正の呼吸整数測定を使用した換気戦略の最適化 (OPTIMVSPRIME)

• 導入と理論的根拠

間欠的陽圧換気 (IPPV) は、全身麻酔下のほぼすべての患者に必要です。 IPPV は非生理的な呼吸法であり、誤って導入すると重篤な合併症を引き起こす可能性があることが認識されています。 1 IPPV の既知の合併症には、飽和度低下、無気肺、圧外傷 / 体積外傷が含まれます (ただし、これらに限定されません)。

多くの研究が、IPPV 中の換気パラメータの最適設定を決定しようと試みてきました。 2 しかし、現時点では、特定の換気パラメータセットの使用が、全身麻酔下で処置を受ける患者の転帰の改善に関連しているかどうかは不明です。

IPPV は通常、ピーク吸気圧 (PIP)、呼気終末陽圧 (PEEP)、プラトー圧 (PlatP)、および吸気酸素分率 (FiO2) などの呼吸特性を決定する一連のパラメーターを使用して開始されます。 3 これらのパラメータを調整することで、臨床医は患者の人工呼吸の機械的特性を最適化できます。

IPPV は胸腔内圧を周期的に変化させます。 圧力は吸気中に増加し、呼気中に減少します。 IPPV によって引き起こされる胸腔内圧の上昇が血行動態パラメータに及ぼす影響はよく知られており、IPPV を導入する際に麻酔科医が使用する要因の 1 つです。 IPPV 圧は、心臓前負荷や左心室壁張力などの血行力学パラメータを増減させる可能性があるため、酸素化と脱炭素化だけでなく、心拍出量、心筋酸素消費量、および直接的な脳酸素化にも影響を与えます。 呼吸と循環の関係は複雑な力学を示し、これを理解することは、より自然で生理的な呼吸パターンを促進し、酸素化の改善と呼吸困難の軽減につながる可能性があります。

IPPVと患者転帰の関係を調査する際には、換気陽圧が血行動態因子に与える直接的な影響に加えて、IPPVと血行動態因子の両方の周期的性質を考慮する必要がある。 呼吸圧の変化が関連する生理学的現象と一致する場合、各サイクルは両方のパラメーターに相加的な影響を与える可能性があります。 さらに、生理学的周期が一致すると、人工呼吸器による呼吸が患者の固有の呼吸リズムと非同期になり、換気が無効になり、肺損傷のリスクが高まる「呼吸同調」が起こる可能性があります。 さらに、呼吸同調を軽減すると、呼吸器系への反復的または周期的なストレスが回避されるため、肺組織への機械的疲労やストレスの可能性を軽減できる可能性があります。 数学的に特定された整数セットを換気パラメータ設定として使用すると、呼吸サイクルと繰り返し起こる生理学的現象の同時発生を減らすことができます。 さらに、人工呼吸器パラメータで使用する最適な整数セットを数学的に特定する役割は、間欠的陽圧換気による合併症を軽減するための最適な設定を見つけるのに役立ちます。

研究課題 数学的に識別可能な整数の人工呼吸器パラメータ セットの使用と患者の転帰との関係を判断すること

方法 説明研究デザイン

これは遡及的なデータベース研究です。 2018年1月1日から2023年4月1日までの間にUMCGでIPPVによる全身麻酔下で処置を受けた成人患者の全症例のデータベース検索が実施される。 研究者は、既存の患者データ記録からの匿名化されたデータのみを使用します。

この研究では、IPPVによる全身麻酔下で行われる手術中の人工呼吸器設定パラメータの数学的に識別可能な整数セットの関係を調査します。 データは電子患者データベースから抽出され、すべてのデータは匿名で処理されます。

パラメータ整数セットは、確率的 (またはモンテカルロ) アルゴリズムとふるい法を使用して識別されます。 非多階集合と多階集合が比較され、負でない整数のみが分析の対象となります。

必要に応じて、単変量回帰法、多変量回帰法、および混合モデル分析を使用して、全身麻酔下および IPPV で行われる手術中の換気パラメータ設定のどの整数セットが SpO2 や FiO2/SpO2 比などの患者の転帰に関連しているかを決定します。