Исследование диагностической точности алгоритма прогнозирования индекса гипотензии (HPI) при резекциях легких

Индекс прогнозирования гипотонии (HPI) — это гемодинамический показатель, разработанный специально для прогнозирования эпизодов интраоперационной гипотонии (IOH). Он основан на алгоритме, запрограммированном на клинической платформе монитора Edwards Lifesciences HemoSphere (Ирвайн, Калифорния, США). HPI основан на непрерывном анализе формы волны артериального давления. Он обрабатывается в дополнение к алгоритму FloTrac с помощью собственного датчика Acumen IQ и использует технологию искусственного интеллекта. После внутренней валидации алгоритм был проспективно, внешне и клинически проверен на общехирургических, периоперационных пациентах, сердечно-сосудистых хирургических пациентах и ​​пациентах отделений интенсивной терапии с COVID-19, находящихся на искусственной вентиляции легких.

В отличие от традиционных систем мониторинга, которые отображают физиологические параметры в реальной жизни, алгоритм HPI обнаруживает самые ранние изменения, многомерную изменчивость и взаимодействие в физиологических взаимосвязанных данных о преднагрузке, постнагрузке и сократимости, чтобы предоставить индекс, прогнозирующий предстоящий гипотензивный эпизод. . Переменные, используемые запатентованным алгоритмом для расчета HPI, следующие: вариабельность сердечного ритма (изменения частоты сердечных сокращений/изменения САД); сложность формы сигнала артериального давления (приблизительная энтропия формы сигнала, энтропия образца сигнала, мера частотной области гармоник более высокого порядка); параметры преднагрузки (изменение пульсового давления ППВ, изменение ударного объема СВВ); параметры сократимости (наклон восходящей части кривой давления во времени, dP/dt); и параметры постнагрузки (УВО, динамическая артериальная эластичность Eadyn), но их относительный вклад в итоговый индекс не выявлен.

Окончательные значения индекса HPI варьируются от 1 до 100, при этом увеличение числа указывает на большую вероятность надвигающегося гипотензивного события. Эти события определяются как среднее артериальное давление (САД) <65 мм рт.ст., происходящее в течение более одной минуты. Значения HPI предсказывают возникновение гипотонии за пять-пятнадцать минут до события с чувствительностью и специфичностью в обоих временных интервалах более 80%. В большинстве исследований значение 85 HPI предсказывает эпизод гипотонии, и это значение произвольно предварительно запрограммировано в мониторе HemoSphere, чтобы предупредить врача и позволить упреждающие реакции минимизировать или даже полностью предотвратить интраоперационную гипотонию.

Параметры, используемые и включенные в монитор HemoSphere, могут помочь врачу в оптимальном лечении ИОГ. Эти переменные «вторичного экрана» включают параметр сократимости левого желудочка (dP/dt), параметр динамической преднагрузки (SVV) и параметр динамической эластичности артерий Eadyn после нагрузки.

Максимальное повышение давления в левом желудочке (ЛЖ) (LV dP/dt max) является классическим маркером работоспособности и систолической функции ЛЖ. Его традиционно определяют как изменение давления в полости левого желудочка в течение периода изоволюметрического сокращения, и первоначально требуется катетеризация ЛЖ. В клинической практике для оценки значения dP/dt и прогнозирования потребности в инотропной поддержке используется суррогатная кривая периферического артериального давления.

SVV является динамическим параметром преднагрузки и представляет собой разницу ударного объема левого желудочка, вторичную по отношению к изменениям внутригрудного давления, вызванным механической вентиляцией легких.

Динамическая эластичность артерий Eadyn представляет собой долю вариации пульсового давления (PPV) к SVV. Его можно использовать для оценки сосудистого тонуса, который может предсказать реакцию артериального давления после объемной нагрузки и/или потенциальный ответ на введение вазопрессоров.

И PPV, и SVV считаются более эффективными, чем статические индексы, для прогнозирования реакции на жидкость. Оба они основаны на взаимодействии сердца и легких и отражают гемодинамические циклические изменения, вызванные искусственной вентиляцией легких в условиях закрытой грудной клетки. Их значения достоверно коррелируют с величиной ЖТ. Текущая стратегия интраоперационной вентиляции с низким дыхательным объемом защищает легкие, но в то же время снижает надежность динамических показателей, особенно в условиях открытой грудной клетки. Из-за ограниченности изменений внутригрудного давления в течение дыхательного цикла в условиях открытого легкого существует риск получения ложноотрицательных значений параметра. PPV и SVV, по-видимому, неточны в прогнозировании реакции на инфузию в условиях открытой грудной клетки во время кардиоторакальной хирургии.

HPI был валидирован в общей хирургии и отделениях интенсивной терапии, но не в торакальной хирургии при односторонних операциях на открытой грудной клетке. Эти процедуры включают не только значительные аномальные физиологические состояния (открытая плевра и защитная вентиляция одного легкого), но и высокую частоту внезапных мануальных хирургических вмешательств. Все эти факторы могут существенно повлиять и поставить под угрозу производительность HPI.

Целью данного исследования является валидация технологии HPI в процедурах резекции легкого с открытой грудной клеткой с использованием вентиляции одного легкого. В исследовательскую группу войдут 60 взрослых пациентов, прошедших процедуру резекции легкого под общим наркозом с открытой грудной клеткой и вентиляцией одного легкого.

Во время операции состояние пациентов будет контролироваться с использованием стандартного инвазивного гемодинамического мониторинга с помощью датчика артериального давления и одновременно с монитором HemoSphere с программным обеспечением HPI, подключенным к датчику Acumen IQ (Edwards LifeSciences, Ирвайн, Калифорния, США). Врачи не будут видеть результаты монитора HemoSphere. Гемодинамические кривые и данные прогнозирования HPI, включая гипотензивные события (IOH), будут записываться с момента введения артериальной канюли до выхода из операционной. Записанные данные будут разделены на семь когорт, представленных отдельными временными рамками:

0. Исходное положение до индукции, лежа на спине, самостоятельное дыхание (при наличии и перед индукцией вставленной артериальной канюлей)

1. Лежачее положение, анестезия с закрытой грудной клеткой, интубация, двухлегочная вентиляция
2. Лежа на боку, закрытая грудная клетка, двухлегочная вентиляция
3. Лежа на боку, закрытая грудная клетка, вентиляция одного легкого (OLV)
4. Лежа на боку, открытая грудная клетка, вентиляция одного легкого (OLV)
5. Лежание на боку, закрытая грудная клетка, двухлегочная вентиляция после резекции
6. лежа на спине, закрытая грудная клетка, двухлегочная вентиляция

Мы оценим чувствительность (напоминание) и положительную прогностическую ценность (точность) алгоритма HPI и опишем количество ложных тревог, а также пропущенных событий, не ссылаясь явно на специфичность или отрицательную прогностическую ценность.

Проведение исследования и отчетность будут осуществляться в соответствии с рекомендациями STARD.