離乳期の呼吸困難の顔認識 (DYS-FEREA)
人工呼吸器装着患者における連続非接触呼吸困難モニタリングのための顔面赤外線サーマル イメージング
重症患者は、特に侵襲的人工呼吸器 (IMV) を必要とする場合、多くの不快感やトラウマ体験にさらされます。 呼吸困難、または「十分な空気が得られない - 窒息」の感覚は、IMV 患者が経験する最も一般的で悲惨な症状であり、痛みよりもはるかに不快です。 しかし、痛みとは対照的に、呼吸困難はほとんど注目されておらず、IMV患者では依然として著しく認識されていません. さらに、IMV患者に呼吸困難を与えることの短期的および長期的な有害な結果を考えると、その評価と治療は、重要な医療における次の主要な原因の1つです.
しかし、IMV 患者の多くは苦しみを表現できないため、呼吸困難の評価は困難です (例: 鎮静剤、マウスチューブ)。 呼吸困難観察スケール (DOS) は、呼吸困難を強く疑うことができる有望な代替手段です。 これらの尺度には、呼吸ドライブ (呼吸数、首の筋肉の過度の使用、鼻のフレア)、神経栄養徴候 (心拍数)、および感情 (恐怖に満ちた顔) を評価する呼吸困難の多次元性が含まれます。 DOS は、IMV コミュニケーション患者の呼吸困難と強く相関し、非コミュニケーション患者でも呼吸困難治療に反応するスコアの計算を可能にします。
ただし、これらのスケールは、(1) 人的資源を必要とし、(2) 依然として介護者の主観性を引き出す (恐怖の顔)、(3) 不連続であるのに対し、呼吸困難は予測不可能であり、したがって臨床的悪化の誤った認識につながる可能性があります。 したがって、IMV 患者の呼吸困難を確実に検出し、その緩和を調整する、技術的に強化された臨床監視ツールに対する緊急の満たされていない必要性があります。
赤外線熱画像 (IRTI) は、DOS を自動的かつ継続的に計算するユニークな機会を提供します。 実際、患者の心拍数と呼吸数を測定し、外科的介入中でも顔の表情を検出する信頼性が実証されています。
この研究の目的は、呼吸困難を経験している IMV 患者において、心拍数と呼吸数、恐怖の表情、鼻翼筋の活性化を含む DOS の計算に基づいて、IRTI カメラ装置が呼吸困難を強く疑うために実行可能で信頼できるという概念を証明することです。自発呼吸試験中の窒息の脅威。
2 番目の研究目標は、自発呼吸試験の結果を予測するために、この多次元ビデオ録画モニタリングのパフォーマンスを評価することです。
このプロジェクトでは、人工知能と自律型ペイシェント マシン インターフェースの開発により、顔の表情などの行動を分析することで患者の感情にアクセスできるようになり、ICU 滞在中の快適性を向上させ、トラウマ的な記憶を減らすことができるという観点を扱います。
調査の概要
詳細な説明
プロジェクトの科学的背景と理論的根拠 「窒息または十分な空気が得られない」と定義される呼吸困難は、侵襲的人工呼吸器 (IMV) を受けている患者が経験する最も一般的 (患者の 50%) であり、衰弱させる症状です。 呼吸困難は有害な感覚ですが、痛みよりもはるかに不快です。なぜなら、それは常に不安(死ぬことへの抑えきれない恐怖まで)と関連しており、患者は息苦しさの原因から逃れることができず、生命(人工呼吸器)にもつながっているからです。 介護者と口頭でコミュニケーションをとることができないと、コントロールの喪失感と恐怖感が強まります。
即時の苦痛を生み出すこととは別に、呼吸困難は、人工呼吸器のウィーニング結果に悪影響を及ぼし、IMV 患者のほぼ 20% に関係する心的外傷後ストレス障害の発生に大きな役割を果たしています。 これは、症状を緩和することを使命とする ICU の医師や看護師にとって大きな関心事となるはずです。
しかし、IMV 患者の呼吸困難にはほとんど注意が払われておらず、認識が著しく不十分なままです。 この介護者の無意識に加えて、少なくとも 3 分の 1 の患者が介護者 (鎮静剤、せん妄、気管内チューブ) とコミュニケーションをとることができないため、IMV 患者の呼吸困難を検出することはさらに困難になる可能性があります。 しかし、コミュニケーションがまったくできないからといって、個人が呼吸困難を経験している可能性が否定されるわけではありません。 コミュニケーションのない IMV 患者は、コミュニケーションの患者と同じ呼吸困難の危険因子にさらされており、むしろ誤診のリスクが高く、呼吸困難の治療を受けている脆弱な集団と見なされるべきです。
列挙された問題を考慮すると、患者の協力を引き出すことなく確実に呼吸困難を疑うための医療ソリューションの使用が最も重要です。 介護者に患者の呼吸困難の可能性を警告し、人工呼吸器の設定を調整するなど、この不快感を軽減することを目的とした患者/介護者の相互作用を促します。
呼吸困難観察スケール (DOS) は、患者の自己報告を必要とせず、この「呼吸困難の不可視性」を克服する有望な代替手段です。 これらの DOS は呼吸困難の多次元性を包含し、生理的および感情的な変化に基づいており、頻脈 (神経栄養徴候)、恐怖の表情 (感情的な結果)、呼吸頻度、横隔膜外吸気筋の過度の使用などの呼吸ドライブの観察的徴候を含む呼吸困難と最も相関しています。 (首またはアラエナシ筋)。 これらの DOS により、コミュニケーション能力のある IMV 患者の呼吸困難と強く相関し、コミュニケーション能力のない IMV 患者の呼吸困難治療に反応するスコアの計算が可能になります。
呼吸困難観察スケールの利点と限界 これらの多次元スケールの主な利点は、正確には、発見的推論 (直感) と医療経験が失敗した観察者の主観性を制限することです。 このような臨床変数の数値変換により、臨床研究に統計を適用し、症状の進行を監視して治療介入を調整することができます。
ただし、DOS にはルーチンにいくつかの制限があります。 第一に、それらの臨床使用には人的医療資源と時間が必要です。 第二に、医師と看護師の間の観察者間の一致は中程度で項目間で異質であり、そのようなツールの特定の利点を正確に制限する可能性のある実質的な観察者の主観的関与を犠牲にする「恐怖の表情」については最低です。 第三に、これらのスケールは、本質的に、不連続な測定値しか提供できません」が、呼吸困難は本質的に不安定です. 結果として、DOS の使用は、たとえそれが検出の不在に対する改善を構成するとしても、臨床的悪化の効率的な監視を保証することはできません。
赤外線サーモグラフィ: 自律的な非接触患者モニタリングに向けて 赤外線サーモグラフィ (IRTI) は、DOS を自動的かつ継続的に計算するユニークな機会を提供します。 実際、IRTI は、口/鼻または気管内チューブでの暖かい呼気の周期的な検出による呼吸数、心臓の脈拍に関連する顔の周期的な加温による心拍数、および顔の表情認識のアルゴリズムによる顔の表情へのアクセスを提供することが知られています。フェイシャル アクション コーディング システム (FACS) によると。 標準の赤/緑/青信号と比較した IRTI の主な利点は、顔からの呼吸を検出する能力と、完全な暗闇でも操作できることで、ICU 設定で夜間にも患者を正確に監視できます。
一方、心肺モニタリングの現在の接触方法は、不快感や痛みを引き起こすことがよくあります(例: 望ましくない皮膚刺激、睡眠中のワイヤの不快感など) および接触面の電極は、特に呼吸困難のある患者 (動揺して汗をかく) では皮膚から簡単に外れ、患者の形態 (例: 肥満患者または胸部変形)。 これらすべての理由から、IRTI は、これらすべての多次元測定を 1 つの技術的カメラ デバイスに組み合わせ、意識的な協力を引き出すことなく、IMV 患者の呼吸困難を継続的に疑う可能性を回復する、目立たない摂理的なソリューションとして表示されます。
呼吸困難の顔の表情の予備データ 呼吸数と心拍数の検出は明らかで十分に検証されているように見えるかもしれませんが、これは必ずしも顔の表情には当てはまりません。 ここで、研究者は、FACS アクション ユニット (AU) 1 (内眉上げ)、2 (外側眉上げ)、5 (上まぶた上げ)、および 38 (鼻のフレア) の検出に焦点を当てることを計画しました。 DOS の古典的な「呼吸ドライブ - アイテム」ですが、顔に焦点を合わせたカメラではアクセスできず、アラエ ナシ筋の周期的な収縮 (鼻のフレア) に置き換えることができます。 実際、鼻フレアは古典的な DOS の項目としてリストされており、呼吸ドライブの指標としてよく知られており、研究者グループによって、実験的および臨床 ICU での呼吸困難と強く相関することが示されています。
恐怖の表情も古典的な DOS の項目として挙げられており、AU1、2、5 の同時発症によってよく説明されます。 調査グループは最近、AU1、2、5 が 23 人の健康なボランティアの間で実験的に誘発された呼吸困難で最も一般的な表情であることを確認しました。 このデータ設定では、AU38 は痛みと呼吸困難の間に強い判別値を持っていました。
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前:Maxens DECAVELE, MD
- 電話番号:+33 142167761
- メール:maxens.decavele@aphp.fr
研究連絡先のバックアップ
- 名前:Alexandre DEMOULE, MD, PhD
- 電話番号:+33 142167888
- メール:alexandre.demoule@aphp.fr
研究場所
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Paris、フランス、75013
- 募集
- Service de Médecine Intensive - Réanimation du département R3S, GHU APHP - Sorbonne Université, Site Pitié-Salpêtrière
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コンタクト:
- Maxens DECAVELE, MD
- 電話番号:+33 142167761
- メール:maxens.decavele@aphp.fr
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コンタクト:
- Alexandre DEMOULE, MD, PhD
- 電話番号:+33 142167888
- メール:alexandre.demoule@aphp.fr
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 侵襲的人工換気 > 48 時間
- -現在のガイドライン(離乳準備基準)に従って、自発呼吸試験を実施する準備ができていると見なされます
- 自発呼吸試験を実施する決定
- 研究への参加に反対しない患者または代理人
除外基準:
- 年齢 < 18
- 妊娠
- リッチモンド鎮痛および鎮静スケール < 2 または > 2
- 法的保護下にある患者
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
- 観測モデル:コホート
- 時間の展望:見込みのある
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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忍耐
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可視カメラと赤外線カメラは、患者の正面 (患者の顔から 150 cm) に配置されます。
EMG 電極は、鼻翼と傍胸骨肋間筋にも配置されます。
圧力センサーと流量センサーは、最終的に気道のレベルに配置されます。
EMG、呼吸およびビデオの記録は、換気離乳試験の開始の 15 分前に開始されます。
離乳テストの直前に、呼吸困難の測定が行われます。
「ベースライン」記録の15分後、患者は換気ボンデージテストにかけられます。
離乳試験中、呼吸困難を5分ごとに測定する。
テストの 30 分後、換気ウィーニング テストを停止します。
その後、患者は、ウィーニング テストの前に使用されたものと同じパラメータで人工呼吸器の補助を受けることになります。
換気ウィーニングテストの終了後、追加の 15 分間の記録も作成されます。
したがって、録音は合計で 1 時間続きます。
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この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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フェイシャル アクション コーディング システムを使用して、自発呼吸の試行中に表情を特徴付ける
時間枠:自発呼吸試験中
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表情の標準分類
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自発呼吸試験中
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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FACS アクション ユニットを検出するための機械学習アルゴリズムのパフォーマンスをテストする
時間枠:自発呼吸試験中
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自発呼吸試験を受けている患者から取得したビデオ データベースでトレーニングされた機械学習アルゴリズム
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自発呼吸試験中
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機械学習アルゴリズムのパフォーマンスをテストして、自発呼吸試験の結果を予測します
時間枠:自発呼吸試験中
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自発呼吸試験を受けている患者から取得したビデオ データベースでトレーニングされた機械学習アルゴリズム (ディープ ラーニング)
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自発呼吸試験中
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顔の赤外線サーモグラフィから心拍数と呼吸数を推定
時間枠:自発呼吸試験中
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気管内チューブの呼吸温度変化(呼吸数)と顔面の脈拍温度変化(心拍数)から推定可能
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自発呼吸試験中
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協力者と研究者
捜査官
- 主任研究者:Maxens DECAVELE, MD、Assistance Publique - Hôpitaux de Paris
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。