ICU 機械通氣病人人機異步研究進展

孫 娜，孫英明，劉學惠，段方敏，白雯雯，王 瑩

1.天津中醫(yī)藥大學研究生院，天津300000；2.赤峰松山醫(yī)院；3.天津市第一中心醫(yī)院

機械通氣是重癥監(jiān)護病房（intensive care unit，ICU）中最常見的生命支持技術。調查顯示，歐美等發(fā)達國家每年有近30 萬ICU 病人接受機械通氣[1]，國內ICU 病人20%～80%接受機械通氣[2]。該技術作為維持病人生命的重要醫(yī)療手段，主要作用為改善病人氣體交換、降低呼吸肌負荷及提高病人舒適度。病人在機械通氣期間需要與呼吸機統一協調，二者交互達到最佳狀態(tài)時才能保證其治療效果[3-4]。呼吸機是一種復雜的生命維持設備，若病人配合不佳或呼吸機設置不當就會導致病人的呼吸與呼吸機輔助未能同步進行，繼而發(fā)生人機異步（patient-ventilator asynchrony，PVA）。由于觀察周期、識別工具或通氣類型等不同，PVA 在全球的流行數據并不統一。有創(chuàng)通氣條件下，法國、美國發(fā)生率均為25%[5-6]；西班牙調查顯示，病人采用不同通氣模式均會出現人機異步[7]。無創(chuàng)通氣條件下，法國、比利時及瑞典的多中心調查結果顯示，PVA 發(fā)生率為43%[8]；美國為73%[9]；國內一項調查顯示為34%[10]。此外，PVA 的頻繁發(fā)生對病人的危害較重?，F對成人機械通氣病人PVA 相關研究進行綜述，以期為國內ICU 成人病人PVA 的識別與管理提供參考。

1 PVA 在國內外的相關研究

1.1 PVA 概念及相關分類 PVA 是由Kirby[11]在20世紀70 年代提出，并將其簡單地定義為病人與呼吸機之間的對抗。隨著機械通氣技術的發(fā)展，其概念被進一步細化為病人與呼吸機的輔助呼吸不同步及呼吸機與病人流量需求之間不匹配[12]?；仡櫸墨I[5,9,13-14]發(fā)現，由于呼吸機模式、流速及吸氣時間等參數設置具有個體化差異，PVA 分為無效呼吸、自動觸發(fā)、雙觸發(fā)、過早循環(huán)及延遲循環(huán)5 種類型。無效呼吸是最常見的類型，占63%～85%，指病人的吸氣努力未能觸發(fā)呼吸機送氣，主要由病人吸氣力量較弱引發(fā)，在慢性阻塞性肺疾?。╟hronic obstructive pulmonary disease，COPD）病人中較常見。其次為雙觸發(fā)，占13%～15%。當呼吸機輸送的潮氣量低于病人的需求或設置的吸氣時間短于病人中樞吸氣時間可導致雙觸發(fā)[15]。自動觸發(fā)是由于觸發(fā)靈敏度設置不當或心臟外科術后導致循環(huán)震蕩等引發(fā)的呼吸機自動送氣過程。過早循環(huán)及延遲循環(huán)為病人的吸氣時間與呼吸機的設置不一，在有創(chuàng)機械通氣中并不常見[16-17]。此外，異步指數（asynchronous index，AI）為PVA 的量化指標，AI 為病人的異步次數與呼吸總次數之比，其結果≥10%時常預示病人預后不佳[18]。

1.2 PVA 的不良后果 多項研究發(fā)現，病人在機械通氣期間發(fā)生PVA 使個體自身生理狀態(tài)紊亂，可能會對其治療和管理產生一定的負面影響[19-20]，如呼吸肌負荷加重、氧合指數降低、肺損傷、焦慮及睡眠剝奪等。Blanch 等[7]檢 測 了50 例ICU 病 人7 027 h 機 械 通 氣 中的8 731 981 次呼吸周期，并經回顧性分析發(fā)現AI 大于10%的病人住院時間及ICU 死亡率明顯增加。相似研究還發(fā)現，PVA 與病人的通氣時間延長相關[5-6]。此外一項最新證據顯示，PVA 增加了病人氣管插管拔管失敗率[21]。鑒于此，PVA 對ICU 病人的影響后果不容忽視，應引起醫(yī)護人員的重視，以保障病人的治療效果。

1.3 PVA 的影響因素 已有研究證據顯示，與PVA相關的因素包括病人、呼吸機及氣道3 個層面。病人因素主要包括病情及鎮(zhèn)靜藥物兩方面，其中COPD 是發(fā)生PVA 最常見的疾病種類[22]，膿毒癥、酸中毒和發(fā)熱等疾病因素由于阻礙了病人所需流量與容量和呼吸機輔助之間的平衡，也與PVA 發(fā)生存在一定的相關性[23]，疾病嚴重程度及內源性呼氣末正壓是PVA 的預測因素[20]。有研究顯示，深度鎮(zhèn)靜顯著增加了無效呼吸的發(fā)生，但鎮(zhèn)靜劑的種類如右美托咪定等藥物卻能一定程度地抑制PVA[18,24]。呼吸機因素包括呼吸機管路積水、連接不良、參數設置與病情變化不符等[25]。此外，病人應用的呼吸機類型、通氣模式及參數是影響PVA 的重要因素。有證據顯示，有創(chuàng)機械通氣病人PVA 的發(fā)生率為25%，而在無創(chuàng)通氣病人中這一比例高達60%[16]；有創(chuàng)通氣采用容量控制方式時PVA 的發(fā)生率高于壓力控制方式[5]。國內研究發(fā)現，無創(chuàng)通氣中15 cmH2O（1 cmH2O=0.098 kPa）壓力水平下的無效呼吸頻率明顯高于5 cmH2O、10 cmH2O 壓力水平[10]。此外，最新發(fā)展的神經輔助調節(jié)模式（neurally adjusted ventilatory assist，NAVA）與傳統的壓力支持模式（pressure support ventilation，PSV）相比可有效改善病人無創(chuàng)通氣期間的異步情形[25]。氣道因素則為較常見的操作因素，包括導管插入位置、導管管徑、氣道堵塞（如分泌物較多）及氣囊漏氣等[26]。

2 PVA 的識別工具

病人在機械通氣中發(fā)生PVA 時并無特異性臨床表現[24]，給醫(yī)護人員床旁檢測PVA 造成了一定挑戰(zhàn)；目前，PVA 的識別工具包括有創(chuàng)及無創(chuàng)兩種方式。

2.1 有創(chuàng)識別工具 食管壓力及膈肌電活動兩種有創(chuàng)方式被認為是識別PVA 的首選標準[27-28]。食管壓力是反映胸膜腔壓力的最佳測量指標，可直接量化病人通氣時呼吸肌的活動頻率；食管壓力測量一般需通過放置專用的食管導管球囊進行監(jiān)測[21]。監(jiān)測病人膈肌電活動時同樣需要放置專用的鼻胃管，并需將該鼻胃管與單一型號的呼吸機連接，膈肌電活動的波形隨即會連續(xù)呈現在呼吸機屏幕上[29]。但上述兩種方式均為有創(chuàng)侵入性操作，且需要電極等專業(yè)的設備及人員，故未能在ICU 廣泛開展。

2.2 無創(chuàng)識別方法

2.2.1 呼吸機波形檢測 呼吸機波形檢測是目前國內外ICU 中應用較廣泛的方法，醫(yī)護人員通過觀察呼吸機屏幕顯示的壓力及流量波形分析、識別PVA 的發(fā)生[30]。呼吸機波形識別PVA 不僅操作方便，僅用肉眼直接觀察即可，且經濟適用，常被推薦作為床旁識別PVA 的工具[5]。但多項研究證實，波形檢測PVA 的敏感性較差，僅為10%～28%，且醫(yī)務人員利用波形檢測PVA 的 水 平 參 差 不 齊[31-33]。Ramírez 等[34]在20 個 國 家及地區(qū)開展了一項識別PVA 能力的橫斷面調查，包括醫(yī)生、護士及呼吸機治療師在內的471 名醫(yī)護人員參與了該項研究，結果發(fā)現僅有19.5%的醫(yī)護人員能夠正確識別5 種分型的PVA，并且其識別水平受到機械通氣知識培訓、ICU 床位數目等因素影響；另一項在美國17 個城市的ICU 中開展的調查發(fā)現，僅31.7%的醫(yī)護人員能夠應用波形正確識別PVA，而且其識別能力與工作經驗及年限均不相關，僅受到培訓影響[35]。雖然波形檢測的靈敏度存在一定的局限性，但其方便、實用的優(yōu)勢仍是目前床旁檢測PVA 無可替代的工具，且通過對醫(yī)護人員進行相關知識培訓就可提高其判斷水平，波形檢測在醫(yī)療設施較差的地區(qū)仍具有廣泛的開展空間。

2.2.2 基于信息技術的自動檢測工具 西班牙的研究團隊開發(fā)了一種用以持續(xù)獲取、分析、記錄機械通氣中氣道壓力和流量變化的Better Care 軟件，并將其用于當地ICU 的醫(yī)療健康信息系統，以膈肌電活動為標準，對8 例病人的1 024 次呼吸周期進行回顧分析，結果發(fā)現Better Care 系統在識別機械通氣期間的無效呼吸的敏感性為99.3%，特異性為90.8%，Kappa 系數為76.3%[36]。目前，該工具已被西班牙、巴西等多個國家ICU 應用，以檢測當地PVA 流行趨勢，發(fā)現其預測效能良好[7,20,36]。Gutierrez 等[37]對110 例機械通氣病人2 h內呼吸周期的氣道壓力和流量以呼吸機內置收集系統進行采樣，并對這些數據進行編程制作頻譜，通過頻譜產生的時間窗壓力與流量數據直觀地計算AI 值，結果顯示其敏感性為84%。但該研究僅以專業(yè)人員的觀察分析作為標準對其進行了測量，缺乏最佳參考標準。另外，有研究以呼吸機波形檢測為模板建立了一種新型的機器軟件檢測系統，并對11 例有創(chuàng)機械通氣病人的波形進行了分析，結果發(fā)現該工具的敏感度為89%～97%，特異性為93%～99%[38]，但該軟件同樣缺乏與最佳標準的對照。鑒于當前大數據信息技術在預測ICU 病人預后、識別機械通氣模式中的成功應用，未來研究可考慮開發(fā)基于大數據與人工智能為基礎的PVA 識別工具，或將PVA 數據納入臨床其他數據中創(chuàng)建新型報警系統；系統、規(guī)范地對ICU 執(zhí)業(yè)人員進行相關知識的培訓，以增強醫(yī)護人員判斷PVA 發(fā)生的及時準確性。

3 啟示

3.1 加強護理人員對PVA 的認知 既往人們對機械通氣病人的關注較多集中于呼吸機相關性感染及肺損傷等并發(fā)癥，而ICU 護士多關注于病人病情觀察及呼吸機的管路護理，忽略了在機械通氣期間發(fā)生的PVA。但有研究發(fā)現，醫(yī)護人員經培訓后對PVA 的正確識別可使病人機械通氣時間縮短0.6 d[39]。因此，增強護士判斷PVA 的能力及對相關知識的掌握，對縮短病人機械通氣時間、改善預后是必要的。

3.2 優(yōu)化現有ICU 病人PVA 識別工具 目前，國內關于PVA 的研究僅限于人機對抗較為狹窄的概念，對PVA 的調查多以病人躁動不安、血氧飽和度下降等非特異性臨床表現作為標準，其有效性尚待驗證。鑒于國內各地區(qū)ICU 結構的差異性，可根據臨床實際與理論進展相結合，引進或開發(fā)適合的工具，如訓練專業(yè)水準較高的波形檢測人員，或將Better Care 等先進的軟件納入當地的醫(yī)療衛(wèi)生信息系統；或進一步開發(fā)基于臨床決策支持系統兼具靈敏度與實用性的識別工具，為識別我國ICU 病人的PVA 提供依據。

3.3 積極開展PVA 管理策略研究 國內一項研究顯示，對COPD 病人采取綜合性護理干預策略可有效降低PVA 的發(fā)生[40]。護理人員應采用適當的評估工具早期發(fā)現通氣期間的PVA，并查找明確其原因，及時采取干預措施。

3.3.1 對新技術或護理措施的應用及開發(fā) NAVA或成比例輔助通氣等新發(fā)展的通氣模式，由于直接受膈肌電動作的驅使觸發(fā)病人呼吸中樞，可有效改善人機同步性與協調性[41]。護理人員應加強學習，使其在臨床中得到有效應用。

3.3.2 針對機械通氣病人的可控因素進行干預 護理人員應配合醫(yī)生積極治療病人的原發(fā)疾病，密切觀察病情變化，及時通知醫(yī)生調整呼吸機參數，如觸發(fā)靈敏度或潮氣量等；合理應用鎮(zhèn)靜劑，規(guī)范地評估病人鎮(zhèn)靜水平，避免過度鎮(zhèn)靜。及時檢查呼吸機管路連接緊密性，傾倒積水，做好氣道護理，調整導管插入位置，保證氣囊密封良好，清除氣道分泌物等。無創(chuàng)通氣病人選擇密閉性較好的鼻罩，防止漏氣，此外還需積極實施心理護理及基礎護理。

4 小結

PVA 的頻繁發(fā)生影響ICU 病人的康復，降低了病人的生命質量，醫(yī)護人員及時、準確地識別PVA 成為降低PVA 發(fā)生的有效策略。目前，國內對PVA 領域的研究仍處于初級階段，未來研究可借鑒國外靈敏度良好的識別方法，在滿足醫(yī)護人員實際需求的基礎上開發(fā)符合我國國情的PVA 評估工具，實施科學有效的管理策略；保證機械通氣技術的治療效果，提高病人的護理質量。