Summary

使用混合近红外漫反射光谱对重症监护的微血管氧合和反应性充血进行无创监测

Published: May 10, 2024
doi:

Summary

我们描述了一种使用基于近红外漫射光学的多模态设备非侵入性和连续测量绝对微血管血流指数和血氧饱和度的方案。然后,我们利用血管闭塞试验评估耗氧量和反应性充血的代谢率。

Abstract

检测微血管耗氧量和反应性充血的损伤水平在重症监护中至关重要。然而,没有切实可行的手段进行有力的定量评估。本文描述了一种使用混合近红外漫反射光学器件评估这些损伤的方案。该器件包含用于近红外时间分辨和漫反射相关光谱以及脉搏血氧饱和度的模块。这些模块允许无创、连续和实时测量绝对微血管血液/组织血氧饱和度 (StO2) 和血流指数 (BFI) 以及外周动脉血氧饱和度 (SpO2)。该设备使用集成的计算机控制止血带系统来执行标准化协议,并从肱桡肌采集光学数据。标准化血管闭塞试验 (VOT) 可处理文献中报道的闭塞持续时间和压力的变化,而自动化则最大限度地减少了操作者之间的差异。我们描述的方案侧重于 3 分钟的闭塞期,但本文中描述的细节可以很容易地适应其他持续时间和袖带压力以及其他肌肉。包括延长的基线和闭塞后恢复期测量,可以量化所有参数的基线值以及与耗氧代谢率相对应的血液/组织脱氧率。松开袖带后,我们表征 BFI 和 StO2 中充血反应的组织再氧合率、幅度和持续时间。后这些参数对应于反应性充血的量化,它提供了有关内皮功能的信息。此外,上述含氧和脱氧血红蛋白绝对浓度、BFI、衍生的耗氧代谢率、StO2 和 SpO2 的测量提供了一个有待探索的丰富数据集,可以展示疾病严重程度、个性化治疗和管理干预措施。

Introduction

危重症患者,尤其是脓毒症和其他类似疾病患者,常表现为反应性充血和微血管氧合受损 1,2,3。在第一波 COVID-19 大流行期间,数量不可预见的患者需要重症监护管理,在此期间,病毒对内皮的影响变得明显,但没有明确的评估和管理策略 4,5,6。因此,人们越来越认识到在重症监护病房 (ICU) 人群中检测内皮功能障碍的重要性,内皮功能障碍可以通过反应性充血间接评估7。对组织的氧气输送和消耗进行实用、稳健和广泛可用的评估,对于优化复苏策略和直接解决微循环问题至关重要。研究一致表明,持续的微循环改变以及大循环和微循环之间缺乏连贯性在一定程度上可以预测感染性休克或失血性休克等危重疾病患者的器官衰竭和不良结局,即使全身参数被认为是正常的 8,9,10.很明显,仅仅依靠宏观循环参数是不够的,因为微循环在组织氧合和器官功能中起着关键作用11,12,13。本文描述了一种使用基于近红外漫反射光学技术的新型多模态设备的协议,该设备是在专注于 ICU 患者的国际联盟中开发的。该项目 VASCOVID (https://vascovid.eu) 受到 COVID-19 大流行的推动,旨在评估重症监护中外周肌肉的微血管健康状况。我们使用开发的 VASCOVID 设备设计了一个协议,旨在增强我们对这些参数的理解,以及这些参数如何用于管理比 COVID-19 患者范围更广的危重患者。

几十年来,近红外光谱 (NIRS) 已被用于无创评估微循环,其临床应用范围广泛,包括 ICU 患者14151617。需要注意的是,近红外光谱的最简单应用,即连续波近红外光谱(CW-NIRS),是在广泛使用和临床批准的设备17,18中实现的,用于测量氧(HbO)和脱氧血红蛋白(HbR)的绝对浓度,以计算微血管系统的血液/组织氧饱和度(StO2)。虽然这些设备在临床管理中(例如在心脏手术中)中找到了利基用途,但由于光子在组织中传播的物理特性,它们具有明显的局限性。这意味着它们的准确性、精确度和可重复性值得怀疑,因此,它们经常被用作趋势监测器19,20。此外,他们的结果受到表层组织的严重影响,例如覆盖的脂肪层和皮肤层。

时间分辨近红外光谱 (TRS) 在多个波长下使用皮秒范围内的短激光脉冲来评估它们在穿过组织21 后的延迟和展宽。这使得 TRS 能够将吸收和散射的影响分开,以获得稳健、准确和精确的估计值,还允许它计算总血红蛋白浓度 (HbT)。由于TRS还可以解析路径长度,因此可以利用它来更好地将浅层信号与感兴趣的深层信号分离18,21。这是以复杂性、价格和笨重为代价的。然而,近年来,TRS 系统的复杂性和成本有所下降,从而产生了更易于访问和更易于使用的设备。本手稿描述了一种使用紧凑型原始设备制造商 (OEM) 商用 TRS 模块22,23 的设备。

漫反射相关光谱 (DCS) 是另一种近红外技术,它利用漫反射散斑的时间统计来量化光散射粒子的运动,这些粒子以组织中的红细胞为主16,24。反过来,这是众所周知的微血管血流指标,我们称之为血流指数 (BFI)25。在混合光学器件中同时使用 TRS 和 DCS,通过利用通用模型推导局部氧提取分数并乘以血流量 15,26,27,可以深入了解氧代谢。

为了评估 ICU 的微循环,NIRS 通常与血管闭塞试验 (VOT) 一起使用,这是一种缺血性挑战,通过阻断探测外周肌肉的血液供应一定持续时间(几分钟)28,29,30,31,32。最常见的是,它是通过在收缩压33以上充气缠绕在上臂上的止血带来执行的。在 VOT 期间,临床医生评估微血管血氧对血流变化的反应,以得出静息和反应性充血时的氧代谢34。假设在 VOT 期间,袖带充气远高于肢体咬合压力,没有血液流入或流出。因此,VOT 的开始显示 StO2 的向下斜率,即脱氧 (DeO2),因为氧气被组织消耗,这允许估计耗氧的代谢率。当 VOT 结束并且袖带放气时,血液涌入以补偿其消耗,导致充血反应。这种冲动在 StO 2 中产生急剧上升的斜率即再氧合 (ReO2)。充血反应是超过初始基线的增加,缓慢恢复到基线,估计反应性充血。近红外光谱与 VOT 的结合因其易于使用和预测脓毒症等危重疾病的不良结局甚至死亡率的潜力而越来越受到重症监护的兴趣 35,36,37。

在 COVID-19 大流行期间,我们的团队发起了一个全球联盟,并于最近完成了所谓的 HEMOCOVID-19 试验,显示外周微循环改变与 COVID-19 患者急性呼吸窘迫综合征的严重程度之间存在关联6.这也得到了其他作品的支持7,38。所有这些研究都是使用上述CW-NIRS系统完成的,因此存在其缺点。此外,VOT 的执行在不同的研究中没有标准化,并且受到各种参数的影响,如闭塞持续时间、止血带压力和基于操作员的变化 29,39,40。文献综述清楚地表明,要使 VOT 和 NIRS 在临床上获得牵引力,重要的是要测量血流量、制定标准化协议并拥有强大的 NIRS 系统11。因此,我们提出,通过使用更先进的近红外光谱 (TRS) 形式、测量血流量和标准化 VOT 期间的袖带控制,可以更好地区分病理状况和健康状况。为此,我们开发了这种混合漫反射光学设备,它集成了多个模块,包括两个近红外漫反射光学模块 TRS 和 DCS、脉搏血氧仪和自动止血带。脉搏血氧饱和度模块提供心率 (HR)、灌注指数和动脉血氧饱和度百分比 (SpO2)。设备中使用快速止血带,这对于执行 VOT 至关重要。该设备配有一个可选的附件盒,使我们能够在使用过程中获取额外的信息,以进行扩展和连续的质量控制,例如对 TRS 的仪器响应函数 (IRF) 进行常规和实际测量,以及在组织模拟模型上进行测量以评估纵向稳定性。该设备如图 1 所示,该设备已在 ICU 中使用。

Figure 1
图 1:ICU 中便携式设备的床边布置,探头和袖带连接到患者身上。 请点击这里查看此图的较大版本.

多模态智能探头将用于 TRS 和 DCS 的源和探测器光纤与设备内部的滤光片相结合,可防止 DCS 和 TRS 之间的干扰。该系统中使用的源-检测器间隔为 25 mm。此外,该探头还集成了电容式触摸传感器,根据激光安全标准 (IEC 60601-2-22:2019)41,提供有价值的安全功能来防止激光危害。设备内的激光安全系统确保激光发射仅在探头与组织接触时发生。如果检测到探头脱落,激光器会立即关闭,确保患者和操作人员的安全。此外,该探头还集成了加速度计、负载传感器和光传感器,用于附加功能和数据收集目的。

本文描述了使用开发的设备同时探测肱桡肌和 VOT 的自动化协议。协议时间线如 图 2 所示。该协议是完全自动化的,在整个执行过程中不需要操作员干预。通过利用这种新型设备的功能,我们旨在获得有价值的见解,让医生更好地了解外周耗氧量的生理病理学,并评估耗氧量和输送量的比例,从而帮助他们全面有效地改善患者护理。

Figure 2
图 2:协议时间线 患者在整个时间线中处于静止状态,初始基线和恢复期的压力为 0 mmHg。VOT 是在止血带充气至比患者收缩压高 50 mmHg 的压力的情况下进行的。 请点击这里查看此图的较大版本.

Protocol

该研究得到了Parc Tauli Hospital Universitari当地伦理委员会的批准。从患者或其近亲那里获得知情和签署的同意书。进入方案的绝对禁忌症是:临床怀疑或超声确认研究组静脉血栓形成、研究组的其他血管或创伤性损伤、皮肤完整性丧失或可能阻碍探针放置的病变。 1. 设备自检 打开设备。该设备从内部开发的软件开始。 将安全钥匙转到 ON 位置,将探头完全放入仪器响应功能 (IRF) 盒内,如果探头发光,则按下探 头上的复位 按钮。 按 OK 弹出对话框中的 按钮 ,然后等待设备准备就绪。注意: 设备执行自检以确保稳定工作。当设备准备就绪时,用户会收到弹出消息的通知。 2. 可选 IRF 和幻象测量 设备准备就绪后按 OK 。 当它要求测量 IRF 时按 是 。该设备自动调整激光强度以达到所需的 100 万计数率。 当观察到稳定的计数率和 DTOF 时,按 停止 按钮。该 IRF 保存在文件中,并加载到软件中以用于实时计算。 将探头正确插入 Phantom 框中,使探头连接指示灯亮起。 按 Phantom 按钮启动 Phantom 协议。注意:质量控制测试验证 DCS 和 TRS 探测器接收到的光子数量是否足够多,并检查暗计数是否在所需范围内。 在质量控制后继续记录至少 30 秒,以保存足够数量的数据以供进一步的离线分析。 3.床边测量准备 将止血带系在肘部上方的上臂上,就像在测量血压时所做的那样。不要将袖带松散或非常紧地缠绕在手臂上。注意: 松散地连接止血带需要更多的空气才能达到所需的压力。缓慢的充气使身体能够重新调整其生理机能。 将脉搏血氧仪连接到同一只手臂的食指上。如果无法连接到食指,请将其连接到任何其他手指上。 找到要探查的肱桡肌,位于肘部下方的前臂外侧。让患者将手指放在前臂上,张开和闭合拳头以感受肌肉。对于镇静患者或无法移动的患者,请用一只手轻轻扭动手臂来追踪肌肉。感受另一只手的拇指和手指之间的肌肉。 使用软卷尺测量定位肌肉周围的臂围,如 图 3 所示。 使用数字体脂卡尺测量肌肉顶部的近似脂肪组织厚度,如 图 4 所示。 将探头连接到肌肉上,光纤和电缆朝向手部,如 图 5 所示。注意: 不要将探头连接紧;它会影响组织生理学。确保光纤没有接触移动的物体,并且它可能会在数据中产生伪影。 用黑布盖住探头以阻挡外部光线。注意:如果患者醒着,请告诉他 VOT 会引起刺痛感,他不应该移动手臂。 图 3:测量肱桡肌周围的臂围。 请点击这里查看此图的较大版本. 图 4:使用体脂卡尺测量肌肉顶部的脂肪组织厚度。 请点击这里查看此图的较大版本. 图 5:用纤维和电缆连接到肌肉上的探头朝向手部。 请点击这里查看此图的较大版本. 4. 数据采集 确保设备前面板上的探头连接的 LED 指示灯亮起,软件中的触摸图标为绿色,表明探头已连接。 按 协议定时 按钮。确保它打开一个新对话框,如 图 6 所示。输入受试者 ID、操作员 ID 和比收缩压高 50 mmHg 的目标压力。 按 OK 启动自动协议。实时数据显示在图表中。该协议从质量控制开始,自动调整激光功率并检查光子计数和模态之间的干扰。质量检查在2分钟内完成。观察标有 TRS 和 DCS 的圆形图标,这些图标在数据质量检查结束时必须变为绿色。注意: 绿色图标表示光子计数率在所需范围内,没有外部光进入探头,并且模态之间没有串扰。因此,可以继续测量。在质量阶段结束时重置图表,并实时绘制代表患者数据的信号。 如果 TRS 和 DCS 图标在质量检查结束时未变为绿色并保持红色,请从步骤 2.6 继续。如果患者在方案期间的任何时刻不稳定或需要突然的临床干预,请按 停止 按钮中止方案。 如果患者移动手臂并且没有稳定的基线信号,则按 “扩展 ”按钮可增加 30 秒的咬合前持续时间。注意: 操作员可以根据需要在任何阶段多次按 下扩展 按钮;每按一次按钮将增加 30 秒。 确保止血带自动充气至所需压力以启动 VOT。如果患者的血压在开始方案后发生变化,则按 + 或 – 按钮以 5 mmHg 的步长增加或减少所需的闭塞压力。VOT 的开始和停止会自动用黄色垂直线标记。注意:该软件设置为连续采集数据,并在基线 3 分钟后自动执行 3 分钟的 VO。预定义的标准方案在 VOT 完成后再持续 6 分钟,以评估患者充血反应结束后的恢复情况并获得稳定状态。 当在协议完成时通过弹出通知通知操作员时按 OK ,这标志着协议成功完成。 从患者身上取下探头和袖带,并使用酒精棉签或等效物清洁它们。 在患者数据表中手动写下临床和人口统计信息(根据预定义的研究方案)以及探头位置的手臂周长和覆盖脂肪组织的厚度。 图 6:用于自动执行整个协议的协议参数截图。 请点击这里查看此图的较大版本. 5. 数据分析 使用用自己喜欢的语言(例如Python或MATLAB)编写的脚本/程序来打开和可视化记录的二进制数据。 计算代表组织代谢的耗氧指数,定义为:其中 Hb 是血细胞比容,从患者数据表中的患者临床图表中记录下来。 计算 DeO2 的速率(从 VOT 开始到 1 分钟的 StO2 斜率)、DeO2 的振幅(基线 StO2 – 最小 StO2)、ReO2 的速率(StO2 从 VOT 完成到达到峰值的斜率)、StO2 和 BFI 的充血峰幅度(峰值)以及 StO2 和 BFI 后反应反应的曲线下面积 (AUC)。注意:HbO、HbR、HbT 和 StO2 的实时绝对值的计算是通过使用两种波长的 TRS 的飞行时间 (DTOF) 曲线分布的拟合算法来实现的。理论细节可以在Torricelli等人和Contini等人18,21中找到。BFI的实时计算是通过拟合算法使用DCS的自相关曲线实现的。理论细节可以在 Durduran 和 Yodh16 中找到。

Representative Results

正在进行的临床研究已经由几位训练有素的用户使用该设备超过 300 小时,以在 ICU 患者和健康对照中进行测量,得出临床相关结果,并在真实环境中表征系统的 体内 性能。在这里,我们演示了来自单个主题的数据的一些示例时间跟踪,这些数据对用户可见。实时测量和显示协议的初步结果,例如 HbO、HbR、HbT、StO2、SpO2 和 BFI。描述了不同的派生参数,例如 MRO2、DeO2、ReO2 和 AUC。 图 7 显示了步骤 3.3 期间的器件监视器,其中显示了数据质量,其中自动调整激光功率、光子计数和模态之间的串扰。器件监视器显示两条强度自相关 (g2) 曲线,因为该器件有两根 DCS 检测器光纤耦合到单光子计数模块和 TRS 器件两种波长的 DTOF。用于 DCS 的激光器的波长为 785 nm,而 OEM TRS 模块以 685 nm 和 830 nm 的波长照射激光器。上图中的自相关曲线在较低的滞后时间似乎是嘈杂的。在此特定示例中,这可能部分是由于低光强度。建议增加光强度和独立/并行检测光纤,以提高DCS42,43的信噪比。因此,计划平均使用两个DCS通道,以减少噪声的影响,从而计算出更好的BFI。 图 7:数据质量检查阶段软件设备监控模式的屏幕截图。 上图显示了来自DCS两个通道的自相关曲线。中间图显示了 TRS 波长的 DTOF。下图显示了DCS和TRS的光子计数。 请点击这里查看此图的较大版本. 临床监测器的初始基线期( 如图 8 所示)具有 DCS 和 TRS 的绿色图标,表示质量测试成功。显示的信号看起来非常稳定,因此,在这种情况下,不需要步骤 3.5 中描述的扩展功能。如果初始基线如 图 9 所示,则需要利用 Extend 功能。此功能扩展了基线采集范围,可获得 3 分钟的稳定数据,可用于计算所有参数的准确基线值。 图 8:软件在初始基线阶段的临床监测模式屏幕截图,显示稳定的基线信号。 上图为TRS测得的血流动力学参数的绝对值,中图为TRS和脉搏血氧仪测得的血氧饱和度信号和脉搏值,下图为DCS测得的BFI。 请点击这里查看此图的较大版本. 图 9:显示由于探头移动而导致的信号尖峰的屏幕截图。 请点击这里查看此图的较大版本. 袖带咬合部分的起点和终点用黄色垂直线标记,如 图 10 所示。脉冲形状和 SpO2 值在此阶段没有临床/生理学意义,因为来自被遮挡的同一臂的手指用于脉搏血氧饱和度。这由红色 OXY 图标表示来自脉搏血氧仪的不可靠数据。为了避免这种情况,我们可以将脉搏血氧仪连接到患者未受影响的手上,该手不受止血带的影响并且保持畅通无阻。但是,我们希望使用脉搏血氧仪获得探测臂的灌注指数,用于初始基线和最终恢复阶段,以分析 VOT 的影响。因此,我们选择将脉搏血氧仪与止血带放在同一只手臂上。 图 10:软件屏幕截图显示黄色垂直线,标记了 VOT 的开始和结束时刻。 由于血流受限,SpO2 和脉搏值微不足道。 请点击这里查看此图的较大版本. 图 11 显示了步骤 3.6 中所示的完整方案时间表,包括最终恢复阶段,说明了充血反应和临床参数恢复到初始基线值。图11的上图显示了绝对血流动力学参数。VOT 的开始标志着 HbO 的下降趋势和 HbR 的上升趋势,因为血液的流入和流出都被袖带闭塞阻塞。趋势在 VOT 完成时反转,超出初始基线值,并返回到恢复阶段的基线值。中图和下图显示,BFI信号的噪声略大于StO2。这本质上是由于 DCS 往往具有更高的对比度噪声比,这从 BFI42,44 中的大充血反应中可以明显看出。使用来自这种新型设备的丰富数据集,BFI 中的振荡已被用作诊断脓毒症患者的潜在生物标志物45。 图 11:临床监护仪的屏幕截图,显示了整个方案时间线中的信号。 请点击这里查看此图的较大版本. 通过该协议,可以在 VOT 期间隔离监测肌肉使用的氧气。缺血激发期间 DeO2 的斜率表明组织如何消耗氧气。VOT 期间 StO2 的早期降低反映了组织的耗氧率。StO2 和 BFI 的充血峰值和随后的衰减趋势与充血和微血管反应性直接相关。除了这些明显的结果之外,我们还可以使用几种潜在的生物标志物来对特定的ICU患者群体进行分类。现有的生物标志物是脱氧率、VOT 期间 StO2 的最小值、复氧率、充血峰值以及 StO2 和 BFI 的曲线下面积。这些生物标志物可用于识别患者群体及其疾病的严重程度。从患者的示例数据集中获得的结果如 图 12 所示。术语“DATA QC”表示初始质量检查,与患者数据无关。因此,它不会显示在表示中。计算基线期间 StO2、BFI 和 MRO2 的平均值,以便与 VOT 阶段和 VOT 后恢复阶段进行比较。在此协议期间获得的结果可能与此示例中的数据不同。所有参数的基线值可以更高或更低,DeO2 的速率可以更快或更慢。充血反应可能具有更高或更低的 ReO2 速率和峰值,或者可能没有峰值。恢复阶段可以显示更快或更慢的值归一化。这些变化代表了患有特定或一组疾病的患者的病情。 图 12:离线编译的结果摘要。黑色虚线标记基线周期三分钟的开始,而红色虚线标记充气和放气事件。上图显示了 StO2 信号,并标记了用于计算 DeO2 和 ReO2 的区域。中间图显示了 BFI,而下图显示了止血带压力。基线值和 AUC 在各自的阶段以蓝色显示。 请点击这里查看此图的较大版本.

Discussion

我们已经展示了一种全自动、强大、非侵入性的设备,用于使用混合漫反射光学器件连续测量和监测骨骼肌,以评估微血管氧合、血液灌注和反应性充血。将该协议与 VASCOVID 设备一起使用,我们可以同时测量 HbO、HbR 和 HbT 的绝对血流动力学参数;StO2 和 SpO2 的氧饱和度;DeO2 和 ReO2;和 BFI。显示的实时 StO2 和 BFI 分别来自 TRS 和 DCS 模块的前一秒的原始数据。拟合过程并不耗时,因为现代处理器使用半无限、均质介质的标准模型。获得的参数并不能描绘内皮功能的全貌。然而,在内皮损伤起主要作用的几种急性疾病(例如脓毒性休克或 COVID-19)中,测量的反应性充血已显示出预后价值。6,28 该协议还包含记录设备参数的自动质量检查,这对于研究协议很有用,以防以后在任何患者的数据中检测到无法解释的异常。

在该方案中测量肱桡肌时,覆盖脂肪层和臂围的量化很重要,因为光子在注射和检测时主要通过覆盖组织。众所周知,在漫反射光学中,存在相关的部分体积效应。因此,在分析数据时应记录和利用表面信息,以解释脂肪组织变化的影响46,47。 这在这些感兴趣的患者群体中进一步放大,因为在 ICU 患者中出现水肿是很常见的,其中由于固定和其他原因导致水滞留,四肢肿胀48。在这些患者中,ICU住院期间周长的变化可以提供有关水肿严重程度的信息。到达探测器的光源路径必须穿过所有表层。

袖口应舒适地缠绕在手臂上,确保紧密贴合。然而,重要的是要避免过度紧绷,这种紧绷可能仅通过包裹袖带49 的行为对手臂施加过大的压力。目标是在不造成不必要的压迫的情况下实现安全舒适的贴合,这可能会改变基线血流动力学参数。如果压缩臂,则整个协议的数据质量将受到影响,施加的压力将有效地添加到VOT的目标压力中。如果袖带松散地缠绕在手臂上,则需要更多的空气才能达到目标压力,因此将花费更多时间。这可以给组织调整生理机能的时间,因为氧气供应正在缓慢减少,这应该避免50.

重要的是,在不对组织施加过大压力的情况下,以保持适当接触的方式连接智能探头。这样可以进行可靠的测量,同时避免局部缺血的风险。当流向该区域的血流受到限制时,就会发生局部缺血,导致血液循环受损并可能破坏测量值51

激光安全系统使用探头上的电容式触摸传感器,以确保激光仅在探头附着在组织上时发光。如果患者手臂上的毛发密度很高,则触摸传感器的灵敏度可能会受到影响。在探头的传感器侧应用薄薄的透明双层胶带,可以有效缓解触摸传感器问题。当探头与该胶带一起连接到毛茸茸的手臂上时,它提供了可靠稳定的触摸信号。该胶带的预定义切割可用于智能探头,在光源和探测器之间分离。这种分离对于防止在光源和探测器窗口之间形成直射光通道至关重要,这可能会影响测量质量。在这些情况下,使用透明双胶带可作为提高触摸传感可靠性的实用解决方案。如果在协议期间触摸感应丢失,它将关闭激光器并丢失测量。 该探头还具有一个负载传感器,将来可以用作备用安全措施。

如果患者在基线阶段移动手臂或小规模的临床干预破坏了获得信号的稳定性,导致峰值急剧上升,则建议使用扩展功能。此功能允许在三分钟内采集稳定的基线,确保一致可靠的信号测量。

重要的是要考虑到,在开始方案后,患者的血压可能会发生显着变化,这可能会影响达到比 VOT 收缩压高 50 mmHg 的目标压力的能力。血压的这些波动可能受到各种因素的影响,例如患者的生理反应、药物效果或其他临床状况52。因此,如有必要,应通过按“+”或“-”按钮来调整目标压力,以确保 VOT 的一致管理。

由于操作员的可变性,VOT 的典型执行存在局限性,该协议通过自动 VOT 解决了这个问题。我们使用该策略将闭塞压力设置为收缩压水平以上 50 mmHg。这种方法会阻止血流,并且在以前的研究中已经报道了执行VOT 53,54。本方案中 VOT 的个体化目标压力有助于避免通过固定 VOT 的一般目标压力而可能发生的血管收缩。由不必要的高压引起的疼痛会影响测量,导致血管收缩,例如收缩压为 120 mmHg 且目标压力为 200 mmHg 或 250 mmHg的患者 29。我们注意到,入住 ICU 的患者面临血栓形成的风险增加,主要是由于长时间不动和镇静等因素55。这意味着为了避免风险,该协议不能用于患有血栓形成或血栓性静脉炎的患者。

该方案的应用可用于ICU人群,其中反应性充血受损是常见特征,并可能导致微血管异常3,56。在该方案中获得的参数,在测量过程中没有操作员干预,以前在文献中单独或以小组合用于败血症,癌症,中风等,以区分病理状况1,11,15,31。因此,我们认为这些相关参数的组合对多种临床应用是有益的。该协议记录的数据可以帮助选择适当的治疗策略来改善血管健康57。闭塞和再灌注过程中组织氧合和血流动力学的宝贵见解使我们能够评估重要器官的血液供应是否充足。它可以帮助识别组织缺氧并指导干预措施以优化器官灌注58。通过使用有关微血管氧合和反应性充血的实时信息,它有助于作为指导血流动力学管理、液体复苏和血管加压药治疗的额外工具59,60。这确保了干预措施是根据个体患者的需求量身定制的,优化组织氧合和灌注61,62。此外,在机械通气患者中,自主呼吸试验中微血管氧合和血流的渐进性变化在评估心血管耐量以满足和克服无辅助呼吸工作引起的代谢负荷增加时可能至关重要2.因此,对于 ICU 患者来说,每天进行机械通气的关键和具有挑战性的决定是脱机过程,当患者被认为能够自主呼吸并拔除气管插管时,脱机过程就结束了。该协议的纵向应用可用于评估干预措施的有效性,跟踪疾病进展并指导治疗策略。

Divulgaciones

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

这项研究由巴塞罗那 CELLEX 基金会、Fundació Mir-Puig、Ajuntament de Barcelona、Agencia Estatal de Investigación (PHOTOMETABO, PID2019-106481RB-C31/10.13039/501100011033)、“Severo Ochoa”研发卓越中心计划 (CEX2019-000910-S)、加泰罗尼亚政府 (CERCA、AGAUR-2017-SGR-1380、RIS3CAT-001-P-001682 CECH)、FEDER EC、Fundacion Joan Ribas Araquistain、l’FCRI (Convocatòria Joan Oró 2023)、欧盟委员会地平线 2020(赠款编号 101016087(VASCOVID)、101017113(TinyBrains)、871124(LASERLAB-EUROPE V)、101062306(Marie Skłodowska-Curie))、Fundació La Marató de TV3 (2017,2020) 和 LUX4MED/MEDLUX 特别节目。

Materials

Alcohol swabs No specific N/A For cleaning the probes and cuff after measurement
Black cloth No specific N/A For blocking ambient light 
Blood pressure monitor OMRON N/A Hopital ICU equipment or off the shelf product
Body fat Calliper Healifty 3257040-6108-1618385551 For measuring the fat layer
Examination gloves No specific N/A To be used for interacting with patients
Kintex tape No specific N/A For attaching the probe on arm
Koban wrap No specific N/A For attaching the probe on arm
Measuring tape YDM Industries 25-SB-30-150V3-19-1 For measuring the arm circumference
Scissors No specific N/A for cutting tapes
VASCOVID precommercial prototype VASCOVID consortium N/A Integrated at ICFO

Referencias

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Yaqub, M. A., Zanoletti, M., Cortese, L., Sánchez, D. S., Amendola, C., Frabasile, L., Karadeniz, U., Garcia, J. M., Martin, M., Cortes-Picas, J., Caballer, A., Cortes, E., Nogales, S., Tosi, A., Carteano, T., Garcia, D. S., Tomanik, J., Wagenaar, T., Mui, H., Guadagno, C. N., Parsa, S., Venkata Sekar, S. K., Demarteau, L., Houtbeckers, T., Weigel, U. M., Lacerenza, M., Buttafava, M., Torricelli, A., Contini, D., Mesquida, J., Durduran, T. Non-Invasive Monitoring of Microvascular Oxygenation and Reactive Hyperemia using Hybrid, Near-Infrared Diffuse Optical Spectroscopy for Critical Care. J. Vis. Exp. (207), e66062, doi:10.3791/66062 (2024).

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