Оптимизация стратегии вентиляции путем использования положительных целочисленных показателей дыхания (OPTIMVSPRIME)

• Введение и обоснование

Вентиляция с прерывистым положительным давлением (IPPV) требуется почти каждому пациенту, находящемуся под общей анестезией. Признано, что IPPV является нефизиологичным способом дыхания и при неправильном его применении может привести к серьезным осложнениям. 1 Известные осложнения IPPV включают (но не ограничиваются ими) десатурацию, ателектаз и баро/волютравму.

Многие исследования пытались определить оптимальные настройки параметров вентиляции во время IPPV. 2 Однако в настоящее время неизвестно, связано ли использование определенных наборов параметров вентиляции с улучшением результатов у пациентов, перенесших процедуры под общей анестезией.

IPPV обычно устанавливается с использованием набора параметров, определяющих респираторные характеристики, среди которых пиковое давление на вдохе (PIP), положительное давление в конце выдоха (PEEP), давление плато (PlatP) и фракция вдыхаемого кислорода (FiO2). 3 Регулировка этих параметров позволяет врачу оптимизировать механические характеристики искусственного дыхания пациента.

IPPV циклически изменяет внутригрудное давление. Давление увеличивается во время вдоха и снижается во время выдоха. Влияние повышенного внутригрудного давления, вызванного ИПВП, на гемодинамические параметры хорошо известно и является одним из факторов, используемых анестезиологами при назначении ИПВГ. Давление IPPV может как увеличивать, так и уменьшать гемодинамические параметры, такие как преднагрузка на сердце и напряжение стенки левого желудочка, влияя таким образом не только на оксигенацию и декарбонизацию, но также на сердечный выброс, потребление кислорода миокардом и прямую оксигенацию головного мозга. Взаимосвязь между дыханием и кровообращением демонстрирует сложную динамику, и понимание этого может помочь обеспечить более естественные и физиологичные модели дыхания, что приведет к улучшению оксигенации и уменьшению респираторного дистресса.

Помимо прямого влияния положительного вентиляционного давления на гемодинамические факторы, при исследовании взаимосвязи между IPPV и исходами пациентов необходимо учитывать циклический характер как IPPV, так и гемодинамических факторов. Когда изменения дыхательного давления совпадают с соответствующими физиологическими явлениями, каждый цикл может оказывать аддитивное влияние на оба параметра. Кроме того, совпадающие физиологические циклы могут привести к «увлечению дыхания», когда дыхание, вызванное аппаратом искусственной вентиляции легких, становится асинхронным с собственным дыхательным ритмом пациента, что приводит к неэффективной вентиляции и повышенному риску повреждения легких. Кроме того, уменьшение дыхательного вовлечения может помочь снизить вероятность механической усталости и нагрузки на легочную ткань, поскольку позволяет избежать повторяющихся или периодических нагрузок на дыхательную систему. Использование математически определенных наборов целых чисел в качестве настроек параметров вентиляции может уменьшить совпадение дыхательных циклов с повторяющимися физиологическими явлениями. Кроме того, роль математической идентификации оптимальных наборов целых чисел для использования в параметрах аппарата ИВЛ может помочь найти оптимальные настройки для уменьшения осложнений, связанных с вентиляцией с прерывистым положительным давлением.

Вопрос исследования Определить взаимосвязь между использованием математически идентифицируемых целочисленных наборов параметров вентилятора и результатами лечения пациентов.

МЕТОД Описание дизайн исследования

Это ретроспективное исследование базы данных. Будет проведен поиск в базе данных всех случаев взрослых пациентов, перенесших процедуры в УМКГ под общей анестезией с ИПВВ в период с 01.01.2018 по 01.04.2023. Исследователи будут использовать анонимизированные данные только из существующих записей данных пациентов.

В этом исследовании будет изучена взаимосвязь математически идентифицируемых целочисленных наборов параметров настройки вентилятора во время операции, выполняемой под общей анестезией, с IPPV. Данные будут извлечены из электронной базы данных пациентов, и все данные будут обрабатываться анонимно.

Наборы целочисленных параметров будут идентифицироваться с использованием вероятностных алгоритмов (или алгоритмов Монте-Карло) и ситовых методов. Немногофакторные и многофакторные множества будут сравниваться, и для анализа будут рассматриваться только неотрицательные целые числа.

Методы одномерной, многомерной регрессии и анализ смешанных моделей, где это возможно, будут использоваться для определения того, какие наборы целых чисел в настройках параметров вентиляции во время операции, выполняемой под общей анестезией и IPPV, связаны с исходами пациентов, такими как соотношение SpO2 и FiO2/SpO2.