횡격막의 SEMG 사용을 위해 칭찬 준비를 평가합니다.

영국에서 매년 150,000 명의 환자가 중요한 치료실에 입원해야합니다. 입원 한 사람들은 일반적으로 비판적으로 몸이 좋지 않거나 중요한 질병의 회복 단계에 있습니다 (1). 종종 환자는 폐, 심장 또는 신장과 같은 중요한 기관 중 하나 이상을 지원해야합니다. 입원 한 환자의 약 60%는 기계적 환기 (호흡기)의 지원이 필요합니다 (2).

기계적 인공 호흡은 표시 될 때 생명을 바르지 만 지속 시간이 증가함에 따라 잠재적 인 합병증에 의해 구타됩니다 (3). 따라서 환기 지원에서 해방 될 준비가 된 환자의 조기 식별이 핵심입니다. 그러나 임상의 판단은 그러한 환자를 식별 할 때 민감성과 특이성이 부족합니다.

2010 년 코크레인 검토 (4)는 프로토콜 화되고 표준화 된 이유 방법이 총 기계적 환기 기간을 25%, 이유 지속 시간은 78%, ICU (Intensive Care Unit) 체류 기간을 10%줄였습니다. 반대로, 장기적인 이유 과정은 환자의 결과를 악화시키고, 사망의 위험을 증가 시키며, ICU 및 입원 기간을 증가시키고, 유한 한 중요한 치료 자원에 영향을 미치고 재무 비용 및 환경 지속 가능성에 직접적인 영향을 미칩니다 (5).

삽관 준비를 예측하는 것은 어렵습니다. 이 과제는 진정이 안전한 RASS 목표와 자발적 호흡 시험 (SBT)로 낮아진 자발적 각성 시험 (SAT)을 포함하여 프로토콜 된 프로세스를 통해 가장 잘 달성되며, 정의 된 기준 세트를 충족하는 환자는 최소 (압력 지원 환기) 또는 인공 호흡기 (T-Piece) 지원을받는 테스트 기간을 거친다 (6). 그런 다음 이는 객관적인 마커 또는 '삽관 지수'와 종종 결합됩니다. 이러한 지수에는 호흡 강도 및 지구력, 기침 강도 및 호흡기 고통에 대한 평가가 포함됩니다. 그러나, 이들 지수는 감도와 특이성이 부족한 것으로 나타 났으며, 그들 중 어느 누구도 삽관 또는 성공에 대한 준비를 정확하게 예측할 수 없습니다 (7).

문헌에보고 된 삽관 실패의 발생률은 수술 후 수술 단위에서 의료용 중 ICU에서 ~ 5%로 상당히 가변적입니다. 첫 번째 시도 후에는 이유가없는 매일마다, 조잡한 사망률이 관련되어 있습니다. 원조 사망률은 첫 번째 시도 후 하루 종일 이유가없는 환자의 19.0%에서 36.8%로 증가했으며, 환자의 36.8%로 여전히 ICU에 존재하고 첫 번째 시도 후 10 일 후에 성공적으로 젖지 않았다 (8). 연구에 따르면 재 삽관이 필요한 환자는 사망률이 증가하여 사망률이 43%로 높아서 성공적으로 삽관 된 환자의 12% 미만에 비해 사망률이 43%에 달하는 것으로 나타났습니다 (9). 재 삽관은 병원 내 폐렴의 위험이 4.5 배 증가하는 것과 관련이 있습니다 (10).

따라서, 성공적인 삽관에 대한 가능성을 결정하기위한 새로운 방법을 식별하는 것이 임상 적으로 중요하다. 이러한 새로운 방법은 감각 근전도 (SEMG)를 통한 호흡기 근육 활동 모니터링의 사용이다. SEMG는 이전에 근육의 강도와 활동을 측정하는 데 유용한 것으로 나타났습니다 (11). 그러나 최근까지 다이어프램 활동을 측정하는 것은 흉부 움직임, 심장 인공물의 소음으로 인해 어려운 일이었습니다. 신호 처리의 최근 발전과 더 나은 진단 방법에 대한 관심 증가로 인해 지표가 개선되었습니다 (12). 웨이블릿 변환과 기계 학습을 사용하여, 중간 축 또는 중간 혈관 선 (13)을 따라 6-8 번째 늑간 공간에 배치 된 표면 EMG 전극을 사용하여 다이어프램 근육 활동을 측정하기위한 새로운 기술이 개발되었습니다. 실제로, 건강한 인간의 다이어프램의 SEMG를 살펴보면 파일럿 연구에 따르면 우리는 70% 이상의 정확도로 6 명의 참가자의 흡기 부하를 예측할 수 있음을 보여주었습니다. SEMG는 또한 기계적 환기가 필요하지 않은 사람들의 호흡기 강도뿐만 아니라 환자 환기기 비동기를 검출하는데 효과적인 것으로 나타났습니다 (14). 그러나, 삽관 준비가 가까워지는 환자를 평가하는 데 사용되는 것은 탐구되지 않았다.

따라서,이 타당성 시험의 목적은 칭찬을받는 환자에서 SEMG의 사용을 탐구하는 것이다. 이 연구의 결과는 다중 사이트 시험을 설계하는 데 사용될 것입니다.