12.4评估一种的新的型地自动的无创脉压变异率算法CNAP-PPV准确

wordword/wordEvaluationofanovelautomatednon-invasivepulsepressurevariationalgorithm(评估一种新型的自动无创脉压变异率算法)摘自：国际期刊：putersinBiologyandMedicineVolume43,Issue10,Pages1583-1589,1October2013.±±±3.14%。结果明确自动的AP-PPV算法对于无创血压监测波形和有创血压监测波形都能很好指导病人的液体管理，但需更多的临床评估。引言：一些研究的结果证明了有导向的液体管理〔在外科手术和ICU中，病人的液体给予需要基于客观变量的变化而不是基于一般偏差的估计〕能够明显提高病人的预后结果。最近，对于机械通气状态下的镇静病人的血流动力学功能分析已成为对液体管理更优的方法〔例如：是否通过液体管理--减少流量的给予，能够让心输出量显著增加〕。已经证明，动态指标对于病人的液体响应能力优于静态指标。在这些动态的指标中，PPV脉压变异率--即收缩压和舒X压差异的变化率已经显示比其他的动态指数更可靠，且已经用于对病人的液体管理。〔引言的接下来局部介绍了得到PPV的常规方法时通过有创血压导管介入得到血压值，然后利用手动方式进展计算，且这种方式的准确度很好。--最近，基于一些其他学者的研究，PPV也可以通过AP无创血压监测系统自动得出，且这些研究中，AP提供的PPV能够对病人的液体响应能力显示出较好的准确度和特异性。在这篇研究中，将会比拟无创AP方式下手动计算PPV和自动PPV算法的偏差，以与AP自动PPV与有创PPV的偏差。有创和无创方式下通过手动和自动PPV算法得到的PPV具有良好的一致性，AP自动PPV算法和IBP手动PPV算法之间的偏差具有临床相关性。因此，这种新开发的算法将会是一种有价值的连续评估PPV的方法，但仍需进一步的临床试用。全文翻译：一些研究的相关结果已经证明目标导向液体管理〔即在外科手术和重症监护室中液体给予的剂量应该在基于客观量化的根底上寻求最优化的方案而不是基于一般的根底上〕能够显著提高病人的预后。最近，对于镇静状态下机械通气的病人，通过获得其血流动力学参数的途径来预测病人的液体响应能力〔即：在病人进展补液治疗后或体液流失的情况下，是否病人的心输出量能随之显著增加和减少〕已经是更为准确的方法。动态指标相比于静态指标能够更好的用于对病人液体响应能力的评估。在这些动态的指标中，脉压变异率〔PPV〕〔即收缩压和舒X压的偏差的变化〕已经证明是更为可靠的动态指标相比于其他的动态参数已经被应用于临床的液体管理中。获取PPV的方式：通过有创血压监测〔桡动脉穿刺〕或者无创血压监测技术〔AP每搏/即时连续无创血压监测系统〕。通过有创方式下手动离线计算PPV被认为是医学界的金标准。通常，需要获得连续血压监测信号和气道压信号。为了消除呼吸机中的气道压信号，需要准确的算法来滤除气道压信号，自动和连续地获得仅仅只包含血压信号，从而来评估PPV。大局部的时候，临床上回选择有创血液波形来获取PPV，其显示出高度的准确性。可靠的PPV值也能够通过无创血压波形自动获得，这种方式对于不能进展动脉导管穿刺的病人将非常有价值。AP每搏即时连续无创血压监测系统已经在腹部全麻手术、妇产科、血管外科、神经科等手术中得到验证。当AP与有创血压监测进展比拟时其显示出高度的准确性。从AP血压监测系统中的血压波形自动计算出的PPV对于预测病人液体响应能力已经在血管外科手术和急危重症手术中应用。在这些研究中，Biais等人比拟了自动计算的PPV和有创血压〔桡动脉穿刺〕监测下的PPV。Monnet等人比拟了自动计算的PPV与有创股动脉穿刺血压监测下的PPV。这些结果显示麻醉手术和急危重症手术中，机械通气状态下基于手指传感器采集的血压信号的PPV与有创方式下得到的PPV在病人液体管理中显示出相似的敏感性和特异性。在这篇研究中，我们评估了AP仪器上自动和连续计算得出的PPV值从而来评估AP-PPV算法。这篇研究的目的是通过使用有创血压监测和AP无创血压监测的血压波形来比拟手动计算的PPV与自动PPV算法〔AP〕。2、方法研究协议已被受试者伦理委员会同意〔奥地利格拉茨大学医院〕.所有病人或者他们的亲戚都被告知病人将进展此研究并能够在任何时间拒绝病人的参与。我们研究了重症监护室的10名病人，其都处于镇静状态、使用血管活性药物〔去甲肾上腺素〕和有窦性心率。病人上臂或者手指末端重度水肿的病人将从此研究中排除。使用桡动脉穿刺导管进展有创血压监测〔20G，动脉导管，BD重症监护系统某某，新加坡〕。使用快速冲洗试验来测试导管的阻尼系数和自然频率。所有病人都使用EvitaXL来进展机械通气〔在两相的气道正压模式〕。病人的血压信号只选择那些没有自主呼吸的病人，因为自主呼吸已被证明在液体管理中可能造成病人获得的血压信号用来指导病人的液体管理不可靠。AP包括双指套、前臂压力传感器、上臂血压袖带定标系统。AP是基于体积加压方法〔或血管卸载技术〕，血管卸载技术最早是由Penaz在1970年提出，后来由Fortin等人加以改良〔AP的发明者〕。双指套包括两个相邻的手指套，其用来监测连续无创的血压信号，一次只使用一个手指套来采集信号，每隔5-60分钟其将自动与另一只手指套交换〔在此次研究中将设置为30分钟，这也是制造商建议的交替时间〕。上臂袖带装置是基于示波法血压监测原理其是用来进展每隔5-60分钟的定标〔这篇研究选择时间间隔为15分钟，这也是制造商建议的间隔时间〕。图1.AP：双指套，固定于前臂的压力传感器，上臂血压袖套AP指套被置放于与有创介入导管相反的一侧。AP上臂袖带与有创穿刺在同一侧手臂，从而可以消除手臂间可能引起的误差。虽然对于PPV的研究这样的偏差是不重要的，但是其血压偏差可能直接影响到血压的比拟。有创血压监测的传感器与AP的传感器被放置于接近心脏的水平。AP监测系统与病人的监护仪相连同时进展零校准〔这是制造商建议的〕。AP和IBP血压波形都被同步显示在床旁病人监护仪上，同时采用数据采集软件进展血压数据的采集：使用一个随机的数字发生器，对于每10个病人，分析10次血压波形数据。在产生随机数的过程中，两次血压波形都需进展视觉检查是否有38次心跳。为什么选择38次心跳这是因为其时间比3次典型的呼吸循环周期长。如果观察到所有有创和无创的血压波形中均无伪影点,将执行以下的程序：推荐的PPV金标准值将会通过手动点击鼠标后，选择三个连续脉压的最大值和最小值，使用临床标准的公式来进展计算：PPV=(PPmax
PPmin)/[(PPmax+PPmin)/2]×100%。PPVman值被定义为这三个连续呼吸周期的平均PPV值。PPVman的计算是回顾性的基于有创血压监测和无创血压监测的波形。对于每一个病人，这个程序将会在一样的时间内〔用T1-T10来标示其开始和完毕时间〕取得10对IBP和AP的PPVman值。这些PPVman值将会与显示在AP血压监测系统上的对应时间点〔T1-T10〕PPVauto值作比拟。这些PPVauto值是通过使用厂家提供的软件来进展提取的。根本上来讲，使用AP血压监测系统中植入的专有的PPV算法其将自动搜索机械通气下血压波形的典型波动周期。通过自动监测脉搏波形的最小值和最大值以与标准的经过3个连续呼吸周期平滑处理后的PPV计算公式，PPV的值将通过电脑自动算出。同时，一个基于自适应系数调整的滤波器能够纠正由于异常和波动较大的生理参数计算的PPV，这种自适应调整在最后的PPV值显示在AP监测系统上之前将会进展。PPV的原始算法由制造商提供并以子程序的方式植入到Matlab里。这个子程序刚开始叫做AP血压波形，在测量完毕之后其将自动返回计算出的所有PPV值，这些PPV值都以时间进展标志，接下来其IBP将会应用一样的程序计算出所有的PPVautoIBP值。从这些PPVauto值中，这些分别处于T1-T10之间的对应的PPVmanIBP和PPVmanAP值将会进展比拟。因此，共有100对数据被用于此次研究分析。手动方式和自动方式处理PPV的方式不是完全一样的：手动计算PPV的值是基于心跳的次数，且必须包含3个连续的自主呼吸周期〔对于个体其具有差异性且依赖于他们当前的心跳〕然而自动的PPV算法包括一个更新的滤波器其包含过去的信息并对显示在病人监护仪上的PPV值进展平滑。分析被分成两个局部：〔i〕评估AP自带的PPV算法的准确性；比拟基于一样波形的的手动PPV值和自动PPV值；〔例如：PPVmanAP与PPVautoAP和PPVmanIBP与PPVautoIBP〕；〔ii〕评估自动PPV-AP的临床价值，比拟PPVautoAP与金标准PPVmanIBP。数据的分析是利用MSEXcel2007版本和SPSS〔windows版〕。数据是以均值±平均方差的形式显示。通过计算偏差、偏差的标准方差、回归点和Bland-altman差异分析图来比拟PPV之间的一致性。图二：上面的图形显示出AP血压监测系统上的无创血压信号〔左边的尺度〕和每搏的PPV数值〔在蓝色线上标注的点，右边的尺度〕。下面的图显示相应显示了有创血压信号的波形和数据。〕结果在表一中显示了10例病人的特点。对于每个病人记录了AP和IBP的血压波形，记录时间至少为1h每个病人〔最短的时间为：1:47，最长的时间为：2:44〕。表二总结了这些血压波形的舒X压、收缩压和平均动脉压的值，脉搏压和PPV值。脉压的最小和最大的数据点是通过在IBP和AP信号上手动选取的。3.1、AP中植入的PPV算法的准确度分析手动和自动PPV值之间的差异性〔即自动和手动计算的方式相比，先基于有创血压监测然后基于AP信号〕，其偏差，以与偏差的方差〔95%的置信区间〕被列于图3中。这种分析结果〔即：PPVmanIBP与PPVautoIBP和PPVmanAP与PPVautoAP〕显示出正相关〔分别为:R=0.889和R=0.822;P＜0.001，n=100〕图3.〔a〕回归性曲线〔回归基线和相关性〕和〔b〕Bland-Altman差异分析图〔水平直线代表偏差，水平点状线代表一致性X围〕：PPVmanAP和PPVautoAP，PPVmanIBP和PPVautoIBP。图4每位病人PPV值的中值偏差.所有的值都是以百分比形式显示的。PPVmanIBP=基于IBP信号手动计算的PPV值；PPVauto=基于IBP信号自动计算的PPV值；PPVmanAP=基于AP手动计算的PPV；PPVautoAP=基于AP信号自动计算的PPV。表3显示：〔a〕回归曲线图显示出回归基线和相关系数的一致性；〔b〕Bland-Altam差异分析图显示出在置信区间95%下水平虚线和点状虚线下的一致性，左边是PPVmanAP与PPVautoAP，右边为PPVmanIBP与PPVautoIBP。3.2、基于AP的自动PPV算法的可靠性的临床价值PPVmanIBP和PPVautoAP是正相关的〔R=0.522，P＜0.001，n=100〕。PPVmanIBP和PPVautoAP之间的偏差和标准方差〔95%的置信区间〕显示在图三中。每个病人的主要数据显示在图4中；图4显示〔a〕回归曲线图显示出回归基线和相关系数的一致性；〔b〕Bland-Altam差异分析图显示出在置信区间95%下水平虚线和点状虚线下的一致性。4、讨论这篇研究的结果的第一局部比拟了手动计算的PPV值〔PPVmanIBP和PPVmanAP〕同其对应的自动计算PPV值〔PPVautoIBP和PPVautoAP〕显示出PPV的算法不仅适用于有创监测方式也适用于无创监测方式〔PPVmanAP与PPVautoAP的偏差±±2.03%，相关系数为：R=0.822；PPVmanIBP与PPVautoIBP的偏差±±1.65%，相关系数为：R=0.889〕.第二局部的结果比拟了从AP上得到的PPV值〔PPVautoAP〕与基于IBP血压波形手动计算的PPV值〔PPVmanIBP〕，结果显示：PPVautoAP与PPVmanIBP较低的正相关系数〔R=0.522〕，偏差±±3.14%。其一致性X围的结果为-8.26%和4.06%，都具有临床相关性，但是也显示出虽然AP植入的PPV算法提供的结果很满意，但IBP和AP的血压波形在一定程度上是有差异的，从而影响到最后得到的PPV值。±±±±2.2%〕.同样自动和手动PPV值之间的偏差X围也是令人感兴趣的：自动计算出的PPV值一般情况下低于手动计算出的偏差值，其标准方差只是稍微偏低。所有的结果的产生可能归因于自动算法中的滤波器和平滑处理过程，这应该是与手动PPV计算方法最大的差异。但是，这两种方法都是基于3个呼吸周期。在这个方面，AP的滤波器和平滑处理系数需要稍加改良从而更好地提高其跟随真实的潜在变化的动态性，特别是移除由于工件等因素造成的异常的变化较大的参数。第一个实现自动实时PPV算法的仪器是PhilipsIntellivueMP70monitors(IntellivueMP70,PhilipsMedicalSystems,Suresnes,France)。这种算法与手动PPV算法相比是可靠的，并在麻醉科和ICU都有使用。Cannesson和其同事报道了PPVman与PPVauto的一致性〔偏差±±3.4%，相关性为：0.86〕，其结果是基于IBP的血压波形。对于目前的离线的验证性分析，PPVmanIBP与PPVautoIBP之间的一致性和PPVmanAP与PPVautoAP的一致性都处于一样的数量级显示出相似的偏差〔-0.19%和-1.02%〕，一致性系数分别为〔R=0.889，R=0.822〕。标准方差稍低，分别为：〔1.65%和2.03%〕，可能是由于我们分析中数据的数量较少。这些结果显示出自动的PPV算法能在任何输入波形下使用。±±±2.3%〔R=0.88〕。此外，所有测试是在彻底执行控制的时间间隔内执行的。我们的初步研究有以下的局限性：首先是在急危重症室中极度危重病人的小样本试验，可能不适用与其他的小样本的群组。第二，病人治疗确实切时间没有记录在病人的列表中，因此未能被清楚地排除在研究之外。更进一步地，我们没有进展液体响应能力的测试，没有研究AP对于预测病人液体响应能力。–11.6cmH2O的25-75%四分位数〕，这些设置都应用在标准的肺保护性通气中，特别是脓毒症和肺炎患者，因此这些都是ICU真实的监测数值。在Freitas等人的研究中，其证明了PPV仍然是一项对于液体响应能力较为有效的监测指标，当病人通气状态下潮气量为6ml/kg的时候。在Huang等人的研究中，其讨论了在预测病人流体响应能力时更高的呼吸末正压通气值能平衡低潮气量所带来的效应。因此，我们的通气设置是