一種新的評分係統和臨床算法的管理可疑異物吸入兒童:回顧性隊列研究

背景

兒童異物誤吸的病例可在急診科遇到。由於僅憑異常的體格檢查或胸片檢查很難作出診斷，因此在診斷吸入性異物時，具有啟發性的病史很重要。本研究的目的是檢查症狀、體格檢查和放射學結果作為兒童異物誤吸的預測因素的敏感性和特異性。此外，生成了一種可行的簡單算法，並帶有評分係統來指示支氣管鏡檢查。

方法

在一項回顧性隊列研究中，納入了年齡小於16歲且疑似異物吸入且接受柔性或剛性支氣管鏡檢查的患者的醫療記錄。收集患者年齡、性別、症狀、體格檢查結果、影像學特征、異物性質及位置、支氣管鏡檢查結果等資料，采用多變量二元logistic回歸分析預測異物吸入。

結果

共納入203例兒童，該模型對陽性異物吸入具有良好的鑒別能力(曲線下麵積= 0.911)，準確度、靈敏度和特異性分別為86.2、90.6和76.6%。在臨界值> 2處的總加權風險評分顯示出顯著的鑒別能力(曲線下麵積= 0.879)，敏感性為79.9%，特異性為84.4%。因此，我們推薦了一種臨床算法。

結論

提出的評分係統和臨床算法可能有助於對存在潛在異物吸入的兒童進行支氣管鏡檢查的需要和類型的決策。然而，還需要進一步的前瞻性多中心研究來驗證這個評分係統。

異物誤吸(FBA)在兒科急診科有許多情況，並有潛在的嚴重後果[1］．在2017年,國家安全委員會(Itasca-IL, USA)將其列為嬰兒一周歲期間意外死亡的主要原因，並列為1-4歲兒童意外死亡的第五大原因[2］．

FBA可導致傳導氣道完全或部分阻塞，引起嚴重的臨床事件，如肺炎、支氣管擴張、肺膿腫、肺不張，甚至死亡[3.］．這些並發症的嚴重程度可能與漏診或延誤診斷和處理有關[4］．

缺乏與異物(FB)穿透反應的呼吸防禦反射(排斥性咳嗽和喉痙攣)相對應的穿透綜合征的曆史可能掩蓋醫生的懷疑。此外，胸片放射學異常在35%的病例中可能是非特異性的，甚至是正常的[5］．

無論是剛性還是柔性支氣管鏡檢查，都是確定和處理FBA的標準程序。幾十年來，使用柔性或剛性支氣管鏡一直是一個爭論的問題，沒有一個全球性的方法來確定可用於疑似FBA的兒童的類型。本研究的目的是根據我們的經驗，建立一個可行的簡單的臨床算法和評分係統，以確定疑似FBA兒童的支氣管鏡檢查標準。

研究設計與設置

從2018年4月1日開始，在亞曆山大大學El Shatby大學兒童醫院和耳鼻喉科(三級醫院)進行了為期12個月的回顧性隊列研究。

研究人群

所有年齡小於16歲的受試者因疑似FBA而接受剛性或柔性支氣管鏡檢查。

研究措施和數據收集

分析了所有被招募兒童的醫療記錄。根據年齡、性別、入院情況、體格檢查結果、放射學特征和支氣管鏡檢查結果、FB的性質和位置以及管理結果對所獲得的數據進行分類。

一般來說，任何參加兒科急診與疑似異物誤吸診斷的兒童被提交給兒科顧問。這個孩子^”對病史、體格檢查和胸片檢查結果進行評估。如果患者有明確的窒息史，且體檢結果顯著，如缺氧、呼吸急促、進氣口減少，或明顯CXR異常，如射電不透明FB、縱隔移位、單側肺不張或惡性膨脹，或上述任何一種情況的組合，則患者在全麻下直接轉到耳鼻喉科會診醫師進行緊急剛性支氣管鏡檢查。如果患者出現更微妙的放射或體格檢查結果，則谘詢兒科肺科團隊，考慮將柔性支氣管鏡作為首選的初始程序。

麻醉

在全身麻醉下進行柔性支氣管鏡檢查，並在持續心肺監測下進行自然通氣。患兒給予催眠劑量異丙酚(2 mg/kg)誘導麻醉，維持輸注0.125 ~ 0.3 mg/kg/min，增加麻醉深度。通過吸入七氟醚等藥物維持麻醉。術前5 ~ 10分鍾注射咪達唑侖(0.01 ~ 0.1 mg/kg)，在20 ~ 30 min內注射阿托品(0.01 ~ 0.02 mg/kg)。在全身麻醉下進行剛性支氣管鏡檢查，並給予神經肌肉阻斷劑，如琥珀膽堿，以誘導肌肉放鬆。使用柔性支氣管鏡，包括視頻支氣管鏡(Olympus 4.9 mm，工作通道2.2 mm和4.2 mm，工作通道2mm)和纖維鏡(Karl Storz 2.8 mm和3.7 mm，工作通道1.2 mm)，以及剛性支氣管鏡(Karl Storz 2.5 mm, 3mm, 3.5 mm, 3.7 mm, 4mm, 5mm和6mm)。

統計分析

使用社會科學統計軟件包(SPSS版本22)進行統計分析和數據展示。分類數據以數字和百分比表示。應用卡方檢驗來研究分類變量之間的相關性。或者，當預期細胞計數小於5時，應用Fisher精確測試。連續數據采用Shapiro-Wilk檢驗進行正態性檢驗。它是非正態分布，用中位數和四分位差(IQR)(25 - 75百分位)表示，采用Mann-Whitney U檢驗進行比較。采用受試者工作特征(ROC)曲線分析FBA陽性相關各變量的診斷價值。采用多變量二元邏輯回歸分析(後向逐步法)，從具有統計學顯著性的FBA陽性變量和具有統計學顯著性的FBA陽性變量中確定FBA的獨立預測因子p值< 0.1。每個預測因子的加權風險評分通過將beta係數除以最小的係數，然後近似為最近的整數來計算。通過將所有預測者的評分相加，進一步計算出每個患者的總加權風險評分。采用ROC曲線分析對FBA陽性預測評分的診斷性能進行分析。最後，根據不同類別總加權風險評分中已證實FBA的頻率，提出了一種臨床算法。一個p-value < 0.05為有統計學意義。

調查了263名被診斷為疑似FBA的兒童的醫療記錄。其中60人因數據缺失而被排除在外。203例患者(年齡4個月~ 15歲，平均2.99歲)中，男性134例(66.0%)。FBA以1-2歲年齡組最常見，其次為2-3歲(分別為26.6%和20.2%)，中位年齡為2.6歲(IQR = 1.5-4.5)。139例(68.5%)患者證實FBA。126例(90.6%)患者采用剛性支氣管鏡切除FB, 13例(9.4%)患者采用軟性診斷後采用剛性支氣管鏡切除FB。有機異物占82.0% (n= 114)，而18.0% (n是無機的。堅果是最常見的有機FBs (n= 92,80.7%)，而圍巾別針是最常被找回的(n= 8.32%)無機FB，然後是筆帽(n= 3, 12%)。右主支氣管最常見(n= 59, 42.4%)，其次為左主支氣管(n(29例，20.9%)，氣管(n= 26, 18.7%)1)．

表格2證明了在氣道中存在FB與年齡、目睹窒息發作、突然咳嗽發作、新發或複發喘息、胸部檢查時出現單側呼吸音減弱、呼吸窘迫和喘息之間的顯著相關性。此外，影像學異常、單側胸部惡性膨脹或不透光影與FBA陽性顯著相關(p< 0.05)。

采用ROC曲線分析對上述各項重要臨床和影像學表現的診斷性能進行調查，如表所示3.．他們都表現出較差的FBA診斷能力(曲線下麵積[AUCs]範圍為0.568至0.685)。

應用多變量二元邏輯回歸分析，建立FBA預測模型。見證的窒息、突然咳嗽、新發或複發性喘息、單側呼吸音減弱、胸部喘息、呼吸窘迫和單側惡性膨脹的x線表現是影響模型的顯著危險因素。模型對FBA (× 2 = 109.91，p< 0.001)，準確度、敏感性和特異性分別為86.2、90.6和76.6%。Hosmer和Lemeshow模型擬合檢驗為0.0.097。該模型對陽性FBA具有良好的判別能力(AUC = 0.911)。單側呼吸音減弱與FBA的可能性增加33.73倍相關。最後，根據各預測因子的係數計算模型中各預測因子的加權風險評分，如表所示4．

總加權風險評分代表所有預測因子評分的總和，範圍為0.0至10.0，中位數為3.0 (IQR = 2.0-5.0)。在截斷> 2時，評分對陽性FBA表現出顯著的良好辨別能力(AUC = 0.879)，敏感性為79.9%，特異性為84.4%，見表5和無花果。1．

表格6顯示加權風險評分與陽性FBA之間的顯著相關性(p< 0.001)。評分≤1的患者中有15.6%的患者有FBA，評分為> - 5的患者中有100%的患者FBA呈陽性。根據建議評分，推薦一種臨床算法(圖。2)用於疑似FBA患兒的支氣管鏡檢查決定。

FBA可能對兒童構成危及生命的緊急情況。需要早期診斷，並通過支氣管鏡緊急切除FB，以避免並發症[6］．在本研究中，我們製定了基於客觀評分係統的臨床算法，以規範疑似FBA患兒的管理方法。這個簡單的算法可以指導醫生決定是否進行支氣管鏡幹預，確保對FBA高危患者的及時處理，避免無根據的調查。

我們的數據顯示，全麵的病史、臨床檢查和常規胸部x線檢查顯示支氣管鏡陽性率為68.5%。這個百分比比Janahi等人最近報道的要高得多。7](30.3%)及Özyüksel等。[8)(47.1%)。早期對疑似FBA兒童的研究顯示，支氣管鏡檢查陽性的比例差異很大，從25%到90% [9，10，11，12］．這很可能是由於缺乏統一的標準來提高關於支氣管鏡檢查的一致決策[7］．

在這項研究中，90.6%的患者使用剛性支氣管鏡進行了FB的清除，而其餘的患者在剛性支氣管鏡之後進行了診斷靈活性檢查。此外，硬支氣管鏡檢查被認為是治療FBA的金標準。然而，這種手術有其自身的風險，包括支氣管痙攣、氣道水腫、氧飽和度下降和/或出血，以及兒童全身麻醉的額外風險[13］．因此，應該做出一個現實的決定，以避免不必要的支氣管鏡檢查程序及其負率[8］．

根據病史、症狀、身體檢查結果和放射學檢查來確定FBA患者已經付出了巨大的努力[8］．因此，在目睹窒息發作的曆史和FBA的驗證之間觀察到顯著的關聯。盡管該信息作為FBA診斷線索的重要性，但其診斷敏感性僅為54.0%。同樣，沒有窒息發作也不排除FBA。與我們的研究結果相反，Kiyan等人報道了診斷FBA的病史敏感性更高(90.1%)。14］．另外，最近的一些研究報告了目擊吸痰和FBA之間沒有顯著的聯係[8，15］．

本研究還揭示了護理人員報告新型發作或複發喘息與陽性FBA之間的顯著相關性;然而，它的靈敏度很低，隻有25.9%。Janahi等人也報道了22%的類似發現。[7］．體格檢查結果中，胸部檢查中出現單側呼吸音減弱、呼吸窘迫和喘息也顯示FBA的診斷敏感性明顯較低，分別為43.17、17.99和39.57。與我們的發現一致，Özyüksel等人。[8]報告了一個部位的喘息和呼吸音減少是最常見的物理發現，這對FBA的預測有顯著的貢獻。此外，窒息和急性咳嗽診斷FBA的敏感性為91.1%，特異性為45.2% [16］．然而，Kiyan的一項研究報告稱，身體檢查的診斷作用更大，敏感性高得多(94.6%)[14］．

常規胸片平片是診斷FBA的輔助手段;然而，它的作用是有爭議的[17］．在目前的研究中，FBA最常見的影像學異常包括一側惡性充氣(10.8%)和不透明異物(9.4%)。此外，不透光FB的診斷作用具有9.4%的低敏感性和100.0%的高特異性。因此，可以認為排除FBA比確認FBA更有幫助。一項涉及曼蘇拉大學和急救醫院的10年經驗的回顧性回顧報告稱，在所有FBA患者中，隻有23.56%的患者存在放射不透明異物[18］．此外，Silva等。[19]報道了在影像學研究中識別FBA的敏感性和特異性分別為73%和45%。最近的一項研究表明，在急診科，護理點超聲作為疑似FBA標準評估的輔助手段。使用護理點超聲檢查頸部可發現氣道外的異物，如有需要，可縮短支氣管鏡檢查的時間[20.]，它可以探索肺部炎症的間接影響，如吸入性肺炎[21］．

為了防止FBA的嚴重並發症，及時診斷和清除異物是至關重要的。目前的研究證實，離散地使用病史、症狀、體征或放射學結果來預測FBA是不夠可靠的。為了更準確的診斷，我們進行了多變量回歸分析，以確定導致FB陽性的最顯著危險因素。研究發現，一個有窒息、突然咳嗽、新發或複發性喘息、單側呼吸音減弱、胸部喘息、呼吸窘迫和單側惡性膨脹的x線表現的模型具有極高的診斷價值，敏感性高得多(90.6%)(表)4)．類似地，Divarci等人[22]顯示了聯合使用陽性病史、臨床和放射學結果預測FBA的高敏感性(91%)。此外，Sink等人[23]報告說，胸部喘息和呼吸音減弱一起增加了FBA的幾率。

開發一種量化工具來評估潛在FBA兒童，可以做出更準確的決策。因此，本研究的目標之一是量化FBA的高風險預測因素，以製定加權風險評分。開發的總加權風險評分的最小值為0，最大值為10。對其診斷性能的評估顯示，評分高於2與FBA陽性的可能性高相關，敏感性為79.9%，特異性為84.9%(表2)5)．這一評分的應用是有希望的，因為錯過FB和陰性支氣管鏡的比率將分別降至約20%和15%。相比之下，Janahi等人[7]提出了一個基於病史、症狀、體征和放射學發現的可比星座的評分。在臨界值≥2時，其靈敏度較高(89.1%)，但特異性較低(45.0%)。

我們的數據表明，隨著分數的增加，已證實的FBA的百分比也在增加。在評分≤1的患者中，有15.6%的患者被證實吸入FB，而在評分為> - 5的患者中，所有(100%)患者被證實FBA陽性(表2)6)．據此，提出了一種可行的支氣管鏡介入決策算法。> - 5分的患者發生FBA的風險很高，建議進行剛性支氣管鏡檢查。當達到4-5分時，根據醫院設施和醫生的專業知識，患者可能會接受柔性或剛性支氣管鏡檢查。較低的2-3分應通過柔性支氣管鏡進行管理，因為FBA陰性的預期率將會很高。因此，這些患者避免了剛性支氣管鏡檢查的風險。最後，評分< 1的患者在獲得門診隨訪和密切監測的基礎上可以安全出院。以前已經提出了有限的算法來幫助準確診斷兒童FBA [7，24］．早期的研究提出了一個由21個參數組成的計算機化評分係統。其敏感性和特異性分別為95%和70% [25］．最近對100名疑似FBA兒童的該評分係統的驗證顯示，敏感性為100%，特異性為41% [26］．評分係統和臨床算法可能有助於對疑似FBA患兒進行支氣管鏡檢查的決策。我們還需要從其他獨立研究中心招募更多的患者進行進一步的研究來證實我們的發現。我們醫院安排了前瞻性研究來驗證我們的評分算法。

限製

目前的研究存在一定的局限性，因為它是單中心經驗，納入的患者數量有限，並且具有回顧性性質，這可能會影響數據的可用性和完整性。

提出的評分係統和臨床算法可能有助於對存在潛在異物吸入的兒童進行支氣管鏡檢查的需要和類型的決策。然而，還需要進一步的前瞻性多中心研究來驗證這個評分係統。

本研究中使用和/或分析的數據集可根據合理要求從通訊作者處獲得。

AUC:

曲線下麵積

功能性:

異物吸入

差:

四分位範圍

中華民國:

接收機工作特性

我們要感謝亞曆山大大學的同事們;Amr Elbanna醫生和Hend Abdelgawad醫生為收集患者數據提供幫助。

不適用。

作者及隸屬關係

1. 埃及亞曆山大港大學醫學院兒科呼吸和過敏科

   Nader A. Fasseeh, Mohamed S. Abougabal & Doaa A. Heiba

2. 埃及卡弗雷謝赫卡弗雷謝赫大學醫學係兒科學

   奧薩馬·a·埃拉加米和赫巴·m·瑞亞德

3. 埃及亞曆山大港大學醫學院耳鼻喉科

   阿拉·h·Gaafar

4. 小兒哮喘和咳嗽中心，Istituti Ospedalieri Bergamaschi，貝加莫，意大利

   艾哈邁德·坎塔爾

貢獻

NF、OE、AG、HR、MA、DH、AK對研究中的所有數據均有完全訪問權，並對數據的完整性負責。NF, AG, OE和HR構思並設計了分析。NF和AG行支氣管鏡檢查疑似異物吸入。HR收集患者的數據。AK、NF和HR對數據進行分析和解釋。所有作者均已閱讀並批準最終稿。

相應的作者

對應到Heba M. Reyad．

倫理批準並同意參與

該研究獲得了卡夫-謝赫大學醫學院倫理委員會和亞曆山大大學醫院的批準(批準號:MKSU 34-7-21批準日期:2019年5月1日)。獲得患者父母或監護人的知情書麵同意。

發表同意書

不適用。

相互競爭的利益

作者宣稱他們之間沒有利益衝突。

出版商的注意

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