重症患者Atot en Ka的实验测定

为了使用血气分析诊断酸碱紊乱，目前使用多种方法。 其中包括经典的 Henderson-Hasselbach 碳酸氢盐方法和 Stewart1 的物理化学方法。 所有这些都已证明在数学上是兼容的 2。

诊断酸碱紊乱的代谢成分依赖于对所谓离子间隙的评估：经典酸碱法的阴离子间隙和 Stewart 方法的强离子差 (SID)。 这种差距可能会揭示未识别的阴离子，以提供更准确的诊断。 特别是它们可以区分相对高氯血症和其他强离子，如乳酸、酮、水杨酸盐、柠檬酸盐和乙二醇3。

两个间隙的准确性取决于弱酸解离的估计：A-。 这个 A- 取决于弱酸 (Atot) 的总浓度，其中白蛋白是最重要的，以及这些弱酸的有效解离常数 (Ka)，它决定了 Atot 的解离分数。 这种离解分数需要在离子间隙中考虑。 这反映在纠正白蛋白阴离子间隙的建议中，并纳入了 SID，其中包括设计的白蛋白因子 3、4。 然而，白蛋白的校正因子目前基于动物和健康志愿者的数据4-9。 与健康志愿者相比，重症患者的白蛋白和蛋白质含量非常不同，尤其是在败血症中。 此外，尚不清楚这些患者的白蛋白亚基组成是否不同。 此外，不同的蛋白质种类可能在危重病人中上调或下调 1,8,9。因此，从病理生理学的角度来看，Atot 和 Ka 以及 A- 在危重病人中可能有所不同。 然而，之前没有研究过这些问题是否以及在多大程度上影响了该人群中的 Atot 和 Ka，从而影响了 A-。

此外，之前研究该值的研究表明，间隙计算中未测量的阴离子的值高于预期值。 尽管进行了包括高效液相色谱在内的严格实验，但尚未阐明这些未测量阴离子的来源 17-20。 然而，如果 Stewarts 方法中所做的假设无效，则可能不得不质疑这些未知阴离子的存在。

因此，通过实验确定弱酸的确切贡献及其在脓毒症中的解离具有重要意义。 这可能对这些患者产生重大影响，因为不同的假设最终会导致他们计算出的阴离子间隙或 SID 发生变化。 这可以减少不必要的诊断测试，改变最终诊断，从而改变治疗。

在这项研究中，研究人员旨在通过使用体外 CO2 眼压计、血浆透析和 Marquardt 回归分析，通过实验确定 Atot 和 Ka 以及它们在重症监护室收治的危重脓毒症患者中的解离分数 A-。 此外，作为对照，研究人员将对常规心脏手术后进入重症监护室的患者进行同样的操作。 此外，将两组的 Atot 和 Ka 值与先前研究中从人类志愿者获得的值进行比较4。

为实现这一目标，研究人员将从这些患者的血浆样本中绘制出 CO2 与 pH 滴定曲线。 然后，研究人员将使用 Marquardt 非线性回归分析通过同时求解这些参数来量化 Atot 和 Ka 以及 SID21。 为了使 Atot 和 Ka 的量化更加稳健，研究人员还将在将获得的血浆样本与已知成分的晶体溶液进行透析后进行相同的实验，以消除与 SID 估计相关的误差。 最后，将两组的 Atot 和 Ka 值与先前研究中从人类志愿者获得的值进行比较4。 对于碳酸氢盐和碱过剩居中框架的应用，Atot 和 Ka 值将与白蛋白和蛋白质含量相关，以更新危重病人阴离子间隙的校正因子。