鼻压摆动预测急性低氧呼吸衰竭患者高流量氧疗失败的准确性
2023-09-06 呼吸机从入门到精通 呼吸机从入门到精通 发表于上海
这项前瞻性研究的事后分析的目的是评估ΔPnose在预测高流量鼻氧(HFNO)治疗AHRF早期(24小时)失败方面的准确性。
在非侵入性呼吸支持治疗急性低氧血症呼吸衰竭(AHRF)期间,患者恶化的风险要求监测患者的吸气努力,以避免延迟机械通气(MV)。尽管呼吸频率(RR)和复合指数,如呼吸频率-氧合(ROX)和心率、酸中毒、意识、氧合和呼吸频率(HACOR),可能会识别出主要失败风险的患者,但这些只间接考虑了吸气努力。食管压力测量提供了精确的努力量化;然而,在现实生活中它是不切实际的。在 AHRF 患者中,鼻腔压力摆动 (ΔPnose) 在潮式呼吸期间与食管压力摆动 (ΔPes) 高度相关 。这项前瞻性研究的事后分析(www.clinicaltrials.gov,NCT 03826797)的目的是评估ΔPnose在预测高流量鼻氧(HFNO)治疗AHRF早期(24小时)失败方面的准确性。
符合条件的连续 AHRF 患者被收入莫德纳大学医院莫德纳呼吸重症监护室 (RICU),时间为 2021 年 1 月 1 日-2022 年 6 月 30 日,并开始使用 HFNO (Optiflow 和 AIRVO,Fisher 和 Paykel Healthcare Ltd.)。根据需要获得口头或书面知情同意。年龄 >18 岁,在常规氧供应下外周 SpO2 <90%,通过 Venturi 面罩进行吸入分数为 0.5 的治疗并同意接受鼻腔压力测量是纳入标准。立即插管、使用非侵入性通气 (NIV) 或 MV 的需要,在同一次住院内使用 NIV 或 MV,同时存在高碳酸血症、心源性肺水肿、慢性阻塞性肺疾病、胸壁神经肌肉疾病、实质间质异常、鼻道解剖改变和长期氧治疗均为排除标准。
患者的特征在入住 RICU 时收集,所有患者开始 HFNO(时间 1 [T1])。ΔPnose 由参与研究目的的工作人员测量。在总共 69 名患者(68%)中,同时进行了 ΔPes 记录。在 T1 和 HFNO 开始后 2 小时(时间 2 [T2]),评估 ΔPnose、ΔPes、动脉血气、PaO2/FiO2 比值、RR、HACOR 和 ROX。
从 HFNO 升级到头盔/面罩 NIV 或 MV(即失败)的决定由参与医师(做出,他对 ΔPnose 的结果一无所知。主要结果是 ΔPnose 在 T2 预测 HFNO 失败的准确性。还考虑了 ΔPnose 和 ROX 指数在预测失败方面的比较以及不同时间点 ΔPnose 和 ΔPes 的相关性。
使用接收器操作特征曲线和曲线下面积 (AUC) 来测试准确性。根据 Youden 的 J 统计量选择最佳的 ΔPnose 截止值,以最大化敏感度和特异度之和。使用 Delong 测试评估 ΔPnose 和 ROX 指数之间准确性的比较。在不同时间点使用 Pearson 的 r 或 Spearman 的 ρ 系数进行相关性分析,视情况而定。
事后,我们测试了 ΔPnose 在预测升级到 MV 的准确性和最佳截止值以及ΔPnose、ΔPes 和 ROX 指数之间的相关性。双侧检验 P < 0.05 被认为具有统计学意义 (SPSS 包,版本 25.0;IBM Corp.)。
根据排除标准,210 名符合条件的患者中有 102 名被纳入。其中,91 名 (89.2%) 被诊断为冠状病毒疾病 (COVID-19) 相关肺炎,并且其中 43 名曾被纳入先前发表物 (10)。在入组患者中,35 名 (34.3%) 在 24 小时内失败 HFNO(6 至 12 小时之间)。
表1显示了患者的特征。在任何时候,与成功的人相比,失败的人表现出更高的ΔPnose和ΔPes;在T2时,观察到HACOR、ROX、PaO2/FiO2比率、PaCO2、RR和呼吸努力的组间差异。
ΔPnose在T2时的预测精度很高(图1A),为5.1 cm H2O,即风险的临界值。在T2时,比较ΔPnose的AUC和ROX时没有发现差异(AUC = 0.98; 95%置信区间[CI],0.96–1,P < 0.0001),其失败风险阈值为6.52。在未进行食管测压的患者中(n = 69),ΔPnose仍然显示出较高的预测精度(图1B)。
只有3例失败的患者报告ROX >6.52,而所有3例患者的ΔPnose >5.1 cm H2O(6.7 cm H2O、7.5 cm H2O和6.5 cm H2O)。2名ΔPnose<5.1 cm H2O的患者失败,而报告的ROX<6.52(分别为4.21和6.03)。ΔPnose和ΔPes表现出显著的高相关性(R2=0.91,P<0.0001),在任何时间点均持续存在(平均ΔPes/ΔPnos比=2.21,SD=0.32)。ROX与ΔPnose(R2=0.34,P<0.0001)和ΔPes(R2=0.35,P<0.0001)呈负相关。ΔPnose对MV(n=12)的预测精度较高(0.917; 95% CI,0.86–0.98,P < 0.0001),为6 cm H2O,风险阈值。
在接受 HFNO 的 AHRF 患者的现实队列中,ΔPnose 在预测早期失败方面表现出极好的准确性,类似于 ROX 所显示的结果。鉴于升级到NIV或MV的决定是基于临床变量,ROX在预测HFNO失败方面的高精度并不令人惊讶。ΔPnose(工作人员和主治医师在我们的临床决策中仍然不知情的唯一测量)的类似准确性加强了与结果的关联,避免了纳入偏倚。
ROX 指数与 ΔPes 和 ΔPnose 之间的负相关性很弱,尽管 ΔPnose和 ROX 之间的显着相关性可能表明它们只是部分地测量了相同的现象。尽管无需额外设备即可轻松测量 ROX,但我们认为将 ΔPnose 作为生理变量整合可能会为有恶化风险的 AHRF 患者提供更全面的信息,从而帮助临床医生进行决策。在该线中,潮汐ΔPnose与ΔPes表现出强相关性,因此它成为患者自主呼吸期间吸气努力的有效替代标志。
鉴于研究的局限性(单中心和探索性设计、大多数 COVID-19 患者的人口不平衡、事后分析、缺乏验证队列以及与 ΔPes 评估相关的问题),应谨慎解释目前的研究结果.此外,气流在自主呼吸期间影响 ΔPnose 的作用需要进一步研究。尽管如此,如果数据在多中心和授权研究中得到证实,这些可能会为一种新颖、微创且实用的工具铺平道路,该工具可以实时监测 AHRF 患者的呼吸努力。
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在非侵入性呼吸支持治疗急性低氧血症呼吸衰竭(AHRF)期间,患者恶化的风险要求监测患者的吸气努力,以避免延迟机械通气(MV)。
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