背景：在压力支持通气过程中，评估患者吸气努力至关重要，但仍缺乏一种无创、连续、定量的方法来评估患者吸气努力。我们假设吸气时流速-时间波形的凹度可以用于估计患者的吸气努力程度。本研究的目的是评估吸气时流速波形形状是否与压力支持通气时的吸气努力有关。方法：纳入24例压力支持通气患者。建立了一种描述吸气轮廓衰减模式的数学关系。用来估计吸气努力的假设参数被命名为流量指数（Flow Index）。在三个支持水平（最大、最小和基线）上记录食管压力、气道压力、气道压力和容量波形。采用调整了潮气量、呼吸频率和呼吸频率/潮气量的线性混合效应模型，评估Flow Index与患者吸气努力参考测量值（压力时间乘积和呼吸肌产生的压力）之间的相关性。结果：Flow Index在三个压力支持水平上有所不同，各组比较均有统计学意义。在所有测试模型中，Flow Index与患者吸气努力独立相关(p<0.001)。Flow Index预测吸气努力结果与食管测压法一致。结论：Flow Index与压力支持通气时患者吸气努力有关，可能为设置吸气支持程度及监测人-机交互过程提供潜在的有用信息。在压力支持通气(PSV)过程中，为了减少辅助过度和辅助不足，通过评估患者的吸气努力程度滴定呼吸辅助程度。事实上，在压力辅助不足的情况下，强烈的自主呼吸可能会产生膈肌过负荷和肌肉损伤，形成因应力和应变造成的局部肺损伤。另一方面，过度辅助呼吸可能导致肺过度扩张和膈肌萎缩和功能障碍，因而造成脱机困难及延长机械通气时间。在呼吸支持设置合理的前提下，患者出现随时间的变化不可预测的神经-通气驱动和呼吸努力，可能由于疼痛、焦虑、谵妄、脓毒症、镇静或其他病理状态。尽管吸气努力这一指标大家都认为很重要，但是很少对其进行监测。临床中推断患者吸气努力的指标包括呼吸频率(RR)、潮气量(VT)、浅快呼吸指数（RSBI，计算为呼吸频率/潮气量）和辅助肌的使用。食道压监测是量化吸气压力的参考技术，但需要置入食管导管及专业技术操作，其他方法包括监测膈肌电活动和超声评估吸气性膈肌位移和厚度。两者均存在如有效性、成本、非连续监控和操作人员要求较高等缺点。在压力支持通气过程中，吸气支的流量-时间波形可能在评价患者吸气努力方面提供了重要信息。吸气方向偏离压力通气中被动通气典型的递减波方向，表明患者在主动吸气（如图1）。然而，在我们的认知中，吸气支流量-时间波形与患者吸气努力之间的定量关系尚未得到准确评估。在本研究中，我们假设在PSV期间，吸气支流量-时间波形的凹度可以通过一个数值指标来量化，命名为“Flow Index”，类似于气道压中的应力指数。我们研究的目的是评估压力支持通气过程中Flow Index是否与患者的吸气努力相关。本研究是在意大利布雷西亚Fondazione Poliambulanza的重症监病房(ICU)进行的。纳入符合以下所有标准的患者：年龄 >18岁，使用有创机械通气(如：未脱机或在研究当天的自主呼吸试验失败，在PSV模式下，已放置食管球囊导管。排除标准为：平均动脉压<60mmHg，收缩压>180mmHg，心率<40/min或>150/min，PaO2/ FIO2<150mmHg，pH<7.35与PaCO2>45mmHg，诊断为头部损伤、颅内出血或脑缺血。该方案已征得当地伦理委员会（布雷西亚省伦理委员会）的批准。患者签署书面知情同意书，如患者本人无法签署，可由近亲签署书面知情同意。患者入组时的压力支持(pressure support ，PS)水平为基线PS水平（PSbase）。为设定PS辅助范围，每位患者通过滴定设置最大和最小的PS程度(PSmax and PSmin）。通过逐步增加PS水平，直到吸气触发后所有吸气肌活动征象消失设定为PSmax，评估食道压(Pes）波形、气道压力（Paw)和气体流速波形。为了避免肺损伤，气道峰压限制在30cmH2O以下， 无论是否完全没有吸气肌活动。PSmin为最低PS支持水平，无呼吸困难，保持RSBI<100 min−1L−1.除PS支持水平外，所有其余的机械通气参数(FIO2，吸气触发，呼气触发)均保持原设置不变。每位患者随机设置PSbase、PSmin和PSmax各20 min。不间断地调整PS水平，让患者对每个新的PS水平适应 20 min后获得记录数值。Pes通过食管球囊导管(MarquatGbm，博斯-St-莱杰Cedex，法国)连接到压力传感器(AS3/CS3；仪器公司，赫尔辛基，芬兰）,从鼻腔放置至40cm处,食管球囊注入1ml空-气。如有必要，通过调整位置和旋转，保证Pes and Paw之间校准后在0.8-1.2内。 在100hz的采样率下每5分钟记录Paw，气体流速，容量和Pes在每个PS水平的波形，在3个水平下获得每个患者的平均潮气量（VT)和呼吸率(RR)。RSBI的计算方法为RR/VT。所有的测量值都是从食道压力波形中最长部分获得的，没有吞咽伪影（瞬时监测、压力监测突然增加），并在每个PS水平的20 min结束时记录。吸气的开始时间由吸气记录中的第一个正值确定，而吸气的结束时间由吸气记录中的最后一个正值确定。胸壁压力(Pcw)计算为吸入VT与测量的胸壁弹性回缩力(Ecw)的乘积。Ecw计算为在接近放松的条件下，在PSmax期间获得的Pes(吸气末平台食管压力(Pplat，es)减去呼气末平台食管压力(Pexp，es)]与VT的比值。吸气肌(Pmusc)产生的压力计算为Pcw和Pes之间的最大偏差（如图2）。每一次吸气时Pcw和Pes之间的面积计算为单次压力-时间乘积(PTPpt，breath)（如图2）。同样，每次机械通气的PTP(vent，breath)计算为Paw和设定的PEEP之间的区域。总的PTP (PTPtot, breath)是PTPpt,breath 和 PTPvent,breath之和。患者在压力支持通气中(PTPratio,breath)计算为：PTPratio,breath = PTPpt,breath/PTPtot,breathFlow Index计算为吸气支流量-时间波形中吸气斜坡末端和呼气触发之间的部分（如图3）。每次均利用公式2分析此段波形的非线性模型。在该模型中，吸气波是时间、峰值波长（A）、流量递减率(b)和参数(c)的函数，它描述了吸气流量波形部分的向下凹度。参数(c)计算每一次呼吸过程，命名为Flow Index。在两个不同的点自动切割吸气波波形，为了选择其下降部分估算参数c或Flow Index，需要在吸气支流量波形上的两个不同的点进行切割（如图3）。排除所有测量值增加1%以上的测量值的起点为初始切割点，意味着移动轨迹随着斜坡的增加速度不断增加从而迅速推向峰值。最后的切割点被确定为测量的流量下降到之前测量值的10%以上的点，表明周期开始走向呼气期。通过初始及最终切割点之间的流量轨迹建立非线性模型的流动轨迹来估算Flow Index，如等式所述2。Flow Index使用计算应力指数（stress Index）的相同方程来描述曲线的凹度，在恒定流速控制机械通气中，过度通气可以在吸气压力曲线中通过目测和读取参数发现。当吸气流量呈线性下降时Flow Index等于1。如果波形有向上的凹面，则Flow Index为< 1，而如果曲线有一个向下的凹面，则Flow Index为>1。Flow Index基本原理是对被动接受机械通气患者预测吸气流量的分析，其特征是在整个吸气时间内对气道开口施加恒定的压力。吸气流量是由气道开口和肺泡之间的压力差驱动的，当肺泡的压力最小时，在吸气开始时压力最大。因此，在患者没有吸气努力的情况下，吸气流量在吸气开始时达到最大。如果患者在整个吸气过程中保持被动通气状态，肺泡压力会随着肺泡体积的扩大而呈指数级升高，与呼吸系统的弹性成正比。这一过程逐渐降低了气道开口和肺泡之间的压力梯度，而吸气流速与气道开口压力-肺泡压差的指数衰减相平行。当患者在吸气期使用了吸气肌，胸膜压力的下降往往会增加胸壁和肺额体积，降低肺泡压力。因此，吸气努力越强，气道开口和肺泡之间的压力梯度越大。与被动通气相比，这种机制增加了瞬时的吸气流量，并改变了其形状轮廓，呈现出有着向下的凹度指数衰减。（图1）我们假设，这些吸气波形轮廓的变化可以通过Flow Index来量化，它将与吸气肌的使用成正比，因此有助于量化患者的吸气努力。Flow index与患者吸气之间相关关，由PTPpt，breath、PTPratio，breath和Pmusc表示。 计划在纳入20例患者后评估样本量。采用Montecarlo模拟方法采用随机的线性混合模型进行分析。入组24例患者将给予85%的alpha=0.05功率来检测PTPpt，breath增加0.10cmH2O⋅S−1，Flow Index 统一增加。数据呈现以平均±标准差、中位数（第1-第3个四分位数）或频率（百分比）。将三个支持水平上的变量与HSD检验的方差分析(anova)进行比较。Flow Index比较了吸气努力估算值(PTPpt，breath、PTPratio，breath和Pmusc)的不同四分位数，以及重复测量的方差分析和Tukey’s HSD检验。采用线性混合模型评估Flow Index与PTPpt，breath、PTPratio，breath和Pmusc之间的关系，两组患者随机管理，调整或者不调整RR and VT。计算误差R2和条件R2，表示混合模型中可以解释的因变量的方差量，分别排除和包括模型中随机效应解释的方差。 为了寻找Flow Index与每位患者呼吸的PTPpt，breath之间的关系，我们预测了24个线性模型，p值低于0.05为有显著性差异。 本研究共纳入24例患者。患者的一般资料见表1。PS水平的呼吸模式、吸气努力水平和Flow Index见表2。PS程度的增加与高VT和低RR相关，分钟通气量相似。提高PS水平可显著降低吸气努力。 Flow Index在三个PS水平上有所不同，所有组的比较分析中均具有统计学意义(PSbasevs.PSmin p=0.005；PSbasevs.PSmax p<0.001; PSmax vs. PSmin p<0.001)，图4示左侧为PTPpt，breath、PTPratio，breath和Pmusc的不同四分位数处的Flow Index箱形图。除第一个和第二个四分位数之间的比较外，所有的比较均具有统计学意义（p<0.01）。图4右侧显示了Flow Index与测量的PTPpt，breath、PTPratio，breath和Pmusc预测的散点图。表3显示了Flow Index和PTPpt，breath、PTPratio，breath和Pmusc之间的线性效应模型，均未调整和调整RR和VT。此外，在24例患者中有22例，Flow Index与每个患者的PTPpt，breath之间均存在具有统计学意义的正相关。 当将Flow Index 加入RR和VT参数时，模型适应性显著改善(PTPpt，breath、PTPratio，breath和Pmusc ，p<0.001 ），表明Flow Index提高了对吸气努力值的预测。 每个单一Flow Index 增加（条件R2 0.77），Pmusc模型预计增加0.33（95%CI0.23,0.42）cmH2O，每个单一Flow Index 增加（条件R2 0.7）预计PTPpt，breath增加0.23（95%CI 0.17–0.29）cmH2O.S−1，而每个单一Flow Index增加使PTPratio，breath（条件R2 0.86）比率增加3.2%（95%CI 2.5%-3.9%）。 研究表明，Flow Index与患者吸气努力独立相关，可以提供人-机交互作用以及患者与呼吸机之间呼吸努力分布的信息。Flow Index比传统的基于RR和VT评估的呼吸模式分析更能直观体现患者的吸气努力水平，这是一个显著的结果，因为在临床实践中，吸气努力很少被测量，而RR和VT被认为是设置PSV水平有效的替代参数。事实上，PSV水平通常采取滴定至获得5-8 ml/kg预测体重(PBW)和20-30次/分钟之间的呼吸频率。浅快呼吸指数（RSBI）通过显示负荷和努力之间的不平衡，可被认为是吸气支持不足的表现，因为我们的模型包括RR和VT，所以在初步分析中没有考虑到。尽管如此，我们还是进行了一项事后补充分析，评估了Flow Index和RSBI之间的关联，结果显示与RR和VT的结果相似。 呼吸波形的分析是一个重要的床边评估操作，但据我们所知，由于所有可用来的评估病人吸气努力均集中在压力曲线的检查。这是第一次尝试评估病人吸气时基于定量的分析吸气时间波形。 在这项研究中，在广泛的吸气努力相关性评估中分析了Flow Index和呼吸努力之间的关系，PTPpt，breath和Pmusc在PSmin时比PSmax高400%。由于Flow Index的测量相对简单、连续和无创，我们建议该参数可能适用于滴定和监测PSV期间人-机的交互作用过程。然而，这是一项生理学研究，需要进一步的研究来评估根据Flow Index设置PSV或监测PSV期间的吸气努力是否对临床有意义的结果有影响。 由于Flow Index是在单次呼吸中测量的，因此它是根据患者呼吸努力的其他单次呼吸指标(PTPpt，breath、PTPratio，breath和Pmusc )进行测量的。从理论上讲，与流量指数最好的关联可能是PTPratio，breath，因为后者依赖于来自呼吸机的支持和患者努力之间的相互作用。尽管如此，我们的数据显示，Flow Index、PTPpt，breath和Pmusc之间有很强的相关性。因此，Flow Index可以作为患者吸气努力的替代物，如Pmusc或PTPpt，breath呼吸表示。近几十年来，人们提出了多种侵入性和非侵入性对患者努力的预估方法。压力肌指数和最小二乘法拟合技术是最先进的。然而，这种技术分别需要间歇吸气屏气或复杂的计算，它们在评估单次呼吸吸气努力时的准确性几乎不准确。值得注意的是，PMI只评估吸气末负荷，而不是吸气时的整体负荷，因为它没有考虑吸气阻力负荷。最近的一项研究表明，在辅助通气时，当气道短暂阻塞(Poccl)和患者产生吸气努力时与吸气支做功使得气道压变化出现反向波形之间存在显著关联。评估膈肌电活动(Edi)是准确测量神经通气驱动的一种方法，Pmusc可以通过计算神经肌肉强度，比较Edi和Poccl，或通过计算神经通气能力，比较Edi和VT获得。然而，测量Edi是昂贵的，需要插入一个专利保护的鼻胃导管，该导管仅使用特定的呼吸机，通常需要人工屏气来计算神经肌肉强度。此外，在吸气努力过程中，膈肌和其他吸气肌肉的贡献存在很大的差异性(如，在男性和女性患者之间）。Edi只能监测膈肌的作用，因此它可能导致对膈肌无力的患者无法监测。膈肌超声也被提出作为一种工具来评估患者的吸气努力，但它仍然是一种即时的操作，依赖于操作者的技术能力和膈肌功能障碍的严重程度。Flow Index的优势在于其非侵入性、连续监测性，这一点特别有利，因为并非所有的呼吸机都允许在PSV期间手动呼气屏气测量。由于大多数呼吸机均可显示流量波形，训练有素的医生目测Flow Index检查也可以评估出关于吸气努力的有价值的信息，尽管只是定性的。需要更多的研究来了解对流量波形的目测检查是否适合评估Flow Index，但由于应力指数使用类似的方程，其目测检查已被证明是有效的，因此同样可能适用于Flow Index。值得注意的是，Flow Index算法可以很容易地在标准监测上实现，就像对应力指数所做的那样，允许在机械通气过程中对患者的努力进行定量评估。该研究主要有四个局限性。第一，这是一项单中心研究，因此其外部效度有待进一步研究证明。第二，吸气强度的某些部分不包括在流量指数的计算中，因为它们发生在吸气速度达到峰值之前。尽管有这种潜在的限制，Flow Index显示出与触发后吸气努力良好的关联。这可能是由于上升时间通常持续的时间很短(＜100 ms)，因此对患者的整体吸气量影响很小。第三，Flow Index的使用应该对高阻力负荷的患者进行专门评估，其中高呼吸负荷可能不对应于吸气量的比例增加。值得注意的是，Flow Index没有考虑到患者吸气前的反应，对于严重动态过度充气的患者应该考虑这一点。第四，我们的研究没有给出任何有用的检测高或低吸气努力的端口，进一步的研究应该评估这一相关方面。Flow Index是一种新的定量、连续、无创吸气凹度轮廓的评估方法。研究表明，Flow Index与PSV通气期间的患者吸气努力相关，与传统上用于压力支持通气期间吸气努力评估的变量(如VT、RR和RSBI)相比，Flow Index提供了额外的信息。仍需要更多的研究来评估Flow Index对人-机交互作用和脱机的潜在影响。内容来源：Albani F, Pisani L, Ciabatti G, Fusina F, Buizza B, Granato A, Lippolis V, Aniballi E, Murgolo F, Rosano A, Latronico N, Antonelli M, Grasso S, Natalini G. Flow Index: a novel, non-invasive, continuous, quantitative method to evaluate patient inspiratory effort during pressure support ventilation. Crit Care. 2021 Jun 7;25(1):196. doi: 10.1186/s13054-021-03624-3. PMID: 34099028; PMCID: PMC8182360.
本站仅提供存储服务，所有内容均由用户发布，如发现有害或侵权内容，请
点击举报。
