급성 호흡기 병원 증후군 ARDS 환자의 기계적 환기에 의해 유발 된 폐 손상 예방 (PULMODEL)

급성 호흡기 고통 증후군 (ARDS) 환자의 기계적 환기 (MV) 동안, Volotrauma의 감소 및 PEEP (Positive Expiratory Pressure) 정권의 개인화 된 처방에 기초하여 가능한 가장 보호 환기 전략의 적용은 IS 임상 적 이점을 보장하는 것은 특히 조력 부피 (특히 사망률 감소 및 기계적 환기가없는 일수)로 입증되었습니다.

ARDS 환자의 혜택이 임상 시험에서 발견되면 주로 기계적 환기로 인한 손상 감소와 관련이 있습니다.

기술 진보를 통해 기계식 환기 최적화는 펠 트랜스 압력 측정 (TPP 또는 LP) 및/또는 기능적 이미징 데이터 (예 : 전기 임피던스 단층 촬영, EIT).

이러한 모든 모니터링 시스템은 이제 새로운 세대의 인공 호흡기에 통합되었습니다.

• 경피 압력 (TPP); 심각한 압력을 추정함으로써, 연구자들은 폐 스트레스를 평가할 수 있으며 의심 할 여지없이 중요한 폐포 개방 압력을 더 잘 해석 할 수 있습니다.
• 폐 압력 및 부피의 지속적인 측정 (기능성 호흡 용량 (FRC)의 대체물로서의 실행성 폐 부피, EELV)는 호기 된 CO2 동역학 연구 (부피 캡피아 촬영 및 동적 캡놈 측정)를 기반으로 최신 기술을 사용하여 얻을 수 있습니다. .
• 전기 임피던스 단층 촬영 (EIT); 전기 임피던스 단층 촬영 (Pulmovista 500 ®, Drager, Germany, 또는 독일 Lowenstein, ELISA800VIT®, Lowenstein에 통합)은 동적 및 지역 모두에서 폐기 공기의 일부에 대한 완전히 비 침습적, 단면 시각화를 제공합니다.

임상 생리 학적 데이터에 대한이 관찰 연구는 PEEP 및 조석 부피의 교정 변동에 기초하여 순차적 진단 조작 동안 1 차 진단 기동에서 가명화 된 기록 된 데이터의 재사용을 기반으로하며 ARDS의 급성 호흡기 모니터링에 의해 얻어진다 (식도 감기 및. /또는 EIT) 및 최신 권장 사항에 따라.

이 연구에는 구체적인 연구 절차가 계획되어 있지 않습니다. 이 연구는 고급 호흡기 치료를받는 ARDS를 가진 참가자의 일반적인 모니터링의 일부로 수집 된 개인 데이터에 기초하여 독점적으로 수행 될 것입니다. 이 분석은 ICU에서 이러한 유형의 환자를 치료하는 데있어 채용 조작 중에 기록 된 데이터에 중점을 둡니다.

참가자는 개별적으로 정보를 제공하며 연구 목적으로 데이터 재사용에 대한 비 관점은 파일에 기록됩니다. 해당되는 경우, 참가자가 자신의 소원을 표현할 수없고 연구 목적으로 자신의 데이터 재사용에 반대하지 않는 경우 신뢰할 수있는 지원 담당자/친척/부모에게 정보가 제공됩니다. 환자 또는 신뢰할 수있는 지원 담당자/상대/부모에게 정보 메모가 제공됩니다.

모니터링 데이터는 현재 Philips Intellivue® 또는 Mindray Benevision® 모니터링 솔루션을 기반으로 한 데이터 추출 시스템 덕분에 중환자 실의 임상 연구 단위에서 현재 사용할 수 있습니다. Data Warehouse Connect Software 솔루션을 사용하면 이러한 모든 데이터를 미세 샘플링 (추적 용 2ms, 디지털 데이터의 경우 1)으로 수집 할 수 있으며 데이터 분석 및 악용 측면에서 기능을 상당히 확장 할 수 있습니다. 추출 시스템은 ICU에서 작동하는 ICCAA (Intellispace Critical Care and Anesthesia) 정보 시스템 덕분에 투여 된 환자 사건 및 약물 (복용량)과 일시적으로 결합됩니다.

이 데이터는 액세스가 제한된 보안 서버로 다운로드 한 다음 나중에 가명화 된 데이터의 처리를 위해 데이터베이스 (SQL)에로드됩니다.

데이터는 일상적인 치료의 일부로 수집되며 RGPD를 준수하여 통합됩니다.

인구 통계 학적 데이터는 중환자 레코드 (ORBIS 또는 동등한 / 컴퓨터 환자 기록)를 사용하여 수집됩니다.

연구의 목표 고급 모니터링 데이터의 분석은 인공 호흡기에 의한 병변을 방지하거나 줄일 수있는 특성 측정 매개 변수를 제공합니까? 이러한 데이터를 모델에 통합하여 인공 호흡 기능의 실용적이고 단순화 된 모니터링을 위해 디지털 트윈을 구축 할 수 있습니까?