Автоматическое переключение со вдоха на выдох для улучшенной синхронизации дыхания пациента с аппаратом ИВЛ

Новости

Дата: 07.10.2022

Недавнее исследование показало, что автоматическое переключение аппарата ИВЛ со вдоха на выдох, выполняемое на основе анализа кривых в реальном времени, является надежным способом улучшения синхронизации дыхания пациентов при проведении искусственной вентиляции легких (1).

Автоматическое переключение со вдоха на выдох для улучшенной синхронизации дыхания пациента с аппаратом ИВЛ

Проспективное рандомизированное перекрестное исследование проводилось в отделении интенсивной терапии при университете Италии. В нем взяли участие 15 пациентов с нормальной или обструктивной механикой дыхания и затруднениями отлучения от аппарата ИВЛ, которым проводилась искусственная вентиляция легких с поддержкой давлением. Исследователи сравнивали три типа настроек переключения с вдоха на выдох: стандартные (когда чувствительность экспираторного триггера составляла 25% от максимального инспираторного потока), автоматические, а также оптимизированные квалифицированным врачом. Последние два типа настроек тестировались как при исходном, так и при повышенном (на 50%) уровне поддержки давлением.

Уменьшение задержки переключения на выдох и слабые усилия

Согласно результатам исследования, задержка переключения уменьшилась более чем на 85% (с 407 мс до 59 мс) при автоматических настройках по сравнению со стандартными во время поддержки давлением на исходном уровне, превысив первичную конечную точку снижения в 75%. Количество слабых усилий уменьшилось более чем на 75% (с 12,5% до 2,8%), превысив вторичную конечную точку снижения в 50%.

Задержка переключения при автоматических настройках также была короче, чем при настройках, оптимизированных врачом, во время поддержки давлением как на исходном, так и на повышенном уровне. При повышенном уровне поддержки давлением задержка переключения увеличилась у группы пациентов, для которых оптимизировал настройки врач, но не у тех, для кого настройки регулировались автоматически, и была значительно дольше даже после второй оптимизации.

При обоих уровнях поддержки давлением продолжительность асинхронности была значительно ниже у пациентов, для которых настройки регулировались автоматически, по сравнению с теми, для которых настройки оптимизировал врач. Дыхательный объем также был меньше при автоматических настройках на обоих уровнях поддержки давлением.

Автоматизированные настройки и оптимизированные врачом

Авторы исследования пришли к выводу, что автоматическое переключение со вдоха на выдох было так же или даже более эффективным, чем оптимизированное врачом, в плане улучшения взаимодействия между дыханием пациента и аппаратом ИВЛ, а также лучше с точки зрения уменьшения задержки переключения. Это может быть связано с тем, что чувствительность экспираторного триггера адаптируется в реальном времени под дыхательные усилия пациента, тогда как во время оптимизации врачом она является фиксированной (хотя и индивидуально подобранной).

Полная цитата приведена ниже (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.2022.1011531).

Сноски

Список литературы

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

Link to article

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.