신생아의 자발 호흡 시도에 의한 발관 결과의 통합 예측

장기 기관 내 기계적 환기는 성문하 협착증, 세균 집락 형성 및 기관지폐 이형성증을 포함하여 신생아에게 심각한 부작용이 있습니다. 신생아 건강 전문가는 기계 환기 기간을 가능한 최소 기간으로 제한하는 것을 목표로 합니다. 발관에 대한 결정은 일반적으로 현재 인공호흡기 설정, 혈액 가스 분석 및 유아의 전반적인 임상 상태를 기반으로 하는 임상적 결정입니다. 반면에 신생아는 일반적으로 발관에 실패하고 외상성 침습적 절차인 재삽관이 필요하며 이는 침습적 기계 환기의 전체 기간을 더 연장할 수 있습니다. 따라서 발관 결과에 대한 준비 상태를 정확하게 예측하면 호흡기 이환율이 눈에 띄게 감소할 것입니다.

많은 연구가 발관 결과를 예측하는 방법을 평가했습니다. 그 중 자발 호흡 시험(SBT)은 가장 높은 예측 가치를 유지하는 것으로 나타났습니다. 이는 영아를 침습성 기계 압력 제한 시간 주기 환기 환기에서 일정 기간 동안 기관내 지속 호기말 양압(ET-CPAP)으로 전환하는 것을 포함합니다. 5분 동안 포화도와 심박수를 면밀히 모니터링합니다. 테스트 중에 저산소증이나 서맥이 없으면 유아가 테스트를 통과합니다. 성공적인 SBT는 93%의 양성 예측값, 97%의 민감도 및 73%의 특이도를 가집니다. 성공적인 SBT와 SBT 동안 호흡 매개변수의 가변성 증가의 조합은 시험의 민감도를 추가로 증가시키는 것으로 보고되었습니다. 아쉽게도 특이성은 75% 미만으로 유지됩니다.

King's College Hospital에서 SBT는 임상 지침에 따라 일상적인 임상 치료의 일부를 구성하며 발관 전에 시험을 수행하는 것은 주치의의 재량입니다.

호흡 작용은 호흡 근육에 의해 수행됩니다. 손상된 호흡 근육 기능은 호흡 근육 피로 및 호흡 부전의 위험이 더 높으며 기계적 환기가 필요합니다. 호흡근 기능은 인공호흡을 받는 영아의 발관 결과에 대한 독립적인 예측 인자로 확인되었습니다. 호흡근 기능을 정량화하는 한 가지 간단한 방법은 자발 호흡 후 기도 압력 신호의 감소 속도로 표시할 수 있는 흡기 근육의 이완 속도입니다. 개념적으로, 비효율적인 근육 기능은 시간이 지남에 따라 기도 압력의 기준선으로 점진적으로 떨어지는 것으로 나타납니다. 이 방법의 기초가 되는 원리는 골격근이 증가된 외부 부하에 대해 수축할 때 골격근 섬유에 의한 칼슘 섭취가 느려짐에 따라 이완이 느려진다는 것입니다. 물성적으로 피로한 근섬유는 수축 후 이완하는 데 시간이 더 오래 걸리며, 이러한 이완율의 감소는 이완 시상수의 증가와 최대 이완율의 감소로 정량화할 수 있습니다.

흡기근의 이완 속도는 신생아가 아닌 집단에서 호흡근 기능을 정확하게 설명하는 것으로 나타났습니다. 흡기 근육 이완 속도에 대한 정보는 일상적인 임상 치료의 일환으로 압력 포트와 유량 센서를 사용하여 시간 경과에 따른 기도 흐름, 전달된 부피 및 압력을 기록하는 인공호흡기 그래픽에서 쉽게 사용할 수 있습니다. 연구자가 아는 한, 신생아의 발관 결과를 예측하는 데 있어 이 정보의 잠재적 가치는 현재까지 조사되지 않았습니다.

일반적으로 호흡근 기능 장애는 미성숙, 근육량 감소 및 미숙아 관련 합병증으로 인해 미숙아에서 발생합니다. 또한 선천성 횡격막 탈장(CDH) 및 위벽파열증 및 팔뚝돌출증과 같은 전벽 결손(AWD)이 있는 영아도 적절한 시기에 성공적인 발관을 불가능하게 할 수 있는 호흡근 기능 장애가 있는 것으로 보고되었습니다. King's College 병원은 CDH 및 AWD가 있는 많은 수의 영아를 돌보며 영아의 호흡근 기능 평가에 오랜 전통을 가지고 있어 CDH 및 AWD를 가진 영아를 모집하기에 이상적인 장소입니다.

연구자의 가설은 SBT 동안 흡기 근육의 이완 속도를 이용한 호흡 근육 기능 평가가 발관 결과를 정확하게 예측할 수 있다는 것입니다. 이 예측은 SBT의 결과 및 SBT 동안 호흡 매개변수의 가변성과 같은 SBT 파생 호흡 기능 매개변수와 함께 또는 이완 속도에 대해 독립적으로 존재할 수 있습니다. 따라서 호흡 근육 기능 데이터를 통합하는 통합 알고리즘을 생성할 수 있습니다. 이것은 대규모 코호트에서 검증되고 발관 결과의 예측 정확도를 증가시킬 수 있으므로 재삽관 관련 호흡기 이환율을 줄일 수 있습니다.

이것은 전향적 관찰 코호트 연구가 될 것입니다. 이 연구의 목적은 King's College 병원의 신생아 병동에서 향후 12개월 동안 계획된 모든 발관에서 이완 속도, 기도 흐름, 기도 압력, 일회 호흡량 및 경피적 산소 포화도를 측정하는 것입니다. 기록할 데이터에는 출생 시 임신, 출생 체중, 측정 시 수정된 재태 주령, 생년월일, 측정 시 체중, SBT 6시간 이내의 혈액 가스 매개 변수 및 관련 합병증과 같은 기본 역학 매개 변수가 포함됩니다. 개방 동맥관과 같은 SBT의 성공 및 현재 감염의 증거. 알려진 유전적 또는 염색체 이상이 있는 영아, CDH 또는 AWD 이외의 선천적 기형이 있는 영아 및 무기폐 또는 기흉과 같은 국소 급성 폐 병리가 있는 영아는 연구에서 제외됩니다.

지난 2년 동안의 단위 활동을 기반으로 조사관은 80%의 성공적인 동의율로 총 100명의 영아를 측정할 수 있을 것으로 예상합니다. 즉, 미숙아 40명, 만삭아 40명, CDH 및 AWD가 있는 영아 20명입니다. 이것은 새로운 지표이므로 연구가 시작되기 전에 직접 검정력 계산을 수행할 수 없습니다. 필요한 샘플 크기를 결정하기 위해 파일럿 데이터를 기반으로 한 임시 검정력 계산은 6개월 동안 프로젝트의 중간에 수행됩니다. 그러나 연구자들은 유사한 결과 측정을 가진 이전 연구가 훨씬 적은 수의 참가자를 포함했다는 점을 감안할 때 달성된 표본 크기가 연구 목표를 달성하기에 충분할 것이라고 믿습니다.

영유아의 부모 또는 법적 보호자에게 사전 서면 동의를 요청하고 담당 신생아 컨설턴트가 연구에 동의하도록 요청합니다.

임상 팀이 영아가 발관할 준비가 되었다고 판단하면 조사자는 인공호흡기를 기계적 환기 동안 호기말 양압과 동일한 압력으로 인공호흡기를 ET-CPAP로 전환합니다. 기류, 통합된 일회호흡량 및 기도압은 NM3 호흡 기능 모니터(Philips Respironics, Connecticut, USA)로 기록됩니다. 모니터는 맞춤형 Spectra 소프트웨어(3.0.1.4)를 사용하여 노트북(Dell Latitude, Dell, Bracknell, UK)에 연결됩니다. (그로브 메디컬, 런던, 영국). NM3 호흡 프로필 모니터에는 압력, 흐름 및 이산화탄소 센서가 결합되어 있으며 이는 인공호흡기 회로의 흡기 림과 기관내 튜브 사이에 일직선으로 배치됩니다. NM3 모니터는 유량과 압력에 대해 자동으로 보정됩니다. 유량은 고정 오리피스 기압계를 사용하여 측정됩니다. Pneumotachograph의 튜브 중 하나는기도 압력을 측정하기 위해 두 번째 압력 변환기에 연결됩니다. 산소 포화도 및 심박수 모니터링도 수행됩니다.

영아가 15초 이상 서맥이 있거나 FIO2가 15% 증가했음에도 불구하고 SpO2가 85% 미만으로 떨어지면 SBT 실패로 기록됩니다. 이 시점에서 연구가 중지되고 환기가 다시 시작됩니다.

영아는 임상의의 재량에 따라 비강 CPAP 또는 고유량 비강 캐뉼라 산소로 관을 뺄 것입니다.

1차 연구 결과는 발관 후 72시간 이내에 재삽관하는 것입니다. 재삽관에 대한 징후는 다음과 같습니다. (b) 호흡성 산증: PaCO2 >8.5 kPa 및 pH, 7.25; (c)FIO2>0.60으로 SpO2를 90-95% 범위로 유지합니다.

영아가 15초 이상 서맥이 있거나 FIO2가 15% 증가했음에도 불구하고 SpO2가 85% 미만으로 떨어지면 연구가 중단되고 인공호흡이 다시 시작됩니다. 부서의 지침에 따라 엄격한 감염 통제 정책을 따릅니다.

데이터는 아동이 25세가 될 때까지 저장됩니다. 미숙아와 만삭아, 만삭아와 CDH/AWD가 있는 영아 간에 지속적인 결과를 비교합니다. 데이터가 정상적으로 분포된 경우에는 Student's t 테스트를 사용하고 왜곡된 경우에는 Mann-Whitney U 테스트를 사용합니다. 범주형 데이터는 Fisher 양측 정확 테스트를 사용하여 평가됩니다. P<0.05는 유의한 것으로 간주됩니다. 성공적인 발관과 실패한 발관을 정확하게 구별하는 호흡 변수의 능력은 수신기 작동 특성 곡선을 사용하여 평가됩니다. 0.5의 곡선 아래 영역 값은 차별적 값이 없음을 나타내고 값 >0.8은 높은 예측 값을 나타냅니다. 표준 공식을 사용하여 민감도, 특이성, 양성 및 음성 예측 값과 우도 비율을 계산합니다. 통계 분석은 SPSS 소프트웨어(SPSS Inc, Chicago, Illinois, USA)를 사용하여 수행됩니다.

연구자들은 SBT 동안 호흡근 기능에 대한 정보를 통합함으로써 인공호흡을 받는 영아의 발관 결과를 정확하게 예측하는 알고리즘을 만드는 것이 가능할 것으로 예상합니다. 연구자들은 또한 미숙아, 만삭아, CDH 및 AWD와 같은 외과적으로 교정된 기형이 있는 유아에서 호흡근 이완 속도가 다를 수 있음을 입증하기를 원합니다. 이러한 결과는 현지 임상 실습에 통합되어 기계적 환기를 사용하는 영아를 "안전하게 발관할 때"에 대한 지침을 형성합니다. 이렇게 하면 발관 및 재삽관 실패뿐만 아니라 연장된 환기와 관련된 호흡기 이환율을 줄일 수 있습니다.