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Ciclaggio automatico per una migliore sincronia paziente-ventilatore

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Data: 07.10.2022

In un recente studio, il controllo automatico del ciclaggio del ventilatore basato sull’analisi delle curve in tempo reale si è dimostrato un metodo affidabile per il miglioramento della sincronizzazione nei pazienti sottoposti a ventilazione meccanica (1).
Ciclaggio automatico per una migliore sincronia paziente-ventilatore

Lo studio crossover, prospettico e randomizzato è stato condotto nel reparto di terapia intensiva di un ospedale universitario italiano e ha coinvolto 15 pazienti con meccanica polmonare ostruttiva o normale sottoposti a ventilazione a supporto di pressione e difficili da svezzare. Gli sperimentatori hanno messo a confronto il controllo automatico del ciclaggio, al basale e in condizioni di supporto di pressione elevato (aumento del 50%), con le impostazioni di ciclaggio standard (ETS pari al 25% del flusso inspiratorio di picco), nonché con un ciclaggio ottimizzato da un medico esperto, sia al basale sia in condizioni di supporto di pressione elevato. 

Riduzione del ritardo di ciclaggio e degli sforzi inefficaci

I risultati hanno evidenziato che, in condizioni di supporto di pressione basali, con le impostazioni automatiche si ha una riduzione significativa di oltre l’85% nel ritardo di ciclaggio (407 ms vs 59 ms) rispetto alle impostazioni standard: l’endpoint primario, corrispondente a una riduzione del 75%, è quindi stato superato. Il numero di sforzi inefficaci è stato inferiore di oltre il 75% (12,5% vs 2,8%), è pertanto stato superato anche l’endpoint secondario, corrispondente a una riduzione del 50%.

Il ritardo di ciclaggio riscontrato in modalità automatica è più breve anche rispetto a quello osservato con l’ottimizzazione da parte di un esperto, sia al basale sia in condizioni di supporto di pressione elevato. In quest’ultimo caso, il ritardo di ciclaggio è aumentato nel braccio gestito con impostazioni ottimizzate da un esperto, ma non nel braccio gestito in modo automatico, e nel primo caso è inoltre rimasto significativamente maggiore anche dopo il secondo intervento di ottimizzazione. 

Con entrambi i livelli di supporto di pressione, il tempo di asincronia osservato è stato significativamente più basso con le impostazioni automatiche rispetto alle impostazioni ottimizzate da un esperto. Analogamente, il volume corrente è diminuito con l’uso delle impostazioni automatiche per entrambi i livelli di supporto. 

Impostazioni automatiche vs impostazioni ottimizzate da un esperto

Gli autori hanno riscontrato che il ciclaggio automatico si è rivelato altrettanto valido, se non migliore, rispetto all’ottimizzazione da parte di un esperto per il miglioramento dell’interazione paziente-ventilatore, ed è risultato superiore per quanto riguarda la riduzione del ritardo di ciclaggio. Questo risultato può essere dovuto al fatto che il trigger espiratorio si adatta in tempo reale agli sforzi del paziente, anziché attenersi alla sensibilità fissa, sebbene personalizzata, che si ottiene con l’ottimizzazione da parte di un esperto.

Vedere di seguito la citazione completa (Mojoli F, Orlando A, Bianchi IM, et al. Waveforms-guided cycling-off during pressure support ventilation improves both inspiratory and expiratory patient-ventilator synchronisation [pubblicazione online precedente la stampa, 6 sett. 2022]. Anaesth Crit Care Pain Med. 2022;41(6):101153. doi:10.1016/j.accpm.2022.1011531​).

 

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

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.