了PSG的舒适度和可接受度。便携式PSG由三个传感器（胸部绑带、鼻气流管和无创血氧饱和度）组成。在200名患者中，只有21名患者因测量时间不足和行PSG过程中感到不适而没有获得PSG结果。同时，其他参数如夜间最低血氧饱和度和心率等，可能会进一步辅助麻醉医师的临床决策。在中国人群中，关于面罩通气的文章数量有限。相对而言，大多数试验来自欧洲和美国人群。此外，中国人群中络腮胡的人群较少，头部和面部结构也与欧美人存在差异。

对于次要结果而言，年龄、AHI和Mallampati评分是 DMV的三个重要的独立因素。大多数DMV的评估均为问卷形式，麻醉医师完成评分需要较长时间。在我们的研究中，我们探索了一种有效利用便携式PSG的预测方式，结合AHI、年龄和Mallampati评分，可以预测患者DMV的风险。此外，与从问卷中提取的主观答案相比，这三个危险因素是客观指标。

 困难气道（difficult airway）是临床麻醉工作中最为常见、也是最为紧急的一种情况，处理不好可能危及患者的生命，需要给予足够的重视。在《困难气道管理指南》（2013）对困难气道进行了如下的定义：困难气道是指具有五年以上的临床麻醉经验的麻醉医生在面罩通气或者气管插管过程中遇到困难（上呼吸道梗阻），或者同时出现这两种情况。虽然有很多版本的困难气道处理指南或专家共识给出了遇到困难气道我们应如何处理，甚至给出了详细的指导步骤，但发生困难气道，特别是未预料的困难气道时，还是会给患者带来很大的风险，有研究发现大约30%的临床麻醉死亡事件与气道管理不当相关，困难气道是麻醉相关死亡和伤残的重要原因之一，如果是未预料的困难气道，则相关不良事件的发生率更会大大增加。因此，需要在麻醉前予以筛查，尽可能的预先筛选出是否存在困难气道的患者，采取适当的措施及合适的气道设备诸如可视喉镜、纤支镜等，选择合适的诱导方法进行诱导插管，确保患者的气道安全。目前困难气道的筛查方法有很多，需要对体格检查指标（张口度、甲颏间距、颈椎活动度、颞下颌关节活动度等）、影像学指标（喉咽腔气道的测量数据），结合患者的相关病史（头颈颌面部外伤手术史、打鼾史、放疗史、风湿类风湿关节炎、有无困难气道病史等）进行详细的评估。插管失败不是最可怕的事，最可怕的事是无法面罩通气、无法供氧即面罩通气困难(Difficult Mask Ventilation，DMV)。DMV是指有经验的麻醉医生在无他人的帮助下经过多次或者超过1分钟的努力，仍不能获得有效通气，是一种在麻醉期间出现会危及生命的情况。DMV的发生率为1.4%-5.0%，不能通气的发生率为0.07%-0.16%。文献报道年龄＞55、体重指数 (body mass index, BMI)＞26kg/m²、络腮胡、全口牙缺失和打鼾是与面罩通气困难相关的五个独立因素。此外，颈部放疗史、颈围增大、男性、Mallampati III-IV级和下颌前伸严重受限是DMV的危险因素。阻塞性睡眠呼吸暂停 (Obstructive Sleep Apnea, OSA)也是与 DMV 相关的最重要危险因素之一，而呼吸暂停低通气指数 (Apnea-Hypopnea Index, AHI) 是诊断OSA的关键指标之一，该项研究者另辟蹊径，将AHI、OSA及困难面罩通气联系起来。AHI是睡眠监测报告中一个常规指标，如能发现其与困难面罩通气的相关性，则可丰富目前预测困难面罩通气的手段。该研究结果显示AHI每增加5个单位，DMV的发生率显著升高。与AHI为5/h的患者相比AHI为60/h的患者面罩通气受阻的几率增加了大约15倍。另外统计显示AHI、年龄和Mallampati分级是DMV的独立危险因素。因此，对于肥胖等可能为OSA的患者可在术前增加一项睡眠监测，将AHI与其他各项指标相结合，增加困难面罩通气、甚至困难气道的阳性预测率。总之，气道无小事，再怎么重视都不为过，保证气道安全是麻醉医生不可推卸的责任！

编译：王佳怡；审校：蒋珏

点评：姜虹