Anwendung eines Clinical Decision Support Systems zur Reduzierung der Beatmungsdauer nach Herzoperationen

Längere mechanische Beatmung (MV) bei Kindern mit angeborenen Herzfehlern (KHK) ist mit Morbidität und Mortalität verbunden. Es gibt keinen Standardansatz zur Entwöhnung von MV bei KHK-Patienten. In ähnlicher Weise ist Extubationsversagen mit Morbidität und Mortalität verbunden, und es gibt kein bestehendes Verfahren zur Vorhersage des Extubationserfolgs bei KHK-Patienten. Das übergeordnete Ziel dieser Studie ist die Verwendung eines neuartigen klinischen Entscheidungsunterstützungssystems (CDSS), das durch kontinuierliche Datenströme und Risikoanalysealgorithmen informiert wird, um eine kürzere MV-Dauer zu ermöglichen.

Das CDSS wird in die T3-Visualisierungsplattform (T3) integriert. T3 verfolgt kontinuierlich alle Eingaben von den vorhandenen physiologischen Monitoren, Beatmungsgeräten und Laborwerten eines Patienten aus der elektronischen Patientenakte. T3 zeigt die Daten dann grafisch auf einem Computer/Monitor am Krankenbett an, der alle 5 Sekunden aktualisiert wird. Die Plattform umfasst drei von der FDA 510(k) zugelassene prädiktive Analysealgorithmen zur Abschätzung des Risikos eines niedrigen Herzzeitvolumens (IDO2), einer unzureichenden Beatmung (IVCO2) und einer Azidose (IPH). Die Prüfärzte dieser Studie haben zuvor IDO2 und IVCO2 in einer retrospektiven Kohorte von Kindern untersucht, die MV für mindestens 48 Stunden nach einer Herzoperation erhalten hatten. Diese Studie ergab, dass Patienten mit niedrigem IDO2 und IVCO2 eine höhere Wahrscheinlichkeit hatten, in den 48 Stunden nach der Extubation extubiert zu bleiben, ohne dass eine Reintubation oder eine ungeplante Anwendung einer nichtinvasiven Beatmung erforderlich war.

Das CDSS soll eine Diskussion über den Zeitpunkt der Entwöhnung des Beatmungsgeräts, die Beurteilung der Extubationsbereitschaft und die Extubation anregen. Empfehlungen werden durch die kontinuierliche Überwachung eines Patienten und auf der Grundlage von Trends bei den Vitalfunktionen und den Risikoanalysealgorithmen getroffen.

Bei dieser Studie handelt es sich um eine monozentrische, nicht randomisierte Vorher-Nachher-Studie mit zusätzlicher quasi-experimenteller Designkomponente unter Verwendung einer unterbrochenen Zeitreihenanalyse (mit retrospektiver Auswertung der Präintervention und prospektiver Datenerhebung nach der Intervention).