기계적 VEntilation을 위한 위닝 알고리즘 (WAVE)

중환자실에 입원한 환자는 일반적으로 위독한 상태일 때 침습적 기계적 환기 지원을 받습니다. 기계적 환기는 생명을 구하는 개입이지만 신중하게 시행하지 않으면 유해한 결과를 초래하고 폐 손상(인공호흡기 관련 폐 손상으로 알려짐)을 유발할 수도 있습니다. 따라서 기계적 환기 기간을 줄이면 인공호흡기 관련 폐 손상, 인공호흡기 획득 폐렴, 호흡 및 골격근 소모, 환자 불편함과 같은 합병증을 줄여 사망률 및 경제적 비용 등을 줄일 수 있습니다. 이는 기계적 환기의 지속 시간을 더욱 증가시켜 점성 순환을 생성하여 이환율과 사망률을 높입니다.

중환자실(ICU) 직원의 가용성 및 교육은 이유식 프로토콜을 통해 기계 환기 기간을 최소화하는 데 중요한 고려 사항입니다. 주치의가 권장 ​​사항에 따라 환자의 치료 및 환기 관리를 결정하는 것이 일반적입니다. 이것은 일반적으로 의료 라운드의 일부로 발생합니다. 또한 간호사는 주치의의 지시나 현지 가이드라인 프로토콜에 따라 기계 환기에서 환자의 이탈을 관리하는 경우가 많습니다. 이러한 프로토콜 지시, 간호사 중심 이유는 기계 환기 기간을 줄이는 것으로 나타났습니다. 그러나 기간을 단축하려면 간호의 양과 질이 중요한 요소인 것으로 나타났다.

최적의 인공호흡기 전략을 선택하는 데 도움이 되는 몇 가지 의사 결정 지원 시스템이 개발되었습니다. 일상적인 임상 실습을 시작하는 방법을 찾는 사람들은 일반적으로 개별 환자에 대한 상세한 생리학적 설명보다는 임상 지침이나 규칙을 기반으로 했습니다. 이러한 시스템을 사용한 젖 떼기 시험에 대한 최근 Cochrane 검토에서는 이러한 시스템을 사용하면 젖 떼기 기간을 단축할 수 있다고 결론을 내렸지만 이러한 시험 중 많은 부분이 '간단한 떼기' 환자를 기반으로 한다는 점을 지적했습니다. 이러한 환자는 일반적으로 덜 복잡하고 폐 병리가 없으며 48시간 미만 동안 환기됩니다. 그러나 더 긴 기간 동안 인공호흡을 하는 복잡한 환자의 관리를 돕기 위해 개별 환자의 더 자세한 생리학적 설명을 활용하는 프로토콜화된 시스템을 개발하고 검증할 필요가 있습니다.

Beacon Caresystem은 적절한 인공 호흡기 설정에 대해 조언하기 위해 개별 환자의 생리에 맞춰진 수학적 모델을 사용하는 모델 기반 의사 결정 지원 시스템입니다. 개별 환자 설명을 사용하는 개인화된 접근 방식은 기계적으로 인공호흡을 하고 젖을 떼기 어려운 환자를 포함하여 복잡한 환자에게 특히 유리할 수 있습니다. 정확하게 이전 시스템이 충분히 평가되지 않은 시스템입니다. Beacon Caresystem은 이전에 INVENT로 알려진 시스템의 상용 버전으로, 수술 후 심장병 환자와 중증 폐 질환 환자를 대상으로 후향적으로 평가되었으며 정확한 흡기 산소 수준에 대한 조언을 전향적으로 평가했습니다. 또한 시스템이 중증 호흡 부전 환자에서 다양한 환자의 흡기 산소, 호흡 빈도, 일회 호흡량, 압력 지원/제어 및 호기말 양압(PEEP)에 대해 안전하고 적절한 조언을 제공한다는 연구 결과가 거의 완료되었습니다. 발관에 가까운 환자에게(미공개 데이터). 그러나 Beacon Caresystem에 대한 이전 및 진행 중인 연구는 제한된 기간 동안 조언의 안전성과 효능에 초점을 맞추었고 기계 환기로 인한 이유에 초점을 맞추지 않았습니다.

Beacon Caresystem의 핵심은 폐 가스 교환, 산-염기 화학, 폐 역학 및 호흡 드라이브를 포함한 일련의 생리학적 모델입니다. Beacon Caresystem은 이러한 모델을 개별 환자에 맞게 조정하여 현재 측정값을 정확하게 설명합니다. 일단 조정되면 모델은 시스템에서 인공호흡기 설정 변경의 효과를 시뮬레이션하는 데 사용됩니다. 그런 다음 이러한 시뮬레이션의 결과를 사용하여 기계 환기의 상충하는 목표의 균형을 유지함으로써 인공호흡기 설정 변경의 임상적 이점을 계산합니다. 예를 들어, 증가된 흡기량은 혈액의 산증을 감소시키면서 폐압을 유해하게 증가시킵니다. 따라서 적절한 인공호흡기 설정은 바람직한 폐압 값에 대해 가중된 pH의 바람직한 값 사이의 균형을 의미합니다. 이러한 저울이 많이 존재하며 시스템은 가능한 환기 전략에 대해 환자의 총 점수를 계산하여 이들 저울의 무게를 잰다. 그런 다음 시스템은 이 점수를 개선하기 위해 인공호흡기 설정 변경에 대한 조언을 계산합니다. Beacon Caresystem은 "오픈 루프" 시스템으로 작동합니다. 이는 시스템에서 제공하는 조언이 임상의에게 제공됨을 의미합니다. 그런 다음 임상의가 인공호흡기 설정을 변경하고 이러한 변화에 대한 환자의 생리학적 반응을 시스템에서 자동으로 사용하여 모델을 다시 조정하고 새로운 조언을 생성하는 프로세스를 반복합니다.

적절한 조언을 계산할 때 호기말 양압(PEEP)의 올바른 수준을 선택하는 것은 특히 어렵습니다. 그러나 도전의 본질은 폐 이상의 존재 또는 유형과 심장의 기능에 따라 매우 다릅니다. 급성 호흡 곤란 증후군(ARDS)과 같은 중증 폐 이상이 있는 환자는 종종 작고 경직된 폐를 초래하며 자발 호흡이 거의 또는 전혀 없는 인공 호흡 제어 모드에 있는 경우가 많습니다. 이러한 환자의 경우 허탈된 폐 단위를 모집하기 위해 PEEP를 종종 증가시킵니다. PEEP를 높이면 폐압이 높아져 특히 심부전 환자에서 폐 손상, 불완전 호기 및 공기 갇힘, 혈역학적 손상의 위험이 증가할 수 있으므로 이는 어려울 수 있습니다.

지원 인공호흡 모드의 환자는 어느 정도의 자발 호흡이 있으므로 올바른 PEEP 선택에는 다른 기준이 포함됩니다. 이러한 환자는 가능한 한 빨리 젖을 떼고 그 과정의 일부로 PEEP를 줄이는 것이 중요합니다. PEEP 설정이 너무 낮으면 호흡 작업이 추가되어 공기 흐름에 대한 저항이 증가하고 결과적으로 호흡 근육 피로의 위험이 있습니다. 환자가 동적 초팽창으로 인해 고유 PEEP가 있는 경우 PEEP를 고유 PEEP 수준 아래로 낮추면 호흡 근육의 흡기 역치 부하가 증가하고 근육 피로가 발생할 수 있습니다. PEEP가 너무 높으면 호흡근 섬유가 짧아져 압력 생성 능력과 지구력이 감소하여 호흡근 피로의 위험이 증가할 수 있습니다. 압력 지원을 변경하면 저항 또는 autoPEEP가 증가한 경우와 같이 추가 작업 부하에 대처하는 데 도움이 될 수 있는 반면 올바른 PEEP는 추가 부하에 대응할 수 있습니다.

위의 요소는 Beacon Caresystem의 생리학적 모델에서 고려되며 환자별 조언도 PEEP에서 제공됩니다. 시스템은 개별 인공호흡기 설정 변경에 대한 조언 외에도 동맥혈 가스 측정이 필요한 경우, 인공호흡기 모드를 변경하는 것이 중요한 경우, 자발 호흡 테스트에 통과하여 발관을 고려해야 하는 경우에 대해 조언합니다. .

그러나 Beacon Caresystem에 대한 이전 및 진행 중인 연구는 제한된 기간 동안 조언의 안전성과 효능에 초점을 맞추었고 기계 환기로 인한 이유에 초점을 맞추지 않았습니다. 현재 프랑스 병원(Clinical Trials 번호: NCT02842944)과 영국 병원(IRAS 226610)에서 일반적인 의료 집중 치료 환자에 대한 Beacon Caresystem의 이점을 평가하기 위한 연구가 진행 중입니다. 그러나 기계적 환기 요법은 환자 집단에 따라 다를 수 있으므로 Beacon 시스템의 사용 효과에 대한 조사를 다양한 임상 상황에서 연구하는 것이 중요합니다. 다른 연구와 달리 이 연구에서는 원발성 심흉부 질환이 있는 ICU 환자에서 Beacon Caresystem의 효과를 조사할 예정이며, 이 환자는 전 세계 모든 ICU 환자의 상당한 하위 그룹을 나타냅니다.

이 연구의 목적은 Beacon Caresystem의 조언에 따른 기계적 환기를 심장 흉부 ICU 환자의 침습적 기계적 환기가 필요한 시작부터 ICU 퇴원 또는 사망까지 일상적인 치료와 비교하는 것입니다. Beacon Caresystem은 일상적인 관리와 비교하여 시스템 사용이 유사한 관리 결과를 가져오는지 아니면 기계 환기로 인한 젖 떼는 시간이 단축되는지 여부를 조사합니다.