最小限の侵襲性体外回路による心臓手術の凝固に対する影響: ポイント オブ ケア デバイスからのデータ

最終更新日: 2019 年 10 月 24 日、テッサロニキ、ギリシャ

研究プロトコル 目的 異常な血小板機能は、特に心臓手術患者の標準治療としての抗血小板療法の広範な進化の時代において、心臓手術中の重度の出血の主な原因の1つです。 さらに、従来の心肺バイパスは、血液と異物表面との長時間の接触、重度の血液希釈、低体温、および全身性炎症反応によって引き起こされる、凝固および血小板機能不全の病態生理学的混乱の重大な原因として特定されています。 低侵襲体外循環 (MiECC) は、心肺回路の技術的進歩を反映し、灌流条件を改善します。 多電極血小板凝集分析は、有用なポイントオブケア診断ツールとなり、血小板受容体の阻害と凝集を評価し、周術期にリアルタイムの情報を提供します。 私たちの目的は、一連の心臓手術を受ける患者の凝固と血小板機能および術後出血に対する MiECC の潜在的な保護効果を調査することです。

デザイン これは前向きコホート研究です。 待機的心臓手術のために提示された57人の成人患者が研究に採用されました。 インフォームド コンセントは、すべての患者によって得られました。 除外基準は次のように定義されました：参加への不本意、術前血小板数150×109 / mm 3、年齢<18または> 79歳、緊急処置、再手術、既知の凝固障害、および術前抗血小板薬の不正確な記録。

方法 すべての患者は、同じ外科チームと麻酔科医によって管理されました。 彼らは全員、私たちの施設のプロトコルに従って全身麻酔を受けました。 麻酔導入時およびプロタミン投与後に、15mg/kgのトラネキサム酸を投与した。 手術は、標準的な胸骨正中切開を使用して正常体温下で実施され、CPB 中のすべての患者で MiECC モジュール式 (タイプ IV) 回路が使用されました。 活性化凝固時間 (ACT) 値 > 300 秒は、CABG を受ける患者に向けられ、ACT > 400 秒は、他のすべての弁または複雑な手術に向けられました。 ヘパリンの逆転は、ヘパリン-プロタミン滴定比0.75のプロタミンで達成されました。

術前の人口統計、併存疾患、抗凝固薬の使用、抗血小板薬が収集され、術中の手術の種類、CPB の持続時間、大動脈クロスクランプの持続時間、およびヘパリンとプロタミンの用量が記録されました。 フィブリノーゲンレベル (mg/dL) は、手術前 (ベースライン) と ICU 到着後に測定されました。 出血の普遍的な定義に従って定義された 12 時間および 24 時間後の術後出血、ならびに術中および 24 時間の輸血の必要性 (血液製剤または凝固因子濃縮物を含む) および主要な有害事象が記録されました。

血小板凝集は、2 つの時点で測定されました: T1 = 薬剤または液体投与の前に手術室に到着し、T2' = プロタミンによるヘパリン反転の 20 分後、ROTEM 血小板 (TEM International GmbH、Munich、ドイツ）、インピーダンスアグリゴメトリーを評価します。 特定の試薬が選択されました: 1. ADPtest として知られるアデノシン二リン酸 (ADP) は、ADP 機能とチエノピリジン効率を評価します。パー）。 異常値は、血小板機能不全を示していました。 トロンボエラストメトリーに関して、記録されたパラメーターには、EXTEM および FIBTEM アッセイが含まれていました。 EXTEM および FIBTEM アッセイは、2 つの時点で実行されました: T1: 麻酔導入および輸液投与前、および T2: 大動脈クロス クランプの除去後。 凝固カスケードの開始を反映する凝固時間 (CT) と、フィブリン重合および凝固安定化を反映する凝固時間 (CFT) を EXTEM アッセイで測定しました。 血餅の強さを示す最大血餅硬さ (MCF) は、EXTEM および FIBTEM アッセイで測定されました。

統計分析計画 SPSS v.25.0 ソフトウェア (SPSS, Inc.、米国イリノイ州シカゴ) をすべての統計分析に使用しました。 テストされた仮説の有意水準は p≤0.05 に設定されました。 連続変数は、平均および標準偏差 (SD) として表示されます。 カテゴリ変数は、絶対値と相対度数として表されます。 コルモゴロフ スミルノフ検定とシャピロ ウィルク検定を使用して 2 つの時点での測定値の正規性を評価し、対応するサンプルの t 検定またはウィルコクソン U 検定を適宜使用して分析しました。 連続変数については、データの分布に応じて、ピアソンまたはスピアマンの相関を使用して相関を調べました。 一次結果変数に対して回帰が実行されました。 二項ロジスティック回帰モデルを使用して、主要転帰に対する周術期変数の多変量予測能力を推定しました。