Perioperatív hipotenzió a nőgyógyászati ​​onkológiai sebészetben: HPI-ClearSight versus artériás hullámforma elemzés

BEVEZETÉS Az intraoperatív hipotenzió (IOH) gyakori nemkívánatos esemény a nem szívműtétek során [1,2]. Összefügg az akut vesekárosodás, a szívizom-sérülés, a neurológiai hiányosságok gyakoriságának növekedésével, valamint a 30 napos műtéti mortalitás növekedésével [3-7]. Kimutatták, hogy a szervi sérülések összefüggésbe hozhatók a hipotenzív epizódok mélységével, gyakoriságával és időtartamával [4,8]. Az adatok azt mutatják, hogy a 65 Hgmm-es átlagos artériás nyomás küszöbként szolgál a szívizom- és vesekárosodás előrejelzéséhez [9-11].

A közelmúltban kifejlesztett, minimálisan invazív artériás hullámforma-analízis módszerei lehetővé teszik a perctérfogat, a stroke volumen, a stroke volumen ingadozás és a szisztémás vaszkuláris ellenállás kiszámítását. A hemodinamikába való mélyebb betekintés lehetővé teszi a célirányos terápiás megközelítéseket; az adott információ azonban csak az eseményekre való reagálást teszi lehetővé, ahelyett, hogy megakadályozná azokat [12,13].

Érdekes módon a legújabb adatok a posztoperatív szervi diszfunkció jelentős csökkenését jelzik az IOH megelőzése révén, ami a korai beavatkozás lehetséges előnyeire utal [14].

A rák tömegének csökkentésére irányuló sebészeti beavatkozások a nőgyógyászat leginvazívabb műtétei közé tartoznak. A kiterjedt műtéti trauma súlyos intra- és perioperatív térfogateltolódásokat és instabil hemodinamikát eredményez [15]. A nőgyógyászati ​​onkológiai sebészet (GOS) fő hasi-medencei műtétei közé tartozhat a méheltávolítás, a peteeltávolítás, az omentectomia, a colectomia, a nyirokcsomók eltávolítása és a hashártya eltávolítása. A műtétet laparoszkópiával vagy laparotomiás bemetszéssel végzik, és gyakran jelentős vérveszteséggel járnak [16]. A GOS alatti hipotenzió gyakori, és mivel összefügg a lehetséges ártalmakkal, azonnali értékelést és kezelést igényel [16]. A peritoneális daganatos betegek kiterjedt folyadék újraélesztése rossz posztoperatív eredménnyel jár, függetlenül a mögöttes rosszindulatú betegségtől, és a folyadéktúlterhelés elkerülése javasolt [15].

Emiatt az intraoperatív hipotenzió előrejelzése, következésképpen annak proaktív kezeléssel történő megelőzése jótékony hatásokat mutathat a betegek számára. A gépi tanulásnak, a számítástechnikán belüli tudományágnak, amelyet nagy adathalmazok elemzésére és prediktív modellek kidolgozására használnak, nyilvánvaló alkalmazásai vannak az egészségügyben [17,18]. Az aneszteziológiai gyakorlatban az algoritmusok segédeszközként történő alkalmazására tett kísérletek a közelmúltban újult figyelmet kapott, a betegek perioperatív állapotának optimalizálása céljából, elsősorban a korai hemodinamikai instabilitás kimutatására és a hipotenzió előrejelzésére összpontosítva [19].

A Hypotonia Prediction Index – HPI (Edwards Lifesciences, Irvine, USA) egy olyan algoritmus, amely a nagy pontosságú artériás nyomáshullám-felvételek jellemzőinek komplex elemzésén alapul, és amelyet olyan finom jelek megfigyelésére fejlesztettek ki, amelyek előre jelezhetik a hypotensio kialakulását sebészeti és intenzív osztályos betegeknél. [20]. A HPI egy egység nélküli szám, amely 1-től 100-ig terjed, és a szám növekedésével annak valószínűsége vagy kockázata, hogy a közeljövőben hipotenzív esemény (átlagos artériás nyomás [MAP] <65 Hgmm 1 percnél hosszabb ideig) következik be. növekszik [20]. Egy sebészeti betegeken végzett validációs vizsgálat a HPI nagy érzékenységéről és specifitásáról számolt be a hipotenzió előrejelzésében 5, 10 és 15 perccel az esemény bekövetkezte előtt [21]. Az algoritmus kidolgozása invazív artériás vonal hullámforma adatokon alapult; azonban a nem szívműtéten átesett betegek csak kis része igényel invazív artériás monitorozást [22].

Az artériás nyomás hullámformáinak becslése non-invazív ujjmandzsettával (ClearSight) jól megalapozott, és a ClearSight rendszerrel mért MAP-ot az átlagos radiális artériás nyomás alternatívájaként tekinthetjük [23,24]. A HPI algoritmus a közelmúltban beszámolt arról, hogy non-invazív hullámforma becsléssel is működik [25-27].

Ez a tanulmány összehasonlítja a nem invazív ClearSight rendszerrel működő HPI algoritmuson alapuló hemodinamikai kezelést egy klasszikus ClearSight-alapú kezeléssel az intraoperatív hipotenzív események előfordulási gyakorisága, időtartama és súlyossága tekintetében, amelyet a betegek hipotenziójának idővel súlyozott átlagával értékelnek. GOS.

ANYAG ÉS MÓDSZER Ezt az egyközpontú, retrospektív megfigyeléses vizsgálatot a Belső Etikai Bizottság hagyta jóvá (ID 3664, protokollszám: 10077/21). Minden érintett betegtől írásos beleegyezést kell kérni.

Az elsődleges végpont a hipotenziós események előfordulása, időtartama és súlyossága (meghatározása: MAP < 65 Hgmm legalább 1 percig), amelyet a hipotenzió idővel súlyozott átlagának (TWA) MAP-ja alapján értékelnek a két betegcsoportban. A TWA-MAP a hipotenzív események súlyosságának és időtartamának kombinációja, a teljes műtéti időhöz viszonyítva. Ezt úgy számítják ki, hogy a küszöb alatti terület összegét osztják a műtét időtartamával [28]. A hipotenzív események küszöbértéke a MAP 65 Hgmm alatt van legalább 1 percig. A hipotenzió időtartamának időtartama a MAP-értékek legalább 1 percig tartó ≥65 Hgmm-es ismételt emelése után ér véget.

A másodlagos végpontok a hipotóniás eseményekben szenvedő betegek száma, az egy (megfelelő) betegre jutó események száma, a hipotenzió kumulatív és átlagos időtartama, valamint a <65 és <50 Hgmm alatti hipotenzív események száma.

Az adatokat egy korlátozott ideig gyűjtötték, amely során az új hemodinamikai monitorozó szenzorokat (ClearSight) értékelték egy időre szóló forgalomba hozatal során. Az IRCCS Policlinico A.Gemelli Alapítványnál 2019 decembere és 2020 februárja között GOS-en átesett első 68 beteget a klasszikus ClearSight érzékelővel (n = 36) és a HPI-kompatibilis ClearSight érzékelővel (n = 32) figyelték. A felvételi kritériumok között szerepelt a választható GOS, életkor > 18 év. A kizárási kritériumok a szinuszritmusban nem szenvedő betegek, az ejekciós frakció <30%, súlyos aortabillentyű szűkület, sürgősségi műtét, akut myocardialis ischaemia, terhesség voltak.

A standard monitorozás (Life Scope TR, Nihon Kohden Co, Tokió, Japán) 5 elvezetéses elektrokardiogramot, pulzoximetriát, non-invazív vérnyomást (NIBP) és esetleges invazív vérnyomást (IBP) tartalmazott. A standard monitorozáson kívül minden betegnél non-invazív hemodinamikai monitorozást végeztek ClearSight segítségével (Edwards Lifesciences, Irvine, CA). A műtőbe érkezést követően megkezdődött a jobb karon a NIBP mérés automatizált digitális vérnyomásmérővel, és a ClearSight rendszert a betegek bal karjának ujjára rögzítették. A ClearSight monitort interfész kábellel csatlakoztattuk a betegmonitorhoz. Az IBP monitorozását igénylő betegeknél artériás kanült helyeztek a ClearSight mandzsetta ellenoldalára. A ClearSight referenciarendszert a jobb pitvar szintjén nulláztuk. Az ujjmandzsetta vérnyomásértékét (CS-BP) jelentették a fő monitoron. Az NIBP mérését automata digitális vérnyomásmérővel 5 perces időközönként végeztük. Terápiás célból hipotenziót a CS-BP MAP < 65 Hgmm abszolút értékeként határoztunk meg. A hipotóniás epizódok és beavatkozások gyakoriságát és időtartamát regisztrálták. A bradycardiát úgy határozták meg, hogy a pulzusszám (HR) < 60 bpm.

Egy nagy furat i.v. katétert helyeztek be az alkar vénájába, és 2 gr cefazolint, 4 mg dexametazont és 40 mg omeprazolt adtak be. Az általános érzéstelenítést 0,2 mcg/kg szufentanillal (ideális testtömeg), 2 mg/kg propofollal (tényleges testtömeg) és 0,6 mg/kg rokuroniummal (ideális testsúly) váltottuk ki. A műtét során a betegeket Trendelenburg pozícióban helyezték el, mindkét karjukat széttárva a karpozicionáló eszközökön. Az érzéstelenítést Sevoflurannel tartottuk fenn, hogy a bispektrális index értéke 40-50 között maradjon. Szükség esetén további szufentanil és rokuronium bóluszokat adtak be.

Minden beteg kapott egy GDT hemodinamikai protokollt a perctérfogat és az oxigénellátás optimalizálására. A GDT protokoll részeként a betegek krisztalloidot és/vagy folyadékot kaptak, hogy az SVV 13%-nál kisebb értéket tartsanak, vagy hogy elkerüljék az SV kiindulási érték több mint 10%-os csökkenését. A klinikus kérésére vazopresszort és inotróp gyógyszert adtak be a MAP ≥65 fenntartása érdekében. A HPI csoportban a kezelő aneszteziológus szabadon használhatott folyadékot, vazopresszorokat és inotróp gyógyszereket, de a Hemosphere monitoron leolvashatta a HPI-t és a másodlagos paramétereket (az előterhelés, a szív összehúzódása és az utóterhelés értékelése, mint a hipotenzió lehetséges okai). és megelőző módon kell eljárni a hipotenzió elkerülése érdekében.

Minden adatot letöltöttünk a HemoSphere monitorról, beleértve a HPI-t, a CS-MAP-t, a CS szisztolés artériás nyomást és a CS diasztolés artériás nyomást. Minden letöltött adat 20 másodperces intervallum átlagolt adatpontokból állt. Az adatokat USB-meghajtón keresztül számítógépre vittük elemzés céljából. Minden fájlt a gép automatikusan generált kóddal jelölt ki, és a benne található azonosító szám alapján azonosítható volt.

A HPI algoritmus megbecsüli annak valószínűségét, hogy a közeljövőben egy hipotenzív esemény bekövetkezik, és az artériás nyomás hullámformáját veszi bemenetként egy 1 és 100 közötti indexérték kiszámításához. Ebben a vizsgálatban az invazív artériás hullámforma adatok helyett a ClearSight nem invazív artériás nyomás hullámformáját használtuk.

A HemoSphere monitorban az artériás hullámforma feldolgozó algoritmusok automatikusan észlelték a rossz minőségű artériás hullámformákat, és kizárták őket a 20 másodperces átlagok kiszámításából.

Statisztikai elemzés A perioperatívan gyűjtött és a HemoSphere platformról letöltött adatokat az Acumen Analytics szoftver (Edwards Lifesciences Corp.) segítségével elemzik.

A kategorikus adatok százalékos gyakoriságként jelennek meg. A különbségeket a Fisher-féle pontos teszttel elemezzük. Kvantitatív változók esetén a normál eloszlás tesztjét a Shapiro-Wilk teszttel használjuk. Az adatok normál eloszlás esetén átlag ± standard deviáció (SD), egyébként medián és interkvartilis tartomány (IQR) formájában jelennek meg. A lineáris változókat a Student-féle párosítatlan t-próba segítségével elemezzük normál eloszlású változók esetén, és a Mann-Whitney U-próbát a nem normális eloszlású változókban. A 0,05-nél kisebb P-értékek statisztikailag szignifikánsnak minősülnek. A statisztikai elemzés az SPSS Statistics segítségével történik.