Klinische Anästhesie
M. Benson, A. Junger, L. Quinzio, C. Fuchs, S. Böttger, G. Hempelmann
Evaluierung von Prädiktoren einer schwierigen Laryngoskopie mit einem Anästhesie-InformationsManagement-System (AIMS)*
Evaluation of predictors of a difficult laryngoscopy with an anaesthesia information management system (AIMS)
Schlüsselwörter
Anaesthesia, Intubation intratradent, Classification, Databases factural
Keywords
Anaesthesia, Intubation intratradent, Classification, Databases factural
Zusammenfassung
Zusammenfassung:In der Literatur wird die schwierige oder unmögliche Intubation je nach Definition und Patientengut mit einer Inzidenz von 0,04 % bis 13 % angegeben.Die präoperative Bestimmung des thyreo-und sternomentalen Abstandes oder die Erhebung komplexer Scores zur Vorhersage einer schwierigen Intubation gehen mit einem zusätzlichen Zeitaufwand einher.
Wir prüften anhand der Datensätze von über 24.000 Intubationsnarkosen neben der Mallampati-Klassifikation den Einfluß von anderen klinischen Parametern,die routinemäßig bei jeder präoperativen Visite erfaßt werden, auf die schwierige Laryngo-skopie (Cormack & Lehane-Klassifikation größer II). 1997 und 1998 wurden bei jeder Intubationsnarkose die Parameter Geschlecht, Alter, Größe, Gewicht, Zahn-, Ernährungsstatus, beteiligte Anästhesisten, ASA-, Mallampati-, Cormack & Lehane-Klassifikation, Dringlichkeit, Ileuseinleitung und operierende Fachabteilung mit einem Anästhesie-InformationsManagement-System (AIMS) erfaßt und in einer rela-tionalen Datenbank gespeichert. Zur Auswertung wurden die Daten mittels der "Structured Query Language" (SQL) aus der Datenbank in ein Statistik-programm exportiert.Die potentiellen Risikofaktoren für eine schwierige Intubation wurden zunächst mit dem Chi-Quadrat-Test auf ihren Zusammenhang überprüft. Um multivariate Prädiktoren für das Auftreten einer schwierigen Intubation zu identifizieren, wurde eine schrittweise logistische Regressionsanalyse durchgeführt. Außer für die modifizierte Mallampati-Klassifikation konnte für die Parameter Alter, Geschlecht, Adipositas (BMI), Zahnstatus und ASA-Klassifikation ein Einfluß auf den Schwierigkeitsgrad der Laryngoskopie nachgewiesen werden.Es wurden jedoch lediglich die Mallampati-Klassifikation und die Adipositas als Prädiktoren für das Auftreten einer schwierigen Laryngoskopie identifiziert. Das überprüfte Modell aus diesen beiden Prädiktoren besitzt eine Spezifität von 66 % und eine Sensitivität von 75 %.Mit dem beschriebenen Modell stehen dem Anästhesisten Prädiktoren für schwierige Intubations-bedingungen zur Verfügung, die routinemäßig während der präoperativen Visite erhoben und als Entscheidungshilfe für den Einsatz von zusätzlichen Scores dienen können. Spezifität und Sensitivität des aus diesen beiden Parametern erstellten Modells sind jedoch eher niedrig.Ein AIMS zeigte sich als geeignetes Instrument, Daten für vergleichbare Fragestellungen zur Verfügung zu stellen.
Summary
Summary:In the literature,difficult or impossible intu-bation is given with an incidence of 0.04 % to 13 %, depending on the definition and the patients investiga-ted. The preoperative evaluation of the sterno- and thyreomental distance or of complex scores in order to predict a difficult intubation takes time.In addition to the Mallampati classification, we checked the influence of other medical parameters,which are recorded routine-ly during the preoperative consultation by anaesthe-siologists, on the difficulty of the laryngoscopy (Cormack & Lehane Classification > II). For this, the data sets of more than 24,000 intubation anaesthesia procedures have been evaluated.In 1997 and 1998 the parameters gender,age,size,weight,dental status,sta-tus of nutrition, performing anaesthesiologist, ASA-, Mallampati-,Cormack & Lehane classification,degree of urgency, crush induction, and surgical department have been recorded using an anaesthesia information management system (AIMS). These data sets have been stored into a relational database during each an-aesthesia procedure.For evaluation the information has been exported from the database to a statistics pro-gram via Structured Query Language (SQL). In order to identify multivariate predictors for the occur-rence of a difficult laryngoscopy, a gradual logistical regression analysis has been used. In addition to the modified Mallampati classification, the influence of the parameters gender,age,obesity (body mass index), dental status and ASA classification on the difficulty of a laryngoscopy could be proved. But only the Mallampati classification and obesity (body mass index) have been identified as predictors of a difficult laryngoscopy.The tested model of these two predictors has a specificity of 66 % and a sensitivity of 75 %.With the described parameters the anaesthetist has predic-tors for difficult intubation conditions at his disposal. These parameters are routinely recorded during the preoperative round by the anaesthesiologist.They can help to decide whether or not to use additional scores or whether or not to combine the Mallampati classifi-cation with further tests. Specificity and sensitivity of the model created from these two parameters are rather low though. The recording of data using an AIMS has proved to be a suitable tool for the collec-tion of data of importance for patients safety.