機械学習に基づく機械換気を受けている急性呼吸不全患者におけるウィーニング困難の評価に関する研究 EIT-pendelluft: 多施設共同後ろ向き研究。

侵襲的機械換気 (IMV) は、呼吸を補助し、ガス交換を促進するために ICU で使用される一般的な方法です。 患者の状態が改善したら、ウィーニング プロセス (WP) を開始する必要があります。 特にICU滞在が長期にわたる高齢患者や、呼吸器疾患や神経筋疾患を患っている患者の場合、離乳中に失敗するリスクがあります。 したがって、プロセスを開始する前に、離乳が成功する可能性を正確に評価することは、臨床的に非常に重要です。

ウィーニングプロセスには、換気補助の強度の段階的な低下、呼吸不全の継続的な制御、酸素指数の回復、吸入酸素濃度の減少、さまざまな臨床検査指標の改善、および客観的な臨床評価が含まれます。 離乳は一般に、単純離乳、困難離乳、遅延離乳の 3 つのタイプに分類されます。 ウィーニングの成功とは、患者が呼吸補助なしで、呼吸不全の兆候もなく 48 時間呼吸を続けることと定義されます。 患者が自発呼吸試験（SBT）に失敗し、48 時間以内に再挿管が必要になるか、48 時間以内に死亡した場合は、離乳失敗とみなされます。 抜管の成功とは、離乳後 IMV を必要とせずに 48 時間以上安定した呼吸を維持することと定義されます。 これは、患者の全身状態、関連疾患のコントロール、換気灌流比、咳嗽および痰の除去能力、肺コンプライアンス、横隔膜機能などの複数の要因に関連しています。 これらの要因をタイムリーに評価することは、離脱の最適なタイミングを決定するために非常に重要であり、それによって早期の離脱や不必要な IMV の延長を回避して合併症を軽減し、有害な臨床転帰を防ぎます。 最近の研究では、新しい予測因子が特定されましたが、その予測性能は満足できるものではありません。 臨床現場では、SBT に対する圧補助換気や T チューブの使用など、離脱の成功を予測するさまざまな方法が試みられています。 しかし、離乳の成功に影響を与える要因は数多くあり、その中には十分に考慮されていないものもあり、公表された臨床研究では満足のいく結果が得られていません。 現在、最も広く使用されている SBT 試験の失敗率は依然として約 20% です。

この研究は、ベッドサイドで使用できる電気インピーダンス断層撮影法 (EIT) を、非放射性のリアルタイム監視および診断ツールとして適用することを目的としています。 現在、局所的な肺換気量分布、肺容積、呼吸機械的特性を監視するために広く使用されており、臨床医がベッドサイドで肺換気量と肺容積の実際の変化をより正確に観察できるように支援しています。 本研究は、EITを通じて患者の呼吸振動をモニタリングし、呼吸困難との相関を明らかにし、重度急性呼吸不全患者の離脱成功率を評価するための便利で実用的かつ有効な新たな予測因子として利用することを目的としている。