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导 言
在腰椎硬膜外穿刺时，皮肤到硬膜外间隙的距离DSES是一个不可忽视的重要变量。有研究做了一项大数据分析，得出结论：产科患者的硬膜外间隙深度是可以预测的。
该研究纳入了包括2017年和2018年中1534位在格拉斯格皇家公主妇产医院进行腰椎硬膜外置管分娩镇痛的产妇。通过研究皮肤到硬膜外间隙的距离(DSES)与患者人口统计学数据之间的量化关系，应用多变量分析得出预测DSES的数学公式：
DSES(cm)=[2.3+0.13×BMI]－[0.4(非中国亚洲族裔)或0.7(中国族裔)］。
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研 究 内 容
将1534例患者依据身高、体重、妊娠期、年龄和种族进行分类。患者的临床特征(见表1)。
表1：患者的临床特征
将主要变量纳入多元线性回归模型，通过简单线性回归，分析各变量对DSES的影响。得出DSES=5.8±1.2 cm。在分析之前，将数据随机分组，以评估预测体重。将每组中每个个体的DSES预测值与实际值进行比较，计算标准差，量化模型的预测精度。
在单变量分析中：体重（r=0.68，P<0.001）、BMI（r=0.70，P<0.001）和种族（P=0.020）显著影响DSES。年龄（r=0.01，P=0.73）、妊娠期（r=-0.01，P=0.67）和身高（r=0.05，P=0.06）则没有影响。
由于体重与BMI在进入多元线性回归时存在共线性，最适合DSES的变量是BMI，而不是体重。在最终的校准模型中，发现BMI（P<0.001）和种族对DSES均有显著影响，（见表2）。
表2：从皮肤到硬膜外的距离受统计学影响的单变量和多变量回归分析结果
表2总结了单变量和多变量分析的结果。其中BMI与各种族的交互变量均不显著，说明各种族之间BMI对DSES的影响相似。
对训练数据进行多变量分析（n=1011），BMI（P<0.001）和种族对硬膜外间隙深度有显著影响。给出了预测DSES的公式：DSES（cm)=[2.3+0.13xBMI]-［0.4（亚洲族裔）或0.7（中国族裔）］。
验证数据的DSES（n=523），结果发现有0.8 cm的标准差。表3说明了在控制BMI不变后，不同种族之间DSES的预测结果，相关预测置信区间为95%(见表3)。
表3：基于种族和BMI预测产妇皮肤到硬膜外腔的距离
表3说明了在控制BMI不变后，不同种族之间DSES的预测结果，相关预测可信区间为95%。
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结 果 讨 论
BMI、体重和种族影响产妇的DSES；年龄、妊娠期和身高均无显著影响。研究同时提供了一个工具，在硬膜外麻醉时预测穿刺深度。(该公式得出的预测值近似于DSES，但是预测值的可信区间仍然比较宽。)
对于给定的BMI，种族对患者的体型和脂肪分布具有显著的差异性。BMI每增加5 kg·m-2，相应DSES增加约0.6 cm。由于硬膜外间隙的宽度可能只有0.5 cm左右，所以即便得出微小的差异也具有临床意义。
该实验模型广泛的95%预测可信区间和适度调整的R2值（0.5）突出了DSES的显著变化。应用该实验模型推演出的计算公式预测了测试组的DSES，所得平均误差为0.8 cm。
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研 究 局 限 性
这是一项前瞻性数据+回顾性数据的预测模型研究：与之前的研究类似，使用的是理想体重，而不是分娩时的体重，这是不可靠的记录。
该研究没有收集椎间穿刺水平的数据：腰椎水平是否影响DSES尚存在争议；使用表面解剖学来预测穿刺间隙已被证明是不准确的。
该研究没有记录穿刺针的进针角度：患者体位和穿刺入路可能影响测量结果。不能排除极少数侧位或旁正中入路的可能性。
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补 充
1.前瞻性研究
临床流行病学教科书中关于前瞻性研究有两种说法，一种说法是把前瞻性研究等同为队列研究，原因是队列研究由因到果，从没有发生结局开始，到结局产生，是前瞻的。
另外一种说法是研究的设计发生在资料收集之前，这个概念是相对于回顾性研究提出的。
2.回顾性研究
指回顾临床病例资料总结规律，是一种常用的临床研究方法。回顾性研究的主要问题是临床资料搜集时没有考虑科研需要，数据的完整性和同质性没有保证，被认为是低质量研究。
克服回顾性研究缺点的方法是改变研究流程，由先搜集资料再设计研究方案，改变为先设计研究方案再搜集资料。按照事先设计的方案收集资料，可以保证临床资料的完整性和同质性，是高质量临床研究的必备条件。
两种“前瞻性研究”的说法各有道理，应用时要注意具体指哪一种前瞻性研究。与队列研究划等号的前瞻性研究在标书和论文中很少使用。
而强调临床研究采用先设计后实施的前瞻性在标书和论文中使用得越来越多。但在标书和论文中要进一步落实，如什么时间进行研究设计、什么时间收集资料和收集资料的方式等，否则就是文字“前瞻”，有哗众取宠之嫌。
参考文献：George P.R. Sutherland, Martin Shaw, et al. Predicting epidural space depth in an obstetric population using patient demographics[J]. Eur J AnesthesioL, 2021, 38:794-796.
来源：梧桐医学
排版：仇俊鑫
校对：刘家甫
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