目的本共识的制定旨在为肿瘤重症患者合并呼吸衰竭的临床处理中常见问题提供基于临床证据的推荐意见。方法采用人群、干预、比较和预后(Population,Intervention,Comparison,and Outcome,PICO)原则对肿瘤重症患者呼吸衰竭的诊断和处理提...目的本共识的制定旨在为肿瘤重症患者合并呼吸衰竭的临床处理中常见问题提供基于临床证据的推荐意见。方法采用人群、干预、比较和预后(Population,Intervention,Comparison,and Outcome,PICO)原则对肿瘤重症患者呼吸衰竭的诊断和处理提出6个重要临床问题,基于文献检索和证据整合形成推荐意见。采用推荐意见分级评价、制定与评估(Grading of Recommendation Assessment,Development and Evaluation,GRADE)的方法讨论每个问题并经专家组讨论后形成共识意见。结果共识专家组形成了如下推荐意见。强推荐:(1)宏基因组二代测序可能有助于临床医师快速诊断合并呼吸衰竭的肿瘤重症患者的肺部感染;(2)体外膜肺(Extracorporeal Membrane Oxygenation,ECMO)不作为合并急性呼吸窘迫综合征的肿瘤重症患者常规挽救方案,多学科会诊后高选择性患者可能受益于ECMO治疗;(3)与标准化疗相比,免疫检查点抑制剂治疗增加肿瘤患者肺毒性的发生率;(4)接受机械通气的肿瘤患者如预计通气时间超过14天,早期气管切开可能使患者获益;(5)高流量氧疗和无创通气可以作为肿瘤合并呼吸衰竭的重症患者的一线氧疗方案。弱推荐:(6)对于癌肿压迫所致呼吸衰竭的肿瘤重症患者,如多学科会诊后考虑肿瘤对于药物潜在敏感,可采用紧急化疗作为挽救治疗。结论基于已有证据形成的推荐意见可指导肿瘤合并呼吸衰竭患者的诊断和治疗并改善预后。展开更多
目的 利用入住重症监护病房(intensive care unit, ICU)时的血压变异度(CV-MAP)及心率变异度(CV-HR)构建预测模型,预测ICU患者院内死亡的风险。方法 回顾性分析在美国重症监护医学信息数据库Ⅲ(medical information mart for intensive ...目的 利用入住重症监护病房(intensive care unit, ICU)时的血压变异度(CV-MAP)及心率变异度(CV-HR)构建预测模型,预测ICU患者院内死亡的风险。方法 回顾性分析在美国重症监护医学信息数据库Ⅲ(medical information mart for intensive care, MIMICⅢ)中年龄≥18岁,且首次入住ICU患者的临床资料。通过多因素Logistic分析筛选危险因素并构建评分系统,采用受试者工作特征(receiver operator characteristic, ROC)曲线和校准曲线评估模型区分度和校准度,采用临床决策曲线评估模型实际应用价值。结果 共筛选符合标准的患者38 824例,院内死亡患者4075例(住院病死率为10.5%)。从危险因素中选择年龄、是否合并肝脏疾病、是否合并血液系统恶性肿瘤、是否合并转移癌、住院类型、24 h心率变异系数、24 h血压变异系数、是否使用血管活性药、是否接受镇痛治疗、是否接受镇静治疗、是否接受有创机械通气构建简化预测模型。模型预测院内死亡的ROC曲线下面积(AUC)为0.743(95%CI 0.735~0.750,P<0.001),Hosmer-Lemeshow检验χ^(2)=4.978,P=0.083。使用Bootstrap法进行1000次重复采样进行内部验证,校正曲线判断预测值与实际值一致性较好。决策曲线分析提示,在高阈值风险0.1~0.6时,预测模型具有较高的实用价值。结论 基于CV-MAP及CV-HR建立ICU患者院内死亡风险预测模型具有较好的临床预测价值,有助于识别高危患者。展开更多
目的通过主动模拟肺(ASL5000)模拟吸气努力,评价肌肉压力指数(pressure muscle index,PMI)与反映吸气努力水平指标包括吸气肌肉呼吸做功比例(percent of inspiratory muscle work of breathing,WOBmus%)和吸气肌肉压力-时间积分比例(per...目的通过主动模拟肺(ASL5000)模拟吸气努力,评价肌肉压力指数(pressure muscle index,PMI)与反映吸气努力水平指标包括吸气肌肉呼吸做功比例(percent of inspiratory muscle work of breathing,WOBmus%)和吸气肌肉压力-时间积分比例(percent of inspiratory muscle pressure time product,PTPmus%)之间的相关性。方法基于ASL5000平台进行实验设计,模拟50个不同肺模型参数以及25个不同的压力支持(pressure support,PS)水平,共模拟1250例具有不同自主呼吸水平的患者。通过软件对采集到的流速、气道压和食道压-时间波形数据进行线下分析。使用Spearman相关性分析对PMI和WOBmus%、PTPmus%进行分析。结果不同PMI分组患者之间的PS水平、WOBmus%和PTPmus%差异均有统计学意义。并且随着PMI数值增加,PS水平以及驱动压力逐步下降,呼吸机做功也随之减小。PMI与WOBmus%的Spearman相关系数为0.874(P<0.001),PMI与PTPmus%的Spearman相关系数为0.875(P<0.001)。结论PMI与WOBmus%、PTPmus%之间具有良好相关性,PMI可能是指导PS水平设置的一种无创、有效的指标。关于PMI在不同临床情境下的适用性,及其指导PS水平设置的有效性,未来需要更多的研究进行调查。展开更多
目的探索在压力支持通气(pressure support ventilation,PSV)模式下,通过压力监测设备获得肌肉压力指数(reference measurement of inspiratory muscle pressure index on experimental condition,PMIref)和通过呼吸机屏幕获得PMI(simpl...目的探索在压力支持通气(pressure support ventilation,PSV)模式下,通过压力监测设备获得肌肉压力指数(reference measurement of inspiratory muscle pressure index on experimental condition,PMIref)和通过呼吸机屏幕获得PMI(simple measurement of PMI from the ventilator,PMIvent)的一致性,PMIvent与吸气努力的相关性,以及PMI评价低吸气努力的预测价值。方法本研究纳入2022年6月至2023年6月间22例使用PSV模式的成年急性呼吸衰竭患者,将压力支持(support pressure,PS)水平从20 cmH_(2)O到2 cmH_(2)O(1 cmH_(2)O=0.098 kPa)进行滴定,每个PS水平进行吸气末保持和呼气末保持,记录流量、气道压和食道压信号,计算PMIref、PMIvent和食道-压力时间乘积(esophageal pressure-time product,PTPes)。采用Bland-Altman检验分析PMIvent与PMIref的一致性,采用决定系数(R^(2))评估PMI与吸气努力之间的相关性,采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线的方法评估PMI检测低努力的诊断效能,根据约登指数确定最佳临界值。结果PMIvent和PMIref之间的残差(95%一致性区间)为0.18(-0.44~0.80)。PMIref和PTPes/min显著相关(患者间R^(2)=0.61,患者内R^(2)=0.80),PMIvent与PTPes/min显著相关(患者间R^(2)=0.62,患者内R^(2)=0.81)。对于临界值PTPes<50 cmH_(2)O·s·min^(-1)时,PMIvent的ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.93(0.89,0.96),最佳临界值为-0.77 cmH_(2)O。结论通过呼吸机获得的PMIvent可以有效替代实验条件下测量的PMIref。PMIvent和PMIref都与吸气努力显著相关,具有预测低吸气努力的潜在价值。展开更多
文摘目的本共识的制定旨在为肿瘤重症患者合并呼吸衰竭的临床处理中常见问题提供基于临床证据的推荐意见。方法采用人群、干预、比较和预后(Population,Intervention,Comparison,and Outcome,PICO)原则对肿瘤重症患者呼吸衰竭的诊断和处理提出6个重要临床问题,基于文献检索和证据整合形成推荐意见。采用推荐意见分级评价、制定与评估(Grading of Recommendation Assessment,Development and Evaluation,GRADE)的方法讨论每个问题并经专家组讨论后形成共识意见。结果共识专家组形成了如下推荐意见。强推荐:(1)宏基因组二代测序可能有助于临床医师快速诊断合并呼吸衰竭的肿瘤重症患者的肺部感染;(2)体外膜肺(Extracorporeal Membrane Oxygenation,ECMO)不作为合并急性呼吸窘迫综合征的肿瘤重症患者常规挽救方案,多学科会诊后高选择性患者可能受益于ECMO治疗;(3)与标准化疗相比,免疫检查点抑制剂治疗增加肿瘤患者肺毒性的发生率;(4)接受机械通气的肿瘤患者如预计通气时间超过14天,早期气管切开可能使患者获益;(5)高流量氧疗和无创通气可以作为肿瘤合并呼吸衰竭的重症患者的一线氧疗方案。弱推荐:(6)对于癌肿压迫所致呼吸衰竭的肿瘤重症患者,如多学科会诊后考虑肿瘤对于药物潜在敏感,可采用紧急化疗作为挽救治疗。结论基于已有证据形成的推荐意见可指导肿瘤合并呼吸衰竭患者的诊断和治疗并改善预后。
文摘目的 利用入住重症监护病房(intensive care unit, ICU)时的血压变异度(CV-MAP)及心率变异度(CV-HR)构建预测模型,预测ICU患者院内死亡的风险。方法 回顾性分析在美国重症监护医学信息数据库Ⅲ(medical information mart for intensive care, MIMICⅢ)中年龄≥18岁,且首次入住ICU患者的临床资料。通过多因素Logistic分析筛选危险因素并构建评分系统,采用受试者工作特征(receiver operator characteristic, ROC)曲线和校准曲线评估模型区分度和校准度,采用临床决策曲线评估模型实际应用价值。结果 共筛选符合标准的患者38 824例,院内死亡患者4075例(住院病死率为10.5%)。从危险因素中选择年龄、是否合并肝脏疾病、是否合并血液系统恶性肿瘤、是否合并转移癌、住院类型、24 h心率变异系数、24 h血压变异系数、是否使用血管活性药、是否接受镇痛治疗、是否接受镇静治疗、是否接受有创机械通气构建简化预测模型。模型预测院内死亡的ROC曲线下面积(AUC)为0.743(95%CI 0.735~0.750,P<0.001),Hosmer-Lemeshow检验χ^(2)=4.978,P=0.083。使用Bootstrap法进行1000次重复采样进行内部验证,校正曲线判断预测值与实际值一致性较好。决策曲线分析提示,在高阈值风险0.1~0.6时,预测模型具有较高的实用价值。结论 基于CV-MAP及CV-HR建立ICU患者院内死亡风险预测模型具有较好的临床预测价值,有助于识别高危患者。
文摘目的通过主动模拟肺(ASL5000)模拟吸气努力,评价肌肉压力指数(pressure muscle index,PMI)与反映吸气努力水平指标包括吸气肌肉呼吸做功比例(percent of inspiratory muscle work of breathing,WOBmus%)和吸气肌肉压力-时间积分比例(percent of inspiratory muscle pressure time product,PTPmus%)之间的相关性。方法基于ASL5000平台进行实验设计,模拟50个不同肺模型参数以及25个不同的压力支持(pressure support,PS)水平,共模拟1250例具有不同自主呼吸水平的患者。通过软件对采集到的流速、气道压和食道压-时间波形数据进行线下分析。使用Spearman相关性分析对PMI和WOBmus%、PTPmus%进行分析。结果不同PMI分组患者之间的PS水平、WOBmus%和PTPmus%差异均有统计学意义。并且随着PMI数值增加,PS水平以及驱动压力逐步下降,呼吸机做功也随之减小。PMI与WOBmus%的Spearman相关系数为0.874(P<0.001),PMI与PTPmus%的Spearman相关系数为0.875(P<0.001)。结论PMI与WOBmus%、PTPmus%之间具有良好相关性,PMI可能是指导PS水平设置的一种无创、有效的指标。关于PMI在不同临床情境下的适用性,及其指导PS水平设置的有效性,未来需要更多的研究进行调查。
文摘目的探索在压力支持通气(pressure support ventilation,PSV)模式下,通过压力监测设备获得肌肉压力指数(reference measurement of inspiratory muscle pressure index on experimental condition,PMIref)和通过呼吸机屏幕获得PMI(simple measurement of PMI from the ventilator,PMIvent)的一致性,PMIvent与吸气努力的相关性,以及PMI评价低吸气努力的预测价值。方法本研究纳入2022年6月至2023年6月间22例使用PSV模式的成年急性呼吸衰竭患者,将压力支持(support pressure,PS)水平从20 cmH_(2)O到2 cmH_(2)O(1 cmH_(2)O=0.098 kPa)进行滴定,每个PS水平进行吸气末保持和呼气末保持,记录流量、气道压和食道压信号,计算PMIref、PMIvent和食道-压力时间乘积(esophageal pressure-time product,PTPes)。采用Bland-Altman检验分析PMIvent与PMIref的一致性,采用决定系数(R^(2))评估PMI与吸气努力之间的相关性,采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线的方法评估PMI检测低努力的诊断效能,根据约登指数确定最佳临界值。结果PMIvent和PMIref之间的残差(95%一致性区间)为0.18(-0.44~0.80)。PMIref和PTPes/min显著相关(患者间R^(2)=0.61,患者内R^(2)=0.80),PMIvent与PTPes/min显著相关(患者间R^(2)=0.62,患者内R^(2)=0.81)。对于临界值PTPes<50 cmH_(2)O·s·min^(-1)时,PMIvent的ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.93(0.89,0.96),最佳临界值为-0.77 cmH_(2)O。结论通过呼吸机获得的PMIvent可以有效替代实验条件下测量的PMIref。PMIvent和PMIref都与吸气努力显著相关,具有预测低吸气努力的潜在价值。
