【头头是道】自动脉搏血氧仪波形分析以跟踪麻醉诱导过程中的血压变化:概念验证研究

2021
01/10

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古麻今醉
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使用四象限图和极坐标图评估oBPM算法的趋势能力。


血压是决定器官灌注和功能的重要因素。大量研究表明术中低血压与术后卒中、心肌损伤、急性肾损伤和死亡之间密切相关。一项近期的大规模回顾性研究表明,三分之一术中低血压事件与麻醉诱导有关。围手术期动脉压(AP)的监测主要依赖于臂腕袖带的间歇性测量(例如3-5分钟)。由于袖带测量的间歇性,可能会忽略动脉压的快速波动。检测出这些波动,可以改善血液动力学稳定性,并有助于减少麻醉过程中的低血压发作,从而减少不良反应。脉搏血氧仪属于所有接受麻醉的患者所必需的基本麻醉监测。尽管在形态上与桡动脉血压波形不同,光电容积描记(PPG)波形也受到了AP和血管张力变化的影响。最近开发的一种专利算法(光学血压监测[oBPM])可以通过全自动分析PPG波形来跟踪AP的变化。最近在《Anesthesia & Analgesia》杂志上发表了一篇题为《Automated Pulse Oximeter Waveform Analysis to Track Changes in Blood Pressure During Anesthesia Induction: A Proof-of-Concept Study 》的文章,探讨了在全身麻醉诱导过程中,通过分析自动脉搏血氧仪波形来跟踪动脉压急性变化的可行性。  

目的  
假设脉搏血氧仪波形分析可能有助于检测麻醉诱导期间收缩期AP(SAP)和平均AP(MAP)的变化。本研究的主要目的是评估与金标准侵入性AP测量相比,oBPM算法在麻醉诱导期间追踪显著AP变化(> 20%)的性能。次要目标是评估oBPM算法在初始偏移校准后提供AP值绝对估计的能力。
方法  
试验纳入了2017年2月至10月,40名年龄≥18岁,拟行择期耳鼻喉科或神经外科手术,必须行全身麻醉和有创动脉压监测的患者。排除标准为患者拒绝,年龄<18岁,无法征得知情同意或患有可能导致双臂之间动脉压差异的动脉疾病(SAP≥15 mmHg或DAP≥10 mmHg)。
在手术当天,患者于局麻下行左侧或右侧桡动脉置管,换能器置于心脏高度,并进行了快速冲洗测试以排除过阻尼或欠阻尼。将脉搏血氧仪放在对侧并获取PPG数据。使用ixTrend Express软件版本2.1.0(ixellence GmbH,Wildau,德国)记录全麻诱导期间的连续有创动脉压 9-19分钟。使用连接到脉搏血氧仪的数据记录仪连续记录原始PPG波形。
数据处理与分析
所有信号均使用MATLAB版本9.1.0.441655(The MathWorks, Inc, Natick, MA )进行后处理和分析。将原始脉搏血氧仪PPG信号和动脉线信号对齐。从视觉上识别并排除了原始动脉线信号的明显伪影。脉搏血氧仪PPG信号通过oBPM算法使用30秒滑动窗口(重叠率为97%)进行了全自动分析。该算法的工作原理如图1A所示。该算法利用已知的指尖PPG波形与桡动脉压力脉冲共享相似的生理决定因素这一事实来估计AP。对于每个分析窗口,该算法都会输出代表该窗口中估计平均压力的SAP,DAP和MAP值。为了尽可能与侵入性方法进行有意义的比较,还针对每个分析窗口计算了侵入性参考的平均SAP,DAP和MAP值。
本研究的主要目的是评估oBPM算法跟踪AP急性变化的能力和准确性,该变化被选择为至少20%的变化。考虑了在快速时间跨度(30秒)内发生的变化到几分钟时间跨度内发生的变化,以30秒为增量(即30、60、90等),最多5分钟。按照图1B所示的步骤,通过在侵入性数据中查找所有20%或更多的AP可能变化,自动识别每位患者的这些变化。存储所有侵入性AP的变化(以下称ΔSAPINV,ΔDAPINV和ΔMAPINV),并存储所有对应时间通过oBPM算法评估的由脉搏血氧仪波形衍生的AP变化(ΔSAPoBPM,ΔDAPoBPM,ΔMAPoBPM)以供比较。
本研究的第二个目标是评估oBPM算法在提供AP绝对值估计中的精确性。oBPM算法可以估算AP的绝对值变化,但需要对它的任意初始偏移进行校正,以测量AP的绝对值。该过程在图1C中示出。在临床环境中,将使用定期的自动袖带充气测压来执行该偏移校正程序。在这项研究中,使用侵入参考值用于校准无创AP估计值。在记录开始时,根据侵入性AP对每位患者进行算法的首次校准,并每隔5分钟重复一次。

统计分析
使用四象限图和极坐标图评估oBPM算法的趋势能力。四象限图中,侵入性和非侵入性方法之间的一致性比率,即ΔAPINV和ΔAPoBPM的配对值显示出一致的方向性的百分比。极坐标图还评估了两种方法在变化幅度方面的一致性。极半径表示两种方法的平均变化幅度((ΔAPINV+ΔAPoBPM)/ 2),极角表示与标识线的偏差。因此,两种方法之间的完美一致性会使极坐标图中的所有点都落在0°(正向变化)或180°(负向变化)线上。此外,还评估了在±30°处的角度一致性率,即数据点落入±30°径向上限的百分比,以及角度偏差(平均极角)和极角的SD。
oBPM算法提供绝对AP估计值的能力通过比较SAPoBPM和SAPINV,DAPoBPM和DAPINVMAPoBPM和MAPINV来得出。该比较是在定期的5分钟校准程序之后的各个时刻进行的,从每次校准后30秒开始,以30秒为增量,直到下一次校准。遵循ISO 81060-2:2018规范指南(医疗器械发展协会[AAMI]标准),评估了同类人群的偏差(平均误差)和误差的SD。由于没有适用的规范,因此此规范(尽管不适用于正式的AP测量设备)在此处用作比较点。它要求误差不大于±5 mmHg,SD不大于8 mmHg。
结果  
排除两例由于临床原因行股动脉置管的患者,本研究对38例患者的结果进行了分析。下表显示了人口生物学统计学特征,平均AP值和患者变异性。患者记录所有信号的平均持续时间为12分钟([Q1,Q3] = [10,14]分钟)。

oBPM算法在麻醉诱导期间追踪显著AP变化(> 20%)的性能
图2显示了无创oBPM算法在跟踪AP的重大变化方面的性能。所有指标均显示为AP发生变化的时间跨度的函数。误差线描绘了95%的置信区间(CI95%),除了右下图(描绘了第2和第98个百分位数)外。对于≤60秒的快速变化,在四象限图和极坐标图中,SAP和MAP均达到了极好的一致性(100%,CI95%,100–100)。对于≥90秒的变化,SAP的最差一致率为97%(CI95%,95–100),而MAP的最插一致率为98%(CI95%,96–100)。随着AP的时间跨度从90秒增加到270秒,角度一致率逐渐降低,最差达到90%(CI95%,85–94)。皮尔逊相关系数始终很显著(P <0.001),并且表现出相似的趋势,最差的情况下,随着时间跨度从30秒增加到270秒,SAP皮尔逊相关系数从0.94(CI95%,0.88–0.97)略降至0.89(CI95%,0.85–0.91)。对于MAP,获得了相似的结果(0.94,CI95%,0.89-0.97,低至0.89,CI95%,0.86-0.92)。角度偏差始终保持为负,SAP的角度偏差从-2°(CI95%,-5°到1°)逐渐减小到-8°(CI95%,-11°--5°),MAP的角度偏差从-4°(,CI95%,-7°至-1°)至-8°(CI95%,-10°至-6°)。极角的SD变得越来越大,从≤60秒时10°(CI95%,9°–13°)开始,到≥180秒时23°(CI95%,21°–25°),表示极坐标图中的径向扩展逐渐增大。对于MAP,获得了类似的结果(9°,CI95%,7°–12°,最高21°,CI95%,19°–24°)。最后,右下角的图显示了记录中ΔAPINV的分布。MAP的平均变化为25–30 mmHg,有些变化幅度超过50 mmHg。对于SAP,平均变化为33-45 mmHg,有些变化幅度超过70 mmHg。
侵入性方法监测到的显著血压变化(> 20%),使用无创方法在30秒时的检出率为72.5%,60秒时检出率为66.7%。对于超过90秒或更长时间,检出率始终保持> 63%。

图3以四象限图和极坐标图的形式说明了oBPM算法估算的SAP和MAP的趋势能力。如图所示的配对值{ΔAPINV,ΔAPoBPM}为60秒的时间范围内发生的变化。在四象限图中,对于SAP和MAP,所有配对对都分布在2个一致的象限(右上和左下)中,因此表现出极好的一致性(100%),并且紧随标识线。这表明oBPM算法具有估计方向和估计变化幅度的良好能力。在极坐标图中进一步突出了这一方面,其中SAP的95%径向极限为(-24.5°,16.0°),MAP95%径向极限为(-22.4°,16.3°)。这些结果在±30°范围内,是良好趋势能力的指标。

oBPM算法在初始偏移校准后提供AP值绝对估计的能力。
非侵入性方法测量绝对AP值的性能如图4所示,SAP平均误差介于-0.3(CI95%,-0.7至0.2)和2.2(CI95%,-0.7至5.2)mmHg之间。MAP平均误差介于-0.7(CI95%,-1.8至0.4)和0.7(CI95%,-1.0至2.3)mmHg,仍保持在AAMI标准的±5 mmHg范围内。MAP始终完全符合标准,SD≤8 mmHg,显示值从1.4(CI95%,1.2–1.6)mmHg逐渐增加到7.3(CI95%,6.3–8.7)mmHg。SAP误差的SD在校准后30、60、90和120秒,分别为2.3(CI95%,2.0–2.7),6.2(CI95%,5.4–7.2),6.3(CI95%,5.5–7.4)和7.8(CI95%,6.8–9.1)mmHg。在150秒时,SAP误差的SD超过了8 mmHg的阈值。当以侵入性AP值的百分比表示时,MAP和SAP的SD均显示出相似的趋势,MAP始终保持在10%以下,SAP始终保持在12%以下。自校正以来SAP和MAP发生的AP的绝对变化显示在图4的右下方图表中,在校准后30秒,SAP平均变化7 mmHg,在校准后270秒,SAP平均变化29 mmHg,其中一些变化超过70 mmHg。校准后30秒,MAP平均变化5 mmHg,校准后270秒,平均变化19 mmHg,其中一些变化超过40 mmHg。

讨论

 

在大多数麻醉患者中,AP监测是通过上臂的示波袖带测量进行的。测量间隔几分钟,可能会错过AP的剧烈变化。与有创动脉测压相比,本试验研究了oBPM(一种脉搏血氧仪波形分析算法)在全麻诱导过程中全自动追踪急性血压变化的能力。

本试验的主要发现是,通过oBPM算法无创评估的急性变化与通过有创方法评估的急性变化密切相关(对于≤60秒的变化,> 0.93)。对于快速变化(≤60秒),四象限和极坐标一致率均为100%,持续5分钟,一致率保持> 97%和> 89%。从图2中可以看出,对于≤90秒的变化,可以确保良好的趋势。随着变化持续时间的增加(变化的幅度变大,参见图2的右下图),极角的SD越来越大,这意味着估算变化幅度(而不是变化方向)的准确性降低,随后导致极坐标一致率逐渐降低,降至89%。由上可得出oBPM算法在评估快速AP变化时特别准确。此外,尽管正确地跟踪了变化的方向(高一致率),约三分之一有创方法检测到的显著血压变化未被oBPM算法检出,但未被检出的血压变化通常变化幅度较低,接近20%阈值。

除了检测快速血压变化之外,本试验还研究了oBPM算法在无创袖带血压测量间歇期提供AP连续读数的能力。结果表明,在全身麻醉诱导过程中,oBPM算法可以在校准后2分钟内精确测量SAP,5分钟精确测量MAP。这表明,如果与无创袖带测压一起使用,oBPM算法具有在袖带测量间期提供连续AP跟踪的潜力。对于没有进行侵入性AP监测的患者,oBPM算法可以帮助提高麻醉医师对快速或意外AP变化的反应性,并可能改善麻醉期间(尤其是在诱导和关键手术步骤期间)的血液动力学稳定性。将来,只要检测到AP的急性变化,该算法就可以用于触发自动无创袖带测量,从而有助于减少高血压/高血压发作的持续时间。oBPM算法主要优势在于,除了标准脉搏血氧仪外,不需要其他设备。

结论

本研究表明,当遇到较大的AP变化时,使用oBPM算法进行的自动脉搏血氧仪波形分析可以准确跟踪麻醉诱导期间AP的急性变化。这种方法有可能用于跟踪间歇性无创袖带血压测量之间的AP变化,并在检测到AP的显著变化时自动触发袖带充气。

头头是道的点评

本研究采用的oBPM算法操作简单,仅需标准脉搏血氧仪,可以开放给手术室内外的其他领域,具有较为广阔的应用前景,但在此之前必须验证该方法在临床应用的准确性。本研究结果已经表明,当遇到较大的AP变化时,的确可以使用oBPM算法进行的自动脉搏血氧仪波形分析来准确跟踪麻醉诱导期间AP的急性变化。但是本研究仅为概念验证研究,由于样本量相对较小,因此无法对心血管危险因素或人口统计学参数进行分层准确性分析。我们要明确,尽管oBPM技术前景广阔,但它并非旨在替代侵入式AP监测。它的开发本质上是为了提供连续的AP估计值,并帮助检测缺乏侵入性监测的患者的快速和急性AP变化。并且,从目前的资料来看尚无法确认oBPM与市场上所有脉搏血氧仪的兼容性。这些问题都等待今后的研究来解决。

翻译:索璐璐

审校、点评:孙宇


  (本栏目由仙琚制药公益支持)

 

原始文献Ghamri Y, Proença M, Hofmann G, Renevey P, Bonnier G, Braun F, Axis A, Lemay M, Schoettker P. Automated Pulse Oximeter Waveform Analysis to Track Changes in Blood Pressure During Anesthesia Induction: A Proof-of-Concept Study. Anesth Analg. 2020 May;130(5):1222-1233.


  
本文由作者自行上传,并且作者对本文图文涉及知识产权负全部责任。如有侵权请及时联系(邮箱:nanxingjun@hmkx.cn
关键词:
血氧仪波形,CI95,oBPM,SAP,侵入性,血氧仪,脉搏

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