全身麻酔患者の低血圧の予測における GDHT による HPI 指数

周術期は、血行動態の不安定性によって特徴付けられます。 術中低血圧 (IOH) は、麻酔薬、外科手術、血液量減少、交感神経系の抑制、および圧反射調節機構の障害によって引き起こされる可能性があります。 クリーブランド クリニックで実施されたレトロスペクティブ分析では、平均動脈圧 (MAP) が 55 mmHg 未満の場合、急性腎障害 (AKI) および心筋障害 (MI) のリスクが増加しました。 さらに、短期間の術中低血圧でさえ、AKI および MI と関連していた。 Salmasi と coll は、血圧に関して、相対閾値に基づく関連性が絶対閾値に基づく関連性よりも強いかどうかを分析しました。 彼らは、術前の血圧と、術中の平均動脈圧が 65 mmHg 未満の場合、低血圧と ΜΙ または ΑΚΙ との関係との間に臨床的に重要な相互作用がないことを発見しました。 絶対閾値と相対閾値は、ΜΙまたはΑΚΙを持つ患者と持たない患者を区別する同等の能力を持っていました。 著者らは、麻酔管理は術前の圧力に関係なく、術中の圧力に基づくことができると結論付けました。 レトロスペクティブ コホート研究で、Sun と coll は、術中 MAP が 60 mmHg 未満で 20 分以上、55 mmHg 未満で 10 分以上の場合に、術後ステージ I AKI のリスクが増加すると結論付けています。

したがって、血行動態が不安定な患者の管理には、心血管虚脱を決定する要因の迅速な評価、それに続く迅速な治療、そして最終的には責任あるプロセスの逆転が基本となります。 最近、血圧が実際に低下する数分前に高精度で低血圧を予測するために、継続的に侵襲的に測定された動脈波形を使用して、Edwards Lifesciences から Hypotension Probability Indicator (HPI) アルゴリズムが開発されました。 HPI アルゴリズムは、目標指向の血行動態治療 (GDHT) と統合して、全体的な血流を増加させ、臓器不全を予防することで血行動態の最適化を実現できます。 GDHT を使用して HPI を実装する治療プロトコルを開発しました。これは、全身麻酔患者で臨床診療を導くために使用できます。