Automatisierte Einleitung der Exspiration verbessert die Synchronisation zwischen Patient und Beatmungsgerät

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Datum: 07.10.2022

Eine aktuelle Studie zeigte, dass die automatisierte Einleitung der Exspiration durch das Beatmungsgerät anhand der Echtzeitanalyse von Kurvenformen ein zuverlässiges Mittel ist, um die Synchronisation bei maschinell beatmeten Patienten zu verbessern (1).

Automatisierte Einleitung der Exspiration verbessert die Synchronisation zwischen Patient und Beatmungsgerät

Die prospektive, randomisierte Crossoverstudie wurde an 15 schwierig zu entwöhnenden Patienten mit normaler bzw. obstruktiver Lungenmechanik durchgeführt, die auf einer Intensivstation eines italienischen Universitätsklinikums mit Druckunterstützung beatmet wurden. Die Studienärzte verglichen die automatisierte Einleitung der Exspiration bei Basisdruck und bei hoher Druckunterstützung (Anstieg von 50 %) mit der Standardeinstellung für die Einleitung der Exspiration (ETS ist auf 25 % des inspiratorischen Peakflows festgelegt) sowie mit der optimierten Einleitung der Exspiration durch einen Beatmungsexperten.

Geringere Verzögerung der Einleitung der Exspiration und weniger ineffektive Atembemühungen

Die Ergebnisse belegten eine signifikante Verringerung von über 85 % bei der Verzögerung der Einleitung (407 ms gegenüber 59 ms) mit der automatisierten Regelung im Vergleich zu den Standardeinstellungen bei der Unterstützung mit Basisdruck. Damit wurde der primäre Endpunkt einer Reduzierung von 75 % übertroffen. Die Anzahl der ineffektiven Atembemühungen verringerte sich um mehr als 75 % (12,5 % gegenüber 2,8 %), wodurch der sekundäre Endpunkt einer Reduzierung von 50 % übertroffen wurde.

Die Verzögerung der Einleitung der Exspiration war sowohl bei Basisdruck als auch bei hoher Druckunterstützung bei der Automatisierung ebenfalls kürzer als bei der Optimierung durch einen Beatmungsexperten. Bei hoher Druckunterstützung kam es im Studienarm mit Optimierung durch einen Experten zu einem Anstieg in der Verzögerung der Einleitung, jedoch nicht im automatisierten Studienarm. Außerdem hielt die Verzögerung auch nach der zweiten Optimierung signifikant länger an.

Bei beiden Druckunterstützungsniveaus war die Asynchroniezeit bei automatisierten Einstellungen bedeutend kürzer als bei der Optimierung durch einen Beatmungsexperten. Ebenso nahm das Tidalvolumen bei automatisierten Einstellungen auf beiden Druckniveaus ab.

Automatisierung und Optimierung durch einen Beatmungsexperten im Vergleich

Die Autoren kamen zu dem Ergebnis, dass die automatisierte Einleitung der Exspiration der Optimierung durch einen Beatmungsexperten ebenbürtig, wenn nicht sogar überlegen ist, was die Verbesserung der Interaktion zwischen Patient und Beatmungsgerät angeht. Die Verringerung der Verzögerung ist bei der automatischen Einleitung der Exspiration signifikanter. Das kann darauf zurückzuführen sein, dass der Trigger für die Exspiration in Echtzeit an die Atembemühungen des Patienten angepasst wird, während die Triggersensitivität bei der Optimierung durch einen Beatmungsexperten fest eingestellt ist, auch wenn die Einstellung auf den Patienten abgestimmt wird.

Den vollständigen Quellenverweis finden Sie unten (Mojoli F, Orlando A, Bianchi IM, et al. Waveforms-guided cycling-off during pressure support ventilation improves both inspiratory and expiratory patient-ventilator synchronisation [Online-Veröffentlichung vor dem Druck: 6. Sept. 2022]. Anaesth Crit Care Pain Med. 2022;41(6):101153. doi:10.1016/j.accpm.2022.1011531).

Fußnoten

Referenzen

1. Mojoli F, Orlando A, Bianchi IM, et al. Waveforms-guided cycling-off during pressure support ventilation improves both inspiratory and expiratory patient-ventilator synchronisation [published online ahead of print, 2022 Sep 6]. Anaesth Crit Care Pain Med. 2022;41(6):101153. doi:10.1016/j.accpm.2022.101153

Waveforms-guided cycling-off during pressure support ventilation improves both inspiratory and expiratory patient-ventilator synchronisation.

Mojoli F, Orlando A, Bianchi IM, et al. Waveforms-guided cycling-off during pressure support ventilation improves both inspiratory and expiratory patient-ventilator synchronisation [published online ahead of print, 2022 Sep 6]. Anaesth Crit Care Pain Med. 2022;41(6):101153. doi:10.1016/j.accpm.2022.101153

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OBJECTIVE

To test the performance of a software able to control mechanical ventilator cycling-off by means of automatic, real-time analysis of ventilator waveforms during pressure support ventilation.

DESIGN

Prospective randomised crossover study.

SETTING

University Intensive Care Unit.

PATIENTS

Fifteen difficult-to-wean patients under pressure support ventilation.

INTERVENTIONS

Patients were ventilated using a G5 ventilator (Hamilton Medical, Bonaduz, Switzerland) with three different cycling-off settings: standard (expiratory trigger sensitivity set at 25% of peak inspiratory flow), optimised by an expert clinician and automated; the last two settings were tested at baseline pressure support and after a 50% increase in pressure support.

MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS

Ventilator waveforms were recorded and analysed by four physicians experts in waveforms analysis. Major and minor asynchronies were detected and total asynchrony time computed. Automation compared to standard setting reduced cycling delay from 407 ms [257-567] to 59 ms [22-111] and ineffective efforts from 12.5% [3.4-46.4] to 2.8% [1.9-4.6]) at baseline support (p < 0.001); expert optimisation performed similarly. At high support both cycling delay and ineffective efforts increased, mainly in the case of expert setting, with the need of reoptimisation of expiratory trigger sensitivity. At baseline support, asynchrony time decreased from 39.9% [27.4-58.7] with standard setting to 32% [22.3-39.4] with expert optimisation (p < 0.01) and to 24.4% [19.6-32.5] with automation (p < 0.001). Both at baseline and at high support, asynchrony time was lower with automation than with expert setting.

CONCLUSIONS

Cycling-off guided by automated real-time waveforms analysis seems a reliable solution to improve synchronisation in difficult-to-wean patients under pressure support ventilation.