ダイヤフラムのSEMGを使用して、抜管の準備を評価する

英国で年間150,000人の患者が救命救急室に入院する必要があります。 認められている人は通常、非常に不快であるか、重大な病気の回復段階にあります（1）。 多くの場合、患者は肺、心臓、腎臓などの1つ以上の重要な臓器をサポートする必要があります。 認められた患者の約60％は、機械的換気（呼吸機）からの支援を必要とします（2）。

機械的換気は、示された場合は命を救いますが、持続時間が増加するにつれて潜在的な合併症に悩まされます（3）。 したがって、換気サポートから解放される準備ができている患者の早期識別が重要です。 しかし、臨床医の判断には、そのような患者を特定するための感度と特異性の両方がありません。

2010年のコクランレビュー（4）は、プロトコル化および標準化された離乳方法を実証し、総機械換気の持続時間を25％、離乳期間78％、集中治療室（ICU）の滞在期間を10％減らしました。 逆に、長期にわたる離乳プロセスは患者の転帰を悪化させ、死のリスクを高め、ICUと入院の長さを増加させ、有限のクリティカルケアリソースに影響を与え、金融コストと環境の持続可能性に直接影響します（5）。

抜管の準備を予測することは困難です。 このタスクは、鎮静が安全なRASSターゲットに下げられ、自発的な呼吸試験（SBT）に鎮静が下がる自発的覚醒試験（SAT）を含むプロトコル化プロセスによって最もよく達成されます。 これは、客観的なマーカーまたは「抜管インデックス」と頻繁に組み合わされます。 これらの指標には、呼吸強度と耐久性、咳強度、呼吸困難、例えばP0.1、MIP、ピーク咳流、RSBIの評価が含まれます。 ただし、これらのインデックスは感度と特異性を欠いていることが示されており、それらのどれも、抜管や成功の可能性の準備を正確に予測することはできません（7）。

文献で報告されている抜管障害の発生率は非常に多様であり、術後の手術単位では約5％から医療ICUで10％です。 最初の試みの後、離乳の成功のない追加の日ごとに、原油死亡率の増加が関連しています。 粗死亡率は、最初の試みの1日後に離乳していない患者の19.0％から、ICUに依然として存在する患者の36.8％にまで増加し、最初の試みから10日後に離乳しなかった（8）。 研究では、再挿管を必要とする患者は、死亡率が43％の範囲で死亡するリスクが高いことを実証しています。 再挿管は、院内肺炎の4.5倍のリスク増加に関連しています（10）。

したがって、成功した抜管のための尤度を決定するための新しい方法を特定することは、臨床的に重要です。 かつてそのような新しい方法は、感覚筋肉腫（SEMG）を介した呼吸筋活動のモニタリングの使用です。 SEMGは以前、筋肉の強度と活動を測定するのに役立つことが示されています（11）。 しかし、最近まで、横隔膜活動の測定は、胸の動き、心臓のアーティファクトからの騒音のために挑戦でした。 信号処理とより良い診断方法への関心の高まりにおける最近の進歩により、メトリックの改善がもたらされました（12）。 ウェーブレット変換と機械学習を使用して、軸中または中央線系に沿って6〜8番目のcost間空間に配置された表面EMG電極を使用して横隔膜筋肉の活動を測定するための新しい技術が開発されました（13）。 実際、健康な人間の横隔膜のSEMGを見るパイロット研究は、70％以上の精度で6人の参加者の吸気負荷を予測できることを示しています。 また、SEMGは、機械的換気を必要としない患者の患者換気の非同期と呼吸強度を検出するのに効果的であることが示されています（14）。 ただし、抜管の準備が近づいている患者の評価における使用は調査されていません。

したがって、この実現可能性試験の目的は、抜管の試験を受けている患者でのSEMGの使用を調査することです。 この研究の結果は、マルチサイト試験の設計に使用されます。