背景。ビデオ喉頭鏡検査は依然として補助具、または臨床的に重要な少数例に対する過角度化した救済操作を必要とし、ベッドサイドでのスクリーニングは弁別能が控えめである。前方気道のポイントオブケア超音波（POCUS）は有望な代替手段であるが、既存の予測モデルは不透明であるか、あらかじめ指定した関数形を前提としている。我々は、形式的証明により構造的特性が機械チェックされ、かつデータからその形が復元される、簡素で完全開示のPOCUSリスク方程式を開発し、内部検証した。これは我々の知る限り、TRIPOD+AI 2024に従った最初の形式的に検証された臨床リスク予測である。
方法。259人の成人を対象とする前向き単施設・単一術者コホート（予定手技のビデオ喉頭鏡検査、no-Easy気道 68/259、26.3%）において、Sequentially Thresholded Least Squares with bootstrap stability selection（B=300）で、9つのPOCUS特徴からなる71項ライブラリをスクリーニングし、7項のロジスティック方程式を保持した。頑健性解析として、2項のブートストラップ安定モデルを事前指定した。内部検証では、5×10反復交差検証に加え、時間的およびデバイスのホールドアウトを用い、過学習と楽観（optimism）に関する評価は事前指定した。配置した方程式の5つの行動特性は、Lean 4により機械チェックした。
結果。|c|/sigma_c>2の安定性基準を満たす相互作用は2つあり、それは皮膚—舌下上皮突起（epiglottis）距離×皮膚—舌骨距離、ならびに舌体積×矢状面の舌断面積であった。7項の方程式は、5×10交差検証でC統計量0.966（楽観補正後0.968）に到達し、時間的およびデバイスのホールドアウトでも0.94〜0.97の範囲で維持された。校正は全体として有病率と一致し、交差検証での傾き0.90は、時系列外（out-of-time）では0.625に減衰した。標準的な再校正により弁別能を損なうことなく0.92へ回復した。事前指定した2項の頑健性モデルは同等の性能（C統計量0.964〜0.968；イベント/パラメータ34；収縮0.99）を再現し、結果がスクリーニング段階のアーティファクトではないことを確認した。臨床的ベースラインに対する正味利益は、閾値10〜50%の範囲で一貫して正であった。Lean 4の定理は5つすべてsorryなしでコンパイルされた。
結論。疎なPOCUS方程式であり、形式的に検証され、内部検証で高い弁別能をもって困難なビデオ喉頭鏡検査を予測し、過学習は定量化されて控えめであった。この方程式は単一術者コホートで開発され、入力は術者依存であるため、外部検証には測定プロトコルの事前調和と術者資格の認定が必要である。
https://doi.org/10.64898/2026.08.28.26361621