人工呼吸からの解放の予測因子としての変動分析

離乳の失敗は、人工呼吸器の最も恐れられている合併症の 1 つです。 集中治療室で MV を必要とするすべての患者の 5 ～ 20% で、長時間の人工呼吸が発生します。 クリーブランド クリニックの院内離乳病棟 (ReSCU、Respiratory Special Care Unit) で発表された、人工呼吸器の長期使用 (>14 日) に関する経験では、平均して患者の 60% が人工呼吸器の完全な自立を達成しています。

人工呼吸からの解放を予測する要因を特定することで、結果とリソースの割り当てが改善されるはずです。 長期のMVから離脱する患者を特定するためのモデルを開発するために、いくつかの試みが行われてきました。ほとんどは複数の測​​定に依存しており、その予測能力は不確実です。 医学的問題の複雑さと MV が長引く患者の不均一性を考えると、適切な予測を達成するために、母集団全体と離乳の失敗に関連する関連要因を網羅するために複数の変数が必要であることは予想外ではありません。

心拍変動 (HRV) は、連続する心拍間の間隔の測定から得られます。その分析は、心血管疾患で広く使用されています。 HRV は、心臓に対する神経体液性および自律神経系の影響の現れとして解釈されます。 一部の研究者は、HRV は全体的な変動性に関連しており、複雑な生物学的システムにおける健康の現れであると考えています。 解釈は別として、複数の研究により、変動性の喪失が全体的な予後不良を反映していることが実証されています。 この現象は心臓だけでなく、呼吸パターン、血圧、白血球数、脳波、歩行、最近では体温にも見られます。 解釈の制限と取得の難しさ (人工呼吸器の影響、呼吸数の影響、不整脈、投薬) により、人工呼吸器を使用している集団では HRV はあまり実用的ではありません。

表面温度は通常、臨床では測定されません。それは皮膚の体温調節特性を反映しています（自律神経系が基本的な役割を果たしている場合）。 最近、体温の生物学的変動を説明する新しいマーカーが研究されています。 温度曲線の複雑さ (TCC) は、重症患者の死亡率を予測するために使用されました。 そのパフォーマンスは、APACHE や SOFA などのスコアに匹敵し、これは HRV で説明されているため、TCC と HRV の関係が示唆されています。 TCC や HRV のみ、または人工呼吸の結果の長期化に関連する先行研究はありませんが、人工呼吸器に依存する患者では変動性が減少していると疑う理由があります。

要約すると、HRV と TCC の分析により、重症患者の予後に関する情報が得られました。 HRV と TCC の関係が予想されますが、説明されていません。 MV が HRV に及ぼす複数の影響を考慮すると、TCC は MV を使用している患者の変動性のより良い指標となる可能性があります。 私たちの主な仮説は、HRV と TCC の分析により、長期の MV からの離脱の失敗が予測されるというものです。 私たちの二次的な目的は、HRV と TCC の関係を特定すること、MV が長期化した患者の TCC を説明すること、離乳に成功した患者と失敗した患者の HRV と TCC の変化を説明することです。

これは、ReSCU に入院した患者の HRV と TCC の測定を行い、人工呼吸器から離脱する能力と比較する観察研究です。