Entropieanalyse und komplexe Interaktionen zwischen Patient und Beatmungsgerät während der mechanischen Beatmung (ENTROPY-ICU)

Methoden

1. Definition komplexer Wechselwirkungen zwischen Patient und Beatmungsgerät Die Prüfärzte definierten „komplexe Wechselwirkungen zwischen Patient und Beatmungsgerät“ (CP-VI) als das alleinige oder kombinierte Vorhandensein einer Änderung der Atemfrequenz von mehr als 50 % und/oder das Auftreten jeglicher Art von Asynchronien
2. Datenerfassung und Datenanalyse Pfoten- und Flusssignale werden während des gesamten Aufenthalts des Patienten auf der Intensivstation (UCI) mit dem BetterCare®-System (BetterCare®, Barcelona, ​​Spanien) kontinuierlich aufgezeichnet. BetterCare verwendet Treiber, die speziell dafür entwickelt wurden, mit dem Ausgangssignal von mechanischen Beatmungsgeräten und Bettmonitoren zu interagieren, anstatt direkt mit Patienten. Aufgezeichnete Signale werden synchronisiert und zur weiteren Analyse gespeichert. MATLAB (The MathWorks, Inc., vR2018b, Natick, MA, USA) wird verwendet, um die Signalverarbeitung, Datenanalyse und visuelle Bewertung durchzuführen.
3. Studienpopulation Die Forscher werden Daten aus einer prospektiv erstellten Datenbank von einer Konnektivitätsplattform (Better Care®) erhalten, um Signale von verschiedenen Beatmungsgeräten und Monitoren zu interagieren und anschließend Algorithmen zur Diagnose von Asynchronitäten zwischen Patient und Beatmungsgerät zu berechnen (ClinicalTrial.gov, NCT03451461). Alle Patienten, die einem zuvor aufgezeichneten Selbstextubationsereignis entsprechen, werden für den Charakterisierungs- und Validierungsprozess rekrutiert, um Wechselwirkungen zwischen Patient und Beatmungsgerät und Episoden zu gewährleisten, wenn sie gegen das Beatmungsgerät kämpfen. Auch Patienten, bei denen vor einem Versuch, ihn/sie vom Beatmungsgerät zu befreien, ein spontaner Atemversuch durchgeführt wurde, werden rekrutiert, um Signale von Paw und Flow zu erhalten. Klinische und demografische Daten werden aus der Krankenakte entnommen. Das institutionelle Prüfungsgremium genehmigte das Protokoll und verzichtete auf die Einverständniserklärung, da die Studie nicht-interventionell war, kein zusätzliches Risiko für die Patienten darstellte und die übliche Versorgung nicht beeinträchtigte.
4. Visuelle Validierung von CP-VI Drei Forscher werden die Flow- und Paw-Aufzeichnungen von Ereignissen visuell überprüfen. Die Segmentdauer wird basierend auf früheren Studien ausgewählt, in denen asynchrone Cluster bewertet werden. Der Datensatz wird zuvor von einem Experten für mechanische Beatmung ausgewählt, um ein Gleichgewicht nach Beatmungsmodi (gruppiert nach Druckunterstützungsventilation (PSV) und Assist-Control-Beatmungsmodi) und eine gleichmäßige Verteilung von CP-VI-Präsenz oder -Abwesenheit zu gewährleisten. Die kontrollierten Modi umfassten die volumenunterstützte kontrollierte Beatmung (VACV) und die druckunterstützte kontrollierte Beatmung (PACV). Flow- und Paw-Tracings werden in MATLAB vor der visuellen Analyse zufällig geordnet, um eine Verblindung der Scorer sicherzustellen. Die Scorer erhalten vor der visuellen Analyse eine schriftliche Beschreibung der CP-VI-Merkmale als Referenz. Auf der Grundlage der zuvor beschriebenen CP-VI-Definition bewertet jeder Forscher ohne zeitliche Begrenzung das Vorhandensein oder Fehlen von CP-VI-Ereignissen. Die visuelle Beurteilung gilt als Goldstandard.
5. Entropie Entropie ist ein nichtlineares Maß, mit dem die Zufälligkeit einer Reihe von Daten bewertet werden kann. Die Entropieberechnung erfordert drei Parameter: die Einbettungsdimension m (eine positive ganze Zahl); der Toleranzwert oder das Ähnlichkeitskriterium r (eine positive reelle Zahl); und die Gesamtlänge N der analysierten Reihe.
6. Automatische CP-VI-Erkennung Ein automatisierter Algorithmus zur CP-VI-Erkennung basierend auf dem Entropy-Tool wird implementiert.
7. Statistische Analyse Der Kappa-Koeffizient von Fleiss wird als Zuverlässigkeit der Übereinstimmung zwischen Bewertern für die visuelle Bewertung verwendet. Der automatisierte Algorithmus für die CP-VI-Erkennung wird auf die Entropiereihen angewendet, die von demselben Flow und Paw abgeleitet werden. Die Leistung des automatisierten Algorithmus wird anhand von Sensitivität (Se), Spezifität (Sp), positiven und negativen Vorhersagewerten (PPV bzw. NPV), Genauigkeit (ACC) und Matthews-Korrelationskoeffizient (MCC) bewertet.
8. Auswahl von m, r und N Bei Entropiestudien besteht ein wichtiger Schritt darin, die optimalen Einstellungen zu bestimmen, um die Zufälligkeit einer Reihe von Daten robust zu extrahieren. Daher wird eine Optimierungsprozedur von m, r und N durchgeführt, um CP-VI richtig abzuschätzen.