의료 중환자실 환자의 eMPC 알고리즘에 의한 엄격한 혈당 조절.

고혈당증은 중환자에게서 흔히 발견됩니다. 치명적인 질병의 스트레스는 포도당 역조절 호르몬을 유발하고 말초 포도당 요구량 증가, 간 포도당 생산 증가, 인슐린 저항성 및 상대적인 인슐린 결핍을 포함하여 탄수화물 대사의 여러 변화를 유발합니다. 더욱이, 코르티코이드, 승압제, 경장 또는 비경구 영양과 같은 임상 개입은 이들 환자를 혈당 수치 상승에 더욱 취약하게 만듭니다. 집중 치료를 받는 환자와 일반 병원 환경에서 고혈당증 환자는 사망률이 더 높습니다. 최근 연구에 따르면 ICU 환자의 엄격한 혈당 조절은 환자에게 훨씬 더 나은 결과를 가져옵니다.

이 새로운 임상 증거를 바탕으로 중환자의 엄격한 혈당 조절을 유지하기 위한 노력이 전 세계적으로 증가하고 있습니다. 그러나 이 목표를 달성하려면 빈번한 병상 혈당 모니터링 및 복잡한 집중 인슐린 주입 프로토콜의 구현을 포함하여 광범위한 간호 노력이 필요하며 이러한 증가된 작업 요구는 바쁜 ICU 간호 직원이 쉽게 수용하지 못할 수 있습니다.

포도당 측정을 기반으로 인슐린을 자동으로 주입하는 폐쇄 루프 제어 시스템의 개발은 엄격한 혈당 조절을 허용하고 ICU 간호 직원의 업무량을 늘리지 않고도 임상 결과를 향상시킬 수 있습니다. EU에서 설립한 프로젝트 CLINICIP(Closed Loop Infusion in Critical Disease Patients)은 중환자실에서 대사 조절을 유지할 수 있는 저위험 모니터링 및 제어 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다. 첫 번째 단계로 로컬 침대 옆 반폐쇄 시스템이 개발될 것입니다. 동맥 지점 측정을 기반으로 적응 제어 알고리즘은 조언을 생성하므로 ICU 간호 직원을 위한 의사 결정 지원 시스템을 나타냅니다. 이 제어 알고리즘은 ICU의 환자를 위해 조정되었습니다. 이 알고리즘을 사용한 첫 번째 연구는 Graz의 Medical University Hospital에서 수행되었습니다. 이 타당성 시험에 포함된 6명의 환자 모두에서 단일 저혈당 없이 혈당 수치를 정상화하고 좁은 목표 범위에서 최대 24시간 동안 유지할 수 있었습니다. 그 후, 이 알고리즘은 다중 중심 무작위 통제 시험 설정에서 테스트되었으며 일상적인 치료 포도당 관리 프로토콜과 비교하여 저혈당 사건의 감소와 목표 범위 내에서 더 높은 비율의 포도당 값을 통해 우월성을 보여주었습니다. 본 연구에서는 알고리즘 그룹의 시간당 샘플링 빈도가 알고리즘 그룹의 결과에 긍정적인 영향을 미쳤다는 사실이었다. 따라서 향상된 버전의 알고리즘(eMPC)에서는 샘플링 간격이 최대 240분까지 확장됩니다.

이 연구의 목적은 일상적인 치료와 비교하여 중환자의 혈당 조절을 위한 향상된 모델 예측 제어 알고리즘의 타당성을 평가하는 것입니다.