심장사 후 기증에서 무호흡 예측 및 사망까지의 시간 예측

심장사 후 기증(DCD)은 환자가 연명 요법(WLST)의 선택적 철회 후 장기를 기증할 수 있는 기회를 갖는 방법입니다. 종종 이러한 환자들은 뇌사로 진행되지 않았거나 진행 중인 의료가 유익하지 않은 것으로 간주되는 심각한 의학적 상태를 가지고 있지만 치명적인 신경학적 손상을 겪었습니다. DCD는 대기자 명단이 늘어나고 장기가 부족해지는 시기에 이식을 위한 장기의 중요한 공급원이 되었습니다.

DCD를 통해 장기를 기증하기 위해서는 잠재적인 기증자가 생명 유지 요법을 중단한 후 특정 기간 내에 사망에 이르게 해야 합니다. 이 기간은 다양하지만 일반적으로 WLST 후 120분 미만입니다. 온타리오에서 잠재적으로 자격이 있는 DCD 기증자의 최대 40%가 이러한 이유로 장기 조달을 진행하지 않습니다(Trillium Gift of Life의 내부 데이터).

성공적인 장기 조달 가능성의 불확실성과 가변성은 가족, 의료 팀 및 장기 검색 팀에 영향을 미칩니다. 이러한 감정적 및 자원 부담은 장기 기증 자격이 있는 합리적인 가능성이 있는 후보자에게만 발생한다는 것이 중요합니다. WLST와 순환 정지(및 장기 조달) 사이의 경과 시간은 조달된 장기의 품질에 중요한 영향을 미치며 일부 장기는 사망 후 이식할 수 없습니다. 마지막으로, 장기 조달 팀과 수술실을 대기 상태로 유지하는 것은 귀중한 병원 자원을 소비하고 다른 임상 업무에서 이러한 인적 및 물리적 자원을 제거합니다.

잠재적인 DCD 기증자에서 WLST 후 사망까지의 시간을 예측하기 위해 몇 가지 다른 예측 도구가 제안되었지만 유용한 것으로 입증된 도구는 없습니다. 보다 일반화 가능한 예측 도구를 도출하려면 WLST를 받는 다양한 환자에게 공통적인 유효한 예측 변수를 식별해야 합니다. 우리는 새로운 예측 모델 개발에서 무호흡 또는 호흡 부전을 예측하는 기능 추가를 제안합니다.

이전 연구에서 사망까지의 시간 예측을 위한 중요한 변수를 제안하는 동안 무호흡(신경학적 및 비신경학적)에 초점을 맞춘 기능이 WLST 이후의 사망 시간을 독립적으로 예측할 것이라는 가설을 세웁니다.

무호흡의 신경학적 예측인자: 이전 연구에서는 사망까지의 시간과 관련된 무호흡에 대한 하나 또는 두 개의 신경학적 위험 요소를 일관되게 확인했습니다. 이러한 위험 요소는 개별적으로 평가되었으며 더 광범위한 인구 또는 조합에서 엄격하게 연구된 적이 없습니다. 우리는 이전에 특정 연구에서 사망까지의 시간과 관련이 있는 것으로 밝혀진 무호흡에 대한 다음 신경학적 위험 요소를 평가하고자 합니다. 기계적 환기.

무호흡의 비신경학적 예측인자: 현재까지 무호흡의 비신경학적 원인에 초점을 맞춘 기능을 평가한 연구는 없습니다. 무호흡의 신경학적 예측 인자가 대부분의 연구에서 확인된 일관된 특징이라는 점을 감안할 때, 신경학적 원인을 넘어선 무호흡의 추가 예측 인자를 평가하는 것이 심오한 저산소증을 초래하므로 유사하게 사망까지의 시간과 관련이 있을 수 있다는 가설을 세웁니다. 일부 연구자들이 BMI와 체중의 기여도를 평가했지만, 우리는 상기도 폐쇄의 보다 명확한 특징을 추가하면 예측 도구의 성능이 강화될 것이라고 가정합니다. 목 둘레, 기관내관 커프 누출 없음, 체액 균형 및 폐쇄성 수면 무호흡증(OSA) 병력은 새롭고 예측 도구의 작동 특성을 개선할 수 있습니다.

목 둘레는 기도 폐쇄와 관련이 있는 것으로 밝혀졌으며 OSA에 대한 수많은 예측 도구에 통합되었습니다. 뇌졸중 후 상기도 폐쇄의 유병률 및 예측인자를 평가하는 연구에서, 목 둘레는 급성 뇌졸중 후 24시간 동안 발생한 상기도 폐쇄와 독립적으로 연관되었습니다. 풀링된 분석에서 커프 누출이 없다는 것은 92%의 특이성으로 발관 후 천명을 예측하는 것으로 나타났으며, 따라서 기도 개방성의 임박한 손실을 시사합니다. 유체 균형은 또한 포스트 발관 실패와 관련이 있는 것으로 밝혀졌습니다.

우리는 무호흡에 대한 신경학적 및 비신경학적 위험 인자, 기타 임상적으로 중요한 변수 및 WLST 후 사망까지의 시간 사이의 연관성을 평가하기 위해 기증에 대한 동의를 얻은 DCD를 고려 중인 모든 환자에 대해 전향적 관찰 코호트 연구를 수행할 것입니다. 이 데이터를 사용하여 잠재적인 DCD 기증자에서 WLST 후 사망까지의 시간 예측을 위한 일반화 가능한 예측 모델을 도출합니다.