广州中医药大学第一附属医院麻醉科 广州中医药大学第一临床医学院
【摘要】在肥胖人群中，病态肥胖（BMI≥35 kg/m2）是数量增长最快的一类。病态肥胖会使脂肪在颈部和腹部异常积聚，会导致上呼吸道狭窄、舌体肥大、膈肌上抬等解剖及呼吸生理的改变，使得病态肥胖患者成为困难气道的高发人群。要保证此类患者手术时通气的顺利和稳定，麻醉科医师在术前对病态肥胖患者进行针对困难气道有效的预测是至关重要的。本文旨在通过分析病态肥胖的不利影响和总结病态肥胖患者困难气道预测的新趋势，指导麻醉科医师对困难气道做出准确的术前预测。
世界卫生组织将超重或肥胖定义为过度或异常脂肪积累，能够明显增加健康的风险。一项基于1995—2015年中国健康与营养调查数据预计，到2030年，中国肥胖成年人的数量将达到1.5亿［1］，意味着肥胖已然成为中国的主要公共卫生问题。其中，病态肥胖会进一步对健康带来巨大风险，其中包括增加肥胖相关并发症的风险和高于常人的外科手术率［2］。病态肥胖患者由于脂肪的重新分布及异常堆积，造成舌咽及面部的解剖结构异常，由此增加了喉镜操作及声门显露的困难性［3］，给麻醉带来了巨大的风险挑战。本文对病态肥胖给机体带来的解剖和呼吸生理改变进行分析，对病态肥胖患者困难气道的众多预测手段进行讨论，针对病态肥胖患者预测困难气道的方法进行归纳，为麻醉科医师提供参考。
病态肥胖的概述
定义及流行病学 肥胖是一种复杂的多因素遗传性疾病，其发生与遗传、生物、环境、经济、社会和心理因素均相关［4］。BMI是一种简便并且当前使用最广泛的评价肥胖的衡量指标。根据世界卫生组织（world health organization，WHO）的诊断标准［5］：病态肥胖被定义为BMI≥35 kg/m2。在过去的几十年中，全球的肥胖率都有大幅的上涨，其中病态肥胖的人群具有明显的流行趋势［6］。根据美国国家卫生统计中心2020年1月的一份简报得知［2］，从1999—2000 年到2017—2018 年，病态肥胖的患病率从 4.7% 增加到 9.2%，在各种成年肥胖患者中，增长最快。种种迹象表明病态肥胖流行率的增长速度远快于一般肥胖，并且病态肥胖与慢性复发性疾病关系更加密切，意味着病态肥胖患者具有更高的手术几率和风险［7］。
解剖改变 大多数个体的BMI与身体脂肪的百分比含量有明显的相关性，能较好地反映机体的肥胖程度。病态肥胖全身组织均有不同程度的脂肪异常分布和积聚，引起机体正常生理解剖学结构的改变，严重影响呼吸功能。病态肥胖患者头颈面部脂肪堆积，使得发生口咽部软组织大量增生，肌肉松弛、功能减退，舌体增生肥大等改变，导致口咽腔体积相对缩小，上呼吸道狭窄。因此，病态肥胖患者常伴随阻塞性睡眠呼吸暂停综合症（obstructive sleep apnea syndrome， OSAS）并且有高风险合并围术期困难气道［8］。胸腹部脂肪过量异常堆积会导致胸椎后伸、腰椎前凸，使肋间肌活动受限，胸廓扩张困难。腹部膨隆从而导致膈肌下移受限，胸部和腹部的呼吸肌功能减退，上述原因使得呼吸功能低于常人［9］。对于此类患者的麻醉管理重点应注意围术期困难气道的高发性，全身脂肪异常堆积导致的上述解剖改变均为麻醉期间面罩通气困难和插管困难的风险因素［10-11］。
呼吸生理改变 气道内和气道周围的软组织结构扩大是造成咽部气道狭窄的重要原因，脂肪组织长时间沉积在口咽腔壁，软组织增生，导致气道重塑。口咽呼吸道失去正常骨性组织或软骨组织的支撑能力，最终会使上呼吸道发生坍塌［12］，导致病态肥胖患者的气道阻力较正常人明显增高［13］。
胸腹部的大量脂肪积聚和异常分布会加重胸壁负荷，导致胸壁和肺的顺应性均降低，呼吸系统的总顺应性可降低35%［14］，随着BMI的升高，补呼气量（expiratory reserve volume， ERV）和功能残气量（functional residual capacity， FRC）将会呈指数级的下降［15］。Steier等［16］比较了病态肥胖者9例和正常体重受试者9例坐位及仰卧位下自发呼吸期间的肺体积和顺应性，发现病态肥胖会明显升高胃内压和食管压力，导致FRC和ERV大幅减少，从而增加了呼吸功。
以上解剖及呼吸生理的种种变化导致病态肥胖成为患者发生困难气道及困难插管的独立危险因素。通过纳入91 332例患者的大规模研究表明［17］，困难插管（difficult tracheal intubation，DTI）的风险会随着肥胖程度的增加而增加，而BMI为35 kg/m2是肥胖程度的最佳分界值，可将病态肥胖和普通肥胖的患者分为两组，两者具有截然不同的DTI风险。因此，合理选择针对病态肥胖患者术前评估困难气道发生率的预测方法是至关重要的。
病态肥胖患者困难气道预测方法
喉镜显露分级 喉镜显露分级（Cormack-Lehane scale， CLS）是一项针对产科麻醉困难气道患者，通过使用直视下喉镜检查口咽部解剖结构的困难气道分级系统［18］。自1984年首次提出后，成为临床和气道研究中预测困难气道的金标准。经由有经验的麻醉科医师使用喉镜直视下，根据声门和会厌暴露的程度进行分级。此后，一些学者提出了改良后的C-L分级［19-20］，更加细化了对口咽部解剖结构的分级，使对病态肥胖患者的困难气道分类分级更加敏感可靠。尽管CLS被广泛接受并使用于临床，但病态肥胖患者口腔存在喉镜视野暴露不足，有着无法提供最佳喉部视图的可能性［21］。
Mallampati分级 患者取端坐位，张开口并最大限度伸出舌头。评估者通过直视患者口咽部悬雍垂可见度来判断可能发生困难气道的风险程度。1985年被作为简易预测困难气道的方式所提出［22］，在经过其他学者的修改补充后，改良后的Mallampati分级（modified Mallampti test， MMT）成为临床广为采用的气道评估方法之一［23］。Mallampati分级评分≥3分会增加困难气道的风险［24］。
颈围 颈围（neck circumference， NC）是一种简单易行的床头测试方法，评估者使用软尺绕甲状软骨水平圈即可得到其数值。Riad等［25］通过纳入104例病态肥胖患者（BMI≥40 kg/m2）研究表明，NC与病态肥胖患者困难气道发生的相关性，NC>42 cm是困难气道的独立预测因素。
上唇咬合试验 近年来提出的一种新型预测困难气道的简易方式上唇咬合试验 （upper lip bite test， ULBT），要求受试者取端坐位，下颌尽力前伸，用下切牙最大限度的向上唇咬合，根据下切牙咬合到上唇唇红缘的不同程度可分为3级。一篇探究预测困难气道风险因素的Meta分析［26］通过纳入33 559例患者及62项高质量研究后得出结论， ULBT 3级是最能成功预测困难气道的指标。在病态肥胖患者中，其预测困难气道的价值也几乎等同于MMT。一项纳入了300例病态肥胖患者（BMI≥40 kg/m2）的前瞻性双盲试验比较了ULBT和MMT作为困难气道预测因素的性能，发现ULBT具有更高的敏感性及特异性［27］。然而，由于不同人种的嘴唇厚度和大小有相对的差异，ULBT的结果会因患者的性别与族裔而不同［28］。此外，ULBT并不适用于无牙患者。
甲颏距离 头在伸展位置时，测量从甲状软骨切迹到下颏尖端的距离为甲颏距离 （thyromental distance， TMD），其正常值>6.5 cm，若<6 cm则窥喉困难，易发困难插管。但单独使用TMD的准确性较差并且测量结果易被多种主观因素影响。
颈围与甲颏距离之比 Kim等［29］在评估肥胖患者与困难气道的关系时引入的新评估指标即颈围与甲颏距离之比 （ratio of the neck circumference to thyromental distance， NC/TMD），计算并比较了123例肥胖患者（BMI均值为30.3 kg/m2）和125例非肥胖患者的NC/TMD，通过受试者工作（receiver operating characteristics， ROC）曲线发现NC/TMD比值>5.0 的效能优于BMI、MMT或其他床旁指标。
甲颏高度 嘱患者仰卧，闭上嘴巴，测量下颏平行线与甲状软骨前缘（在甲状腺切迹上）之间的高度为甲颏高度 （thyromental height test， TMHT）。Etezadi 等［30］提出假设，并得到了困难气道的发生与患者颏部前缘与甲状软骨之间的距离密切相关的结论。在2021年一项前瞻性研究中，Kheirabadi 等［31］纳入了196例肥胖患者（BMI ≥ 30 kg/m2），利用多元回归逻辑分析和ROC曲线分析了包括TMHT、UBLT、CLS、MMT及NC等预测困难气道的方法，表明UBLT与TMHT对肥胖患者困难气道发生的预测最敏感、最可靠（TMHT<4.8 cm和ULBT等级≥2的敏感性分别为75.1%和93.3%）。
身高与甲颏距离的比值 患者的身高与甲状腺切迹和下颏尖端之间直线距离的比值为身高与甲颏距离的比值 （the ratio of height to thyromental distance， RHTMD）。RHTMD是由Schmitt 等［32］提出并应用于临床，表明 RHTMD的比率为25是预测困难气道的最佳截止值，RHTMD在单独预测困难气道的有效性方面与ULBT类似，其优势是充分排除了病态肥胖患者的个人比例带来的计算偏差。其主要缺点是依赖于对患者身高和甲颏距离的精确评估［33］，因此存在由于测试者测量不同而导致的些许主观差异。
多变量困难插管模型 一些现有的模型，即 Nuguib 和 Arné 模型［34］，在困难插管的预测中表明出良好的性能，但是没有将正常患者和肥胖患者做区分化处理。Siriussawakul 等［35］建立了专门针对预测泰国肥胖患者（BMI≥30 kg/m2）困难插管的计算公式，将MMT、NC、TMD、BMI的测量值进行结合计算，并设定一个截断值。这种方式可以让任何一个麻醉科医师简单清晰地计算出肥胖患者的插管风险。在未来的研究中可以通过超声和影像学手段获取更加精确的患者解剖数值，以开发用于预测困难插管的改进模型。
机器学习算法 使用机器学习算法是人工智能大数据时代背景下兴起的新手段，通过纳入大量病例的特征数据，让机器利用算法进行数据挖掘来获得针对性的最优模型。Zhou等［36］使用了六种机器学习算法预测519例进行手术的肥胖患者（BMI>30 kg/m2）困难插管的发生。使用不同的算法可以通过ROC曲线计算出曲线下面积，从而获得模型来预测困难插管的发生。
床旁测试组合 预测病态肥胖患者存在困难气道，单独应用某种床旁筛查测试的辨别能力远不及几种测试方法的组合［28,37］。多种预测方式的组合能明显提高预测的特异性和敏感性，且能弥补单独某种方法的不足之处。例如，TMD与RHTMD的测试结果依赖患者的体位是颈部伸直，当遭遇颈椎不便的病态肥胖患者时，可以使用THMT直接测量甲颏高度来辅助预测。一项纳入121例接受减重手术的病态肥胖患者的研究［21］表明，即使在广泛使用视频喉镜插管的今天，同时结合MMT、NC及TMD等多种床旁快速测试方法来预测困难气道，能明显降低术中困难气道的发生率。或使用由美国急诊医学会提出的LEMON法预测困难气道和困难插管，此法包括多个指标，具有较高的预测价值， 可有效用于我国患者困难气道的评估［38］。
超声技术 床旁快速的超声技术预测方式虽然使用简单，但是具有测量上的差异性和操作上的复杂性，并且没有单一的床旁测试是困难气道的最佳预测方法［39］。随着超声技术飞速普及和发展，在麻醉学科中，不仅局限于神经阻滞的应用，并且越来越多地用于通过可视化咽喉部结构来预测困难气道［40］。超声可以提供患者气道的实时解剖结构信息，通过测量皮肤到会厌的距离、声带水平的颈前软组织厚度、舌颏距离、下颌骨髁突活动距离等解剖指标并根据统计学方法设立截止值，来精确的预测病态肥胖患者困难气道是否发生［41-42］。Wang等［43］开发了基于超声预测困难气道的列线图，在采用单变量逻辑回归分析确定独立风险因素的基础上，列线图产生的预测模型通过分配不同的权重组合参数，可以提供高度准确的、基于证据的、个性化的风险评估，以提高临床决策的正确性。同时可以建立一个临界值来准确预测病态肥胖患者是否存在困难气道。与间接评估比较，使用超声直接测量的结果与困难气道相关联，并表现出独立和更好的预测性。同时，超声因其没有辐射，所以更易被广大患者和医务工作者所接受。
小 结
病态肥胖率近些年来的升高及病态肥胖患者合并大量并发症，增加了此类患者接受全身麻醉和气管插管的概率。病态肥胖给机体带来的解剖和呼吸生理上的不良影响使气道管理成为麻醉科医师面临的重难点问题。单一指标预测困难气道的可行性是有限的，多个指标组合的预测方式在一定程度上提高了预测困难气道的敏感性，但同时降低了预测的特异性。熟练掌握超声技术或运用人工智能技术来预测病态肥胖患者困难气道能够提高临床决策能力。麻醉科医师应采取有效的方法进行困难气道预测，以提高气管插管的成功率，从而减少病态肥胖患者围术期气道不良事件的发生。
参考文献略。DOI:10.12089/jca.2023.07.015
END
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发表于 2023-8-15 21:25:07
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