作者：杨翠英，韩永正，郭向阳，北京大学第三医院麻醉科
2022美国麻醉医师协会《困难气道管理实践指南》指出，困难气道是指接受过临床麻醉培训的医师在面罩通气、喉镜显露和插管、声门上气道通气、拔管或侵入性气道方面遇到困难的临床情况。
困难气道评价依据包括：使用Macintosh喉镜下改良Cormack-Lehane 声门显露分级(C-L分级)、可视喉镜插管VCI(video classification of intubation， VCI)评级以及视频喉镜插管和困难气道预测模型结合的VIDIAC(video laryngoscope intubation and difficult airway classification， VIOIAC)评分系统。
目前将C-L分级Ⅲ级(仅能看到会厌)或Ⅳ级(看不到会厌)作为“困难喉镜显露”的诊断依据，可以提高困难喉镜显露检出率，为临床研究提供参考。本文主要从外观指标、外观预测模型、影像学指标三个方面阐述困难气道研究进展，为气道管理工作以及未来搭载人工智能建立困难气道预测模型提供参考。
1.气道外观评估指标
气管插管前未进行气道评估或判断失误占所有死亡患者的76%。因此，准确预测困难气道至关重要。一般手术困难气道发生率约为5.8%。目前临床上常使用改良 Mallampati 分级、张口度、颞下颌关节活动度等指标识别困难气道，但敏感性和特异度均欠佳。2019年，Detsky等针对33 559例患者的62项研究进行系统综述，结果表明，上唇咬合试验(upper lip bite test， ULBT)3级(下门牙不能伸展到上唇红线)患者，困难气管插管风险可达60%以上。
肩峰-腋窝-胸骨上切迹指数(acromio-axillo-suprasternal notch index， AASI)基于以下测量值进行计算：(1)使用标尺，从肩峰顶部到胸大肌腋窝的上边界绘制垂直线(A 线)；(2)从胸骨上切迹垂直于A线绘制第二条线(B线)；(3)A 线与B线交点上方的部分是C线。通过将C线的长度除以A线的长度(AASI=C/A)计算AASI； AASI界值设定为0.515时，困难气管插管的敏感性、特异性和总体准确性分别为85%、78%和0.81。
甲颏高度测试(thyromental height test， TMHT)指，患者仰卧位口自然闭合时甲状软骨切迹至颏前缘的垂直距离对困难喉镜显露具有预测价值，界值设定为5 cm时，敏感性、特异性和总体准确性分别为74%、88%和0.85。
髁突最大距离(condyle-tragus maximal distance， C-TMD)指患者坐位时，检查者用双手食指定位下颌髁突，指导患者做张口运动，感觉髁突随张口运动而移动，最大张口度时，髁突与耳屏之间的最大距离。C-TMD反映了颞下颌关节的活动度，但忽略了颈部长度及宽度的影响，临床应用时需综合考虑。
王杰等研究表明，眉心至鼻尖距离占额骨鳞部体表冠状面顶点处至下颏距离比例与可视喉镜声门显露困难有关(OR=1.25，95%CI 1.02～1.53)。胸颏间距比(ratio of the sternomental distance in neutral and full neck extension position， SMDR)指颏至胸骨切迹的距离在头颈部呈过伸位和自然位的比值。SMDR<1.7的患者额外使用高级气道工具比率明显增高，表明SMDR可作为困难喉镜显露的预测指标，此指标从另一角度反映了头颈部活动度。
与身高/胸颏间距(ratio of height-to-sternomental distance， RHSMD)比较，身高/甲颏间距(ratio of height-to-thyromental distance， RHTMD)是困难气管插管和困难喉镜显露更好的预测指标，当RHTMD界值<21.50时，RHTMD预测敏感性为85%，特异性为 100% ，受试者工作特征曲线下面积(area under curve， AUC)为0.88。Han等研究表明，颈围/张口度是困难喉镜显露的独立影响因素，因其兼顾了头颈部最关键的指标，与其他外观指标比较，颈围/张口度预测准确性更高。
2.困难气道外观预测模型
LEMON法： “LEMON 法”由美国急诊医学会提出并广泛应用于临床。L(look， 观察)：从外部观察患者是否存在四个特征(面部创伤，龅牙，胡须以及舌体肥大)。E(evaluation， 评估)：应用3-3-2法则(张口度大于3横指，颏至舌骨的距离大于3横指，甲状软骨切迹至下颌舌骨的距离大于2横指)评估咽轴、喉轴和口腔轴的对齐情况。M：改良Mallampati分级；O(obstruction， 梗阻)：任何可能导致气道阻塞的情况。N(neck mobility， 颈部活动度)：评估是否存在颈部活动受限或使用硬颈围固定器。
LEMON法在患者困难气道预测中有较好的临床效果，预测困难喉镜显露及困难气管插管的AUC分别为0.88和0.93。Ji等研究表明，改良LEMON评分(从原始LEMON评分中排除MMT)与插管困难量表IDS评分显著相关，与非困难气管插管患者比较，困难气管插管患者的改良LEMON评分明显更高。
Wilson风险评分： Wilson风险评分是目前普遍用于预测困难气管插管的评分工具，主要包括5个指标：体重90～110 kg得1分，大于110 kg得2分；头颈活动度约90°得1分，小于90°得2分；张口度5 cm得1分，小于5 cm得2分；下颌退缩程度中度得1分，严重得2分；门齿前突能力中度得1分，严重得2分。Wilson风险评分预测困难气管插管时的准确性优于MMT和甲颏间距，其AUC为0.91。国人体重以及张口度基础值偏小。因此，Wilson评分是否适用于我国，有待进一步研究证实。
SARI评分法： 1996年，美国麻醉科医师el-Ganzouri等通过对困难气管插管相关变量的观察总结，提出了SARI评分法。SARI评分可以较好地评估困难气道患者。此评分法包括7个内容：张口度<4 cm为得分；甲颏间距6～6.5 cm得1分，<6 cm得2分；MMT Ⅱ级得1分，Ⅲ或Ⅳ级得2分；颈部活动度80°～90°得1分，<90°得2分；下颌不能前移得1分；体重90～110 kg得1分，>110 kg得2分；有困难气管插管史得2分，不确定是否有困难插管史得1分。SARI评分≥7分时，建议直接使用电子气管镜行清醒气管插管；SARI评分法<7分时，建议使用视频喉镜气管插管，其困难气管插管发生率降低至0.14%。
基于CHANNEL流程的气道评估： CHANNEL主要用于评价急诊困难气道，C(crash airway， 崩溃气道)：紧急情况时，不能保证基本的通气氧合。H(hypoxia， 低氧血症)：急诊气道时，首先需要纠正低氧血症。A(artificial airway， 人工气道)：根据病情判断是否需要建立人工气道。N(neck mobility， 颈部活动度)：插管前快速评估患者有无合并颈部疾患，包括颈部活动受限、颈部损伤、颈部制动，
其他外观预测模型： 在显微喉镜检查中，会厌特征(松弛、紧绷或短小)、胸腹部膨陇、舌基底部肥厚、牙齿松动和声门入口狭窄是导致困难喉镜显露的主要影响因素。Başpınar等对200例头颈部手术患者各项外观指标进行对比，结果表明，MMT、Wilson评分、上唇咬合试验和张口度与困难喉镜显露和困难插管密切相关。Xia等研究表明，声学特征可作为正颌手术困难喉镜显露的有效预测指标。Tavolara等使用面部图像结合卷积神经网络构建困难插管分类模型，其中，仰卧闭口侧面位模型评估性能最佳：AUC为0.80。Cuendet等提出了一种人像识别技术预测插管难易程度，其AUC为0.81，但其尚缺乏大数据支持。
3.气道影像学指标
传统影像学指标： Han等研究表明，
穿过第二颈椎下缘的线与穿过第六颈椎下缘的线在中立位和过伸位的角度之比是颈椎病患者困难喉镜显露的独立影响因素，其AUC值为0.71。胸颏角(sternum-mental angle， SMA)指，其胸骨柄上边界至颏突连线与水平线形成的夹角与困难喉镜显露密切相关；自然体位界值为<13.5°以及过伸位界值为<22.5°，其敏感性和特异性分别为68%、84%和86%、81%。
de Carvalho等研究表明，上气道角度(仰卧位，口唇自然闭合头尽力伸展时，下颌角至颏隆突与下颌角至甲状软骨切迹之间的夹角)和声门高度(甲状软骨切迹至下颌角的垂直距离)是预测困难喉镜显露的两个新指标。Kim等通过CT测量颈前软组织预测困难喉镜显露，回顾性观察281例直接喉镜进行气管插管的甲状腺患者，研究结果表明，甲状舌骨膜中点至会厌谷最近点距离的增加是困难喉镜显露的潜在预测指标。
气道超声指标： 超声具有便捷、安全、无创等特点，目前广泛用于困难气道的评估。 Han等研究表明，对于颈椎病患者，皮肤到会厌距离、皮肤到舌骨距离、胸骨上切迹水平从皮肤到气管前距离、声带水平从皮肤到甲状软骨距离以及皮肤到声带距离均不是困难喉镜显露的有效预测指标。超声测量颏下舌底厚度(tongue base thickness， TBT)以及颏下舌动脉距离 (the distance between lingual arteries， DLA)可有效预测困难面罩通气，但不能预测困难喉镜显露；TBT及DLA界值分别为69.6 mm以及28.6 mm时，预测困难面罩通气的敏感性、特异性以及准确性分别为：50%、87%、0.72和89%、65%、0.75。
Fernandez-Vaquero等研究表明，床旁超声既可提供2D图像外，还可提供更清晰、更准确的3D/4D气道成像，有助于快速筛查可疑的困难气道。超声对气道评估局限于颈前软组织指标的测量，由于软组织的可塑性，因此测量结果与操作者经验、检查时所用力度，患者体位等因素密切相关。
基于影像学检查的三维有限元模型重建： 下颌至颈部的垂直距离与口唇至颈椎前软组织垂直距离的比值小于0.42，以及下颌至颈部的垂直距离与口唇至下颌长度的比值小于0.80的患者，困难气道的风险较大。利用MRI对上气道进行三维有限元模型填充，通过口咽角、矢状横截面积最小值、冠状横截面积最小值等指标对困难气道进行评估，敏感性、特异性以及准确性分别是95%、67%和0.91，与 Willson综合评分法比较，此方法准确性更高。CT、MRI、超声等可提供直观全面的气道图像，在此基础上运用3D打印技术构建气道模型，能够更深入地了解患者气道内部结构。
Ock等基于CT运用3D打印技术为困难气管插管患儿建立超逼真气管插管仿真模拟操作器，为低年资医师提供了高仿真气管插管操作模拟体验，增加了处理困难气道经验，减少麻醉前组织意外损伤的发生。熊国锋等通过术前直接测量与CT、MRI三维重建获得解剖相关指标，较全面地评估重度 OSAHS 患者的气道情况，提出甲颏距离、会厌平面截面积、舌体容积等指标与困难气道有关。
弥漫性特发性骨肥厚患者颈椎骨赘的偏心生长可以占据大部分咽喉间隙，影响气管导管的置入，是潜在的困难气管插管高危患者，术前需制订详尽的气道管理策略，3D打印技术是较好的术前气道评估方法。与传统的数字模型比较，机器学习具有更高的灵敏度、特异度及预测效能。Kim等通过研究颈围和甲状腺高度的机器学习方法(逻辑回归、多层感知器、随机森林、极端梯度提升和光梯度提升机)，结果表明随机森林模型预测性能最佳(AUC=0.79，精度-召回曲线下面积=0.32)。
4.小结
单一指标不能准确、有效地评估困难气道，影像学技术有助于提高对困难气道的预测价值。临床工作中，针对高风险人群，应选择合适的评估方法和气道管理工具，提前制订气道管理策略，以降低困难气道乃至急症气道的发生率。目前，困难气道评估尚缺乏金标准。未来或可综合利用深度学习技术、多模态外观及影像学等多种评估指标，建立更加便捷、精准的困难气道预测模型，以进一步提高困难气道预测准确性，保障临床麻醉的气道安全。
来源：杨翠英,韩永正,郭向阳.困难气道预测模型的研究进展[J].临床麻醉学杂志,2024,40(03):315-319.
(本网站所有内容，凡注明来源为“医脉通”，版权均归医脉通所有，未经授权，任何媒体、网站或个人不得转载，否则将追究法律责任，授权转载时须注明“来源：医脉通”。本网注明来源为其他媒体的内容为转载，转载仅作观点分享，版权归原作者所有，如有侵犯版权，请及时联系我们。)
