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甲状腺手术中新型视频可弯曲喉罩通气道用于喉返神经可视化监测的应用

MedXY 编辑团队2026年10月13日

亮点

本项探索性研究表明,在甲状腺手术中使用视频可弯曲喉罩通气道(video flexible laryngeal mask airway,VFLMA)具有可行性,可在维持气道通气的同时,对喉返神经(recurrent laryngeal nerve,RLN)进行直接可视化监测。在104例前瞻性研究中,94.2%的病例实现了有效通气和RLN显像,神经监测在检出一过性声带麻痹方面表现出较高的敏感度和特异度。呼吸相关不良事件较轻且可处理。该新方法可能为RLN监测提供一种有价值的替代方案,仍需进一步比较性验证。

研究背景

甲状腺手术存在公认的喉返神经(recurrent laryngeal nerve,RLN)损伤风险,可能导致声带麻痹,表现为声音嘶哑、误吸或气道受损。术中神经监测(intraoperative nerve monitoring,IONM)已被纳入临床实践,以便在手术过程中提供实时功能评估,从而降低RLN损伤发生率。传统方法依赖肌电导管进行间接RLN监测,要求导管位置精准,且通常无法进行直接视觉确认。

具备实时声门可视化功能的视频可弯曲喉罩通气道(video flexible laryngeal mask airway,VFLMA)的出现,为术中在维持气道通畅的同时实施直接可视化RLN监测提供了可能。然而,VFLMA用于甲状腺切除术中RLN监测的临床可行性、安全性及诊断效能仍缺乏充分研究。

研究设计

这项前瞻性、单臂临床研究连续纳入104例接受甲状腺手术的患者。纳入标准主要针对适合甲状腺切除且气道管理可与VFLMA系统兼容的成年患者。麻醉诱导后置入VFLMA,在提供机械通气的同时,可持续观察声门及喉返神经区域。

主要终点为成功应用VFLMA实现有效通气并同步进行RLN直接可视化监测。次要终点评估可视化RLN监测的诊断性能——定义为神经刺激后可观察到声带运动,以及围手术期呼吸相关不良事件,包括气道压升高、喉痉挛和漏气。

主要发现

在104例患者中,98例(94.2%)同时实现了有效通气和可靠的RLN可视化监测。6例(5.8%)需要改为气管插管,其中仅2例(1.9%)发生于术中。共对137条RLN进行了可视化监测。

137条受监测神经中有7条(5.1%)出现电生理信号丢失,且均与术后暂时性声带麻痹相对应。该可视化监测方法表现出极佳的诊断准确性,观察到的敏感度和特异度均为100%;但由于不良事件数量有限,置信区间较宽。这表明,借助VFLMA实现的直接可视化对一过性RLN功能障碍具有较强预测价值。

围手术期呼吸相关不良事件虽有发生,但均可处理:21.2%的病例出现气道压升高,8.7%出现反射性喉痉挛,1.9%出现一过性漏气。所有呼吸异常均经简单、无创措施缓解。术后咽痛和吞咽痛较轻,多在1周内缓解。

专家点评

与仅依赖肌电信号的传统IONM技术相比,直接可视化监测RLN是一项重要进展。神经刺激过程中实时观察声带运动可增加一层安全保障,尤其适用于复杂甲状腺手术。

尽管VFLMA系统显示出较高的气道管理成功率,但呼吸事件发生率并非为零,提示必须谨慎选择患者并采用熟练的麻醉操作技术。此外,该研究为单臂设计,且神经损伤事件数相对较少,因此尚不足以对其疗效和安全性作出最终结论。

未来仍需开展将VFLMA与常规气管插管联合肌电监测进行比较的随机对照试验,以验证这些积极结果。对长期声音结局及成本效益的进一步研究,也将有助于其临床推广。

结论

这项首个前瞻性可行性研究表明,视频可弯曲喉罩通气道可在甲状腺手术中同时实现有效气道通气和喉返神经直接可视化监测。VFLMA方法对一过性RLN功能受损具有较高诊断准确性,且呼吸相关不良事件可控,提示其可作为一种可行的替代气道管理与监测策略。

这些初步结果具有假设生成意义,提示有必要进一步开展比较性研究,以明确VFLMA用于甲状腺切除术中RLN监测的临床价值、安全性特征及患者选择标准。通过实时可视反馈提高手术中神经安全性的潜力,代表了内分泌外科和气道外科领域的一项有意义进展。

资金支持与试验注册

本研究已在www.chictr.org.cn注册,注册号为ChiCTR2500105012。该论文未说明资金来源,提示研究可能为独立开展或由机构支持。

参考文献

Liu F, Huang J, Chen X, Wang T, Zhou H, Yan Y, Wu L, Jin C, Xi C, Wang G. Video Laryngeal Mask Airway for Visual Recurrent Laryngeal Nerve Monitoring in Thyroid Surgery. Laryngoscope. 2026 Oct 7. doi: 10.1002/lary.70973. Epub ahead of print. PMID: 42844016.

本文在创作过程中使用了包括 AI 在内的多种编辑工具,并在发布前经人工编辑审核。

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