Entropianalys och komplexa patient-ventilatorinteraktioner under mekanisk ventilation (ENTROPY-ICU)

Metoder

1. Definiera komplexa patientventilatorinteraktioner Utredarna definierade "komplexa patient-ventilatorinteraktioner" (CP-VI) som närvaron ensam eller i kombination av en förändring i andningsfrekvensen på mer än 50 % och/eller förekomsten av någon form av asynkronisering
2. Datainsamling och dataanalys Tass- och flödessignaler kommer kontinuerligt att registreras under patientens vistelse på intensivvårdsavdelningen (UCI) med hjälp av BetterCare®-systemet (Better Care®, Barcelona, ​​Spanien). BetterCare använder drivrutiner som är speciellt utformade för att interagera med utsignalen från mekaniska ventilatorer och monitorer vid sängkanten snarare än direkt med patienter. Inspelade signaler synkroniseras och lagras för vidare analys. MATLAB (The MathWorks, Inc., vR2018b, Natick, MA, USA) kommer att användas för att utföra signalbehandling, dataanalys och visuell bedömning.
3. Studiepopulation Utredarna kommer att hämta data från en prospektivt konstruerad databas från en anslutningsplattform (Better Care®) för att interoperera signaler från olika ventilatorer och monitorer och därefter beräkna algoritmer för att diagnostisera patient-ventilatorasynkronier (ClinicalTrial.gov, NCT03451461). Alla de patienter som motsvarar en självextubationshändelse som tidigare registrerats kommer att rekryteras för karaktäriserings- och valideringsprocessen, för att garantera interaktioner och episoder vid patient-ventilator när de bekämpar ventilatorn. Patienter där en spontan andningsförsök före ett försök att frigöra honom/henne från ventilatorn kommer också att rekryteras för att få signaler om Paw och Flow. Kliniska och demografiska data kommer att erhållas från det medicinska diagrammet. Den institutionella granskningsnämnden godkände protokollet och avstod från informerat samtycke eftersom studien var icke-interventionell, utgjorde ingen ökad risk för patienterna och inte störde vanlig vård.
4. Visuell validering av CP-VI Tre forskare kommer visuellt att granska Flow- och Paw-inspelningarna av händelser. Segmentens varaktighet kommer att väljas baserat på tidigare studier där asynkrona kluster utvärderas. Datauppsättningen kommer att väljas i förväg av en expert på mekanisk ventilation som säkerställer balans efter ventilationslägen (grupperade efter tryckstödsventilation (PSV) och Assist-kontrollventilationslägen) och lika fördelning av CP-VI närvaro eller frånvaro. De kontrollerade lägena inkluderade volymassistansventilation (VACV) och tryckassistansstyrd ventilation (PACV). Flödes- och tassspårning kommer att ordnas slumpmässigt i MATLAB före visuell analys för att säkerställa blindning av målskyttarna. Poängtagare kommer att förses med en skriftlig beskrivning av CP-VI egenskaper före visuell analys, som referens. På grundval av CP-VI-definitionen som tidigare beskrivits kommer varje forskare att poängsätta för närvaron eller frånvaron av CP-VI-händelser, utan tidsbegränsning. Den visuella bedömningen kommer att betraktas som guldstandarden.
5. Entropi Entropi är ett icke-linjärt mått som gör det möjligt att bedöma slumpmässigheten hos en serie data. Entropiberäkning kräver tre parametrar: inbäddningsdimensionen, m (ett positivt heltal); toleransvärdet eller likhetskriteriet, r (ett positivt reellt tal); och den totala längden, N, av den analyserade serien.
6. Automatisk CP-VI-detektering En automatiserad algoritm för CP-VI-detektion baserad på Entropy-verktyget kommer att implementeras.
7. Statistisk analys Fleiss kappa-koefficient kommer att användas som tillförlitlighet för överensstämmelse mellan bedömare för visuell bedömning. Den automatiserade algoritmen för CP-VI-detektion kommer att tillämpas över entropiserien som härrör från samma Flow och Paw. Prestandan hos den automatiserade algoritmen kommer att utvärderas på basen av sensitivitet (Se), specificitet (Sp), positiva och negativa prediktiva värden (PPV respektive NPV), noggrannhet (ACC) och Matthews korrelationskoefficient (MCC).
8. Val av m, r och N I entropistudier är ett viktigt steg att bestämma de optimala inställningarna för att robust extrahera slumpmässigheten i en serie data. Därför kommer en optimeringsprocedur av m, r och N att utföras för att korrekt uppskatta CP-VI.