중환자의 신체적 구속

배경: 중환자실(ICU)에서 환자의 신체적 구속은 일반적인 관행이며 침습적 인공호흡 지원 유무에 관계없이 모든 ICU 환자의 50%가 유병률을 보이는 것으로 추정됩니다(1). 신체적 구속의 유행은 환자 집단(외과, 심장, 외상, 화상 및 일반 집중 치료 환자)에 따라 ICU마다 다릅니다. 인공호흡을 하는 환자의 경우 낙상, 자해, 필수 의료기기(기관지관, 중추 정맥 주입, 배출 등) 환자에 의해. 환기가 되지 않는 환자의 경우 섬망 또는 인지 저하가 있는 환자에서 약물학적 항섬망 치료와 함께 물리적 구속이 종종 시행됩니다(1).

그러나 물리적 구속은 피부와 연조직, 혈관, 말초신경, 근육, 골격 등의 손상을 포함하여 많은 결점을 가지고 있다(2). 또한 신체적 구속은 안절부절과 섬망의 증상을 악화시킬 수 있으며 심지어 이러한 환자의 외상 후 스트레스 장애가 발생할 위험을 증가시킬 수 있습니다(3,4).

중환자실 환자의 신체적 구속은 장단점이 있지만 현재 신체적 구속에 대한 합의된 기준은 없으며 언제, 얼마나 오래 사용할 것인지는 주치의의 재량에 달려 있다. 최근 몇 년 동안 기계 환기 환자에게 제공되는 진정제의 양을 줄이는 경향이 있어 완전히 또는 부분적으로 의식이 있는 환자의 물리적 구속 발생률이 증가할 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다(5). .

목표: 계획된 연구의 첫 번째 단계(이 연구에서)에서 기계적 인공호흡 지원 유무에 관계없이 ICU 환자의 신체적 억제 유병률, 이들의 임상적 특성 및 섬망 비율을 평가하고자 합니다. 연구의 두 번째 단계(향후 연구에서)에서 - 우리는 ICU에서 환자의 물리적 구속 비율을 줄이기 위해 물리적 구속을 위한 특정 프로토콜을 설치할 계획입니다.

연구의 첫 번째 단계에서 얻은 데이터는 ICU에서 물리적 구속이 필요한 환자를 특성화하는 데 도움이 될 수 있으며, 이를 통해 ICU에서 물리적 구속의 유행을 줄이는 데 도움이 되는 프로토콜을 생성하려고 시도할 것입니다. 예를 들어, 물리적 억제가 필요한 환자 그룹이 RASS 점수로 측정된 섬망을 더 자주 경험하는 경향이 있는 경우, 우리는 이러한 환자의 섬망 치료를 위한 특별 프로토콜을 공식화할 수 있습니다. 일부 경우. 모든 정규 환자의 약물 치료를 가능한 한 빨리 항정신병 약물로 갱신하거나 금단 증후군을 예방하기 위해 치료를 시작하는 것(만성 에탄올 남용 또는 정기적인 벤조디아제핀 치료. 환자의 가족 구성원, 음악, 텔레비전, 밤 시간에 환자의 방을 어둡게 유지하는 것과 같은 다른 조치뿐만 아니라 섬망 유병률을 줄이기 위해 대체 조치를 사용할 수도 있습니다. 이러한 환자의 특성화는 이러한 치료 프로토콜의 공식화에 필수적입니다.

방법 및 재료:

연구 유형: 데이터 수집에 기반한 후향적 연구. 데이터는 병원 컴퓨터 시스템에서 추출됩니다. 이 연구에는 2020년 1월 1일부터 ICU에 입원한 모든 환자가 포함됩니다. 2020년 12월 31일까지. 환자는 총 1000명 정도다.

포함 기준: 2020년 1월부터 2020년 12월 말까지 일반 집중 치료실에 입원한 18-99세의 모든 환자.

데이터 수집: 병원 기록 및 컴퓨터 시스템(Chameleon 시스템 및 iMDsoft 소프트웨어)에서 후향적 관찰 데이터 수집.

수집된 데이터: 연령, 성별, 병원 및 ICU 입원 시간, 환기 일수, 28일 사망률, 만성 약물 요법을 포함한 과거 병력, APACHE-2 점수, 입원 젖산 수준, 압박 또는 근수축 지원 필요, 투석 필요, 필요 기관절개술의 경우, ICU 입원 유형(감염, 외상 등), RASS 점수로 측정된 섬망 점수, 물리적 구속의 필요성, 물리적 구속의 지속 시간, 자가 발관의 유병률, 낙상 및 부주의한 회복을 포함한 자해 상해의 유병률 튜브 또는 기타 의료 기기.

연구 그룹 규모: 1000명의 환자. 통계 분석: 모든 인구통계학적 및 환자 내 매개변수는 데이터 유형에 따라 자격을 갖춘 통계학자가 통계적으로 조사합니다. 현재 연구 그룹은 통제 그룹(중재 전)이 되고 두 번째 그룹은 치료 그룹(중재 후, 즉 ICU에 새로운 물리적 구속 프로토콜을 만들고 설치한 후)이 됩니다. 우리는 카이 제곱 테스트를 사용하여 분석할 것입니다. 불연속 데이터 및 Mann-Whitney 테스트를 통해 연속 데이터를 분석합니다.