エラーと看護作業負荷を軽減するための自動尿流検出 (AiDe-RN)

今日のクリティカルケア環境における患者の生理学的パラメータの大部分は、電子的に監視されています。 これらのパラメーターの自動化は、作業負荷と人為的エラーを削減するだけでなく、これらのパラメーターが事前設定された範囲を下回ったときにアラームと警告を提供することもあります。 現在、尿量は、救命救急現場での手作業による記録を必要とする最も関連性の高い生理学的パラメーターである可能性があります。

2004 年、腎機能障害の専門家グループである Acute Dialysis Quality Initiative (ADQI) は、急性腎障害 (AKI) の RIFLE 基準を提案しました。 それらは、リスク、負傷、および失敗の重症度クラスと、喪失および末期腎疾患の転帰クラスについて説明しています。 重症度のグレードは、血清クレアチニン、尿量、またはその両方に基づいています。 より最近では、腎障害の急性腎障害ネットワーク (AKIN) 段階で、リスクのある患者を分類するために、血清クレアチニン レベルの相対的な増加がより小さく追加されました。 分類が提案されて以来、何万人もの患者が、AKI の分類システムとしての RIFLE および AKIN 基準を検証する研究に関与してきました。 2012 年に公開された 2012 年の腎疾患改善グローバルアウトカム (KDIGO) AKI 臨床診療ガイドラインでは、AKI の分類に修正された RIFLE/AKIN 基準が採用されました。 これらの基準を使用した研究では、集中治療室での腎障害が 50 ～ 70% の発生率で報告されています。

血清クレアチニンは腎機能測定のゴールドスタンダードと考えられています。しかし、そのレベルの上昇は、腎機能が約 50% 失われた後にのみ見られ、腎障害の早期かつ高感度な検出、したがって適切な治療を妨げます。 入院患者の多くの個々の要因もまた、血清クレアチニンレベルの変化の正確性を妨げる可能性があり、これは腎臓損傷の理想的なマーカーとは言えません.

尿量は腎機能の簡単に利用できるバイオマーカーですが、RIFLEおよびAKIN基準を組み込んだ現在の研究のごく一部のみが尿量をAKIの診断基準として利用しています. 体液の過剰摂取は、死亡率の増加とさらなる AKI の要因であることが示されています。 ナトリウムと水分の過剰摂取は、多くの AKI の初期治療である輸液蘇生の一般的な合併症です。 研究によると、3 日以上の乏尿と、最初の AKI 診断が行われた後の体液過多の日数の割合が高いことが、AKI 後の敗血症の発症の 2 つの証明された独立した予測因子であることが示されています。 重症患者の死亡率上昇の予測因子としての乏尿期間に関する最近の研究で、著者らは「現在正確に測定することが課題となっている間隔パラメーターの代わりに、継続的な生理学的変数として尿量を扱うことで、尿量のより多くの時点を提供できるだろう」と述べています。 AKI の検出… 臨床現場では、1 時間ごとの尿の流れがリスク評価の精度を高め、早期介入の時間を確立します。」 世界中のほとんどの病院で尿量を測定するための現在の慣行は、せいぜい 1 時間ごと、多くの場合、1 シフトあたり 1 ～ 2 回の手動記録です。 急性腎障害の予防と治療、および患者の生存のために、患者の体液バランスを監視および管理するための最新の使いやすいツールとシステムを開発することが不可欠です。 RenalSense は、尿量と腎機能をオンラインで継続的にモニタリングできる技術を開発しました。

尿量モニタリングの現在の標準治療は、「手動」尿量計です。 このアプローチは労働集約的であり、測定エラーが発生しやすいです。 自動化されたシステムにより、精度が向上し、作業負荷が軽減される可能性があります。