评估肺部超声（LUS）是否是监测ARDS早期和晚期肺通气变化的可靠床边工具。LUS应用ARDS患者，这些患者在入住ICU和入院1周后进行至少两次连续CT扫描。对12个区域进行了评估，并从 0（正常）到 3（实变）分级。在每个时间点评估十二个区域 (ΔLUStot) 和四个腹侧 (ΔLUSV)、中间 (ΔLUSI) 和背侧 (ΔLUSD) 区域的 LUS 评分变化。描述了三个类别：改善 (ΔLUS < 0)、相同 (ΔLUS = 0) 或恶化 (ΔLUS > 0)。LUS 评分与肺部 CT 通气量的总变化 (ΔCTair) 以及正常、通气不良和未通气区域（分别为 ΔCTnorm、ΔCTpoor 和 ΔCTnot）相关。 纳入 11 名患者。ΔLUStot 与 ΔCTair 显著相关 (r = - 0.74, p < 0.01)。ΔLUSV、ΔLUSI 和 ΔLUSD 与 ΔCTair 显著相关（分别为 r = - 0.66、r = - 0.69、r = - 0.63；p < 0.05）。与“相同”、“改善”和“恶化”类别相比，ΔCTair 值显著更高 (p < 0.01) 和更低 (p < 0.05)。与“相同”、“改进”和“恶化”类别相比， ΔCTnot 值显著较低 (p < 0.01) 和较高 (p < 0.01) 。LUS评分在检测肺通气变化方面与肺部CT有良好的相关性。
胸部计算机断层扫描(CT)是鉴别和描述肺实质解剖改变的参考成像技术。在急性呼吸窘迫综合征(ARDS)中，它已被用于确定非心源性血管外肺水增加导致的组织通气减少。此外，CT可以识别ARDS的形态，预测肺复张的程度。在ARDS患者中，与CT相比，肺部超声(LUS)已被证明能够评估肺通气减少并预测ARDS形态。LUS在预测ARDS患者肺通气随时间改变中的作用尚未被研究。因此，在一项评估LUS识别ARDS形态的准确性的研究中，我们进行了时间过程分析，以探索与金标准(CT)相比，LUS在监测肺通气增加或减少方面的潜在作用。我们假设在床旁进行LUS可以准确地确定ARDS患者随时间的肺通气变化。主要目标是LUS评分变化与CT检查通气百分比随时间变化之间的相关性。次要目标是在ARDS早期和晚期，当LUS改善、恶化或相同时，确定CT扫描的通气变化百分比。
纳入都灵大学医院呼吸重症监护室（ICU）收治的ARDS患者，预计需要机械通气24小时以上，并接受肺部CT扫描以进行临床评估。排除标准：年龄小于18岁、确诊为肺纤维化或预期生存时间小于24小时的患者。对于因为临床原因在早期（ICU入院时）和晚期（入院1周后）至少进行两次CT扫描的患者进行LUS准确度的时程分析。该研究获得了当地伦理委员会（0117126）的批准，并根据意大利法规获得了知情同意。
入ICU时进行CT扫描，随后根据经治医生的临床评估进行重复扫描。每当进行CT扫描时，记录LUS检查，保持相同的通气设置和镇静水平。
床旁超声评估的观察员由两名经过委员会认证的具有超声专业知识的顾问进行培训，以达到符合标准LUS的要求。
使用曲线换能器(5-3 MHz)和Mylab Seven超声机(Esaote S.p.A, Genova, Italy)，所有患者仰卧位进行检查。划分为12个肺部超声区域，6个在左半胸，6个在右半胸，基于以下标志进行探索:横跨锁骨中线（MC）左右的第2至第3肋间隙（IC）（区域1和7）;横跨MC 线左右的第5至第6 IC（区域2和8）;横跨腋前线（AA）左右的第3至第4 IC（区域3和9）;横跨AA 线左右的第6至第7 IC（区域4和10）;横跨腋后线（PA）左右的第4至第5 IC（区域5和11）;横跨PA线和隔膜圆顶上方左右的第7至第8 IC间隙（区域6和12）。
识别出三个区域:腹侧(V)、中间(I)和背侧(D)，分别对应于区域1-2-7-8、3-4-9-10和5-6-11-12。超声束沿肋间横向定向，以声波照射轴向平面上观察到相应肺部区域的大部分。深度设置为 ≥ 12 cm 以正确解释超声伪影。检查时间足以对12个领域进行实时评估。
根据LUS图像特征，每个肺段分为：N(正常通气)：肺滑动/肺搏动，肋间隙为A线或少于两条B线；B1(中度肺通气减少)：每个间隙大于或等于3条B线；B2(重度肺通气减少)：多条聚集的B线，伴或不伴胸膜下实变；C(实变)：有或无充气支气管征，其中N=0，B1=1，B2=2，C=3分。观察者实时获得每个区域的LUS分数，并登记于专用病例报告表中。
LUStot变量由12个领域获得的LUS分数的总和定义。四个腹侧(1-2-7-8)、中间(3-4-9-10)和背侧(5-6-11-12)区域获得的LUS分数的总和定义变量LUSV、LUSI和LUSD。为了评估肺通气量随时间的变化，计算每个患者每个区域的通气分数(ΔLUS)的相对变化如下：
其中LUS(早期)是研究开始时的LUS，LUS(晚期)是至少一周后获得的LUS。同样，每个患者的LUStot、LUSV、LUSI和LUSD评分的相对变化如下：
ΔLUStot=LUStot(晚期)-LUStot(早期)
(1)“改善”类别：若ΔLUS<0，则肺通气改善；
(2)“相同”类别：若ΔLUS=0，肺通气状态未改变；
(3)“恶化”类别：若ΔLUS>0，则肺通气减少。
在研究开始时进行CT扫描，并根据临床评估进行重复扫描。使用专用软件 (Maluna, 曼海姆大学，德国)对CT扫描的12个区(ROI)进行盲法定量分析，分别对应6个CT层面的左、右肺，根据预先设定的解剖标志确定与LUS对应的区域。胸骨角/锁骨:1区(右)和7区(左);肺动脉干，气管隆突下2 cm: 2区(右)和8区(左);胸骨柄下1 / 3，在1区和7区下方2厘米，与主动脉弓和肩胛骨对应:3区(右)和9区(左);胸骨体中部，在心脏底部:第4区(右)和第10区(左);胸骨柄的下1 / 3，与气管隆突对应:5区(右)和11区(左)，膈肌上方2厘米为6区(右)和12区(左)。使用Maluna软件对所选感兴趣区域（ROI）的分析基于以Hounsfeld单位（HU）表示的每个像素的光线衰减，定义为：超辐射（-900和-1000 HU）；正常通气（-900和-500 HU）；通气不良（-500和-100 HU）；和未通气（-100和100 HU）。根据每个ROI的Hounsfeld单位得出的通气百分比（Pair）如下：
Pair = Volair /Voltot × 100
其中Voltot表示总体积（单位：mL）和Volair所包含ROI中空气所占的体积（mL）。通气正常（Pnorm）、通气不良（Ppoor）和未通气（Pnot）的肺的百分比如下：
Pnorm = Volnorm/ Voltot × 100
Ppoor = Volpoor /Voltot × 100
Pnot = Volnot /Voltot × 100
其中Volnorm、Volpoor和Volnot表示在总ROI体积上，正常、通气不良和未通气肺的毫升数。如前所述LUS的评估中，肺CT密度（ΔCTair）随时间的变化计算如下：
ΔCTair = Pair (晚期)- Pair (早期)
ΔCTair大于0%时，肺通气量有所改善，而ΔCTair等于或小于0%时，肺部通气量没有变化或恶化。每个ROI中Pnorm、Ppoor和Pnot随时间的变化计算如下：
ΔCTnorm = Pnorm (晚期)- Pnorm (早期)
ΔCTpoor = Ppoor(晚期)- Ppoor (早期)
ΔCTnot = Pnot(晚期)- Pnot(早期)
其中（晚期）和（早期）与先前描述的时间点相同。计算整个肺的Pair 、Pnorm、Ppoor和Pnot 随时间的变化，分别作为12个ROI中获得的ΔCTair、ΔCTnorm、ΔCTpoor和ΔCTnot的中值。同理，腹侧、中间和背侧区域的Pair、Pnorm、Ppoor和Pnot随时间的变化被计算为分别在所有四个腹侧中间区域和背侧ROI中获得的ΔCTair、ΔCTnorm、ΔCTpoor和ΔCTnot的中值。 采用Shapiro-Wilk检验进行正态性分析，用均数、标准差(SD)或中位数、四分位间距25-75 (IQR)表示。采用Pearson相关系数分析ΔCTair， ΔCTnorm， ΔCTpoor， ΔCTnot和ΔLUS之间的关系;P < 0.05表示差异具有统计学意义。采用配对Wilk coxon检验，比较ARDS早期和晚期差异。采用Kruskal-Wallis单因素方差分析和事后Dunn-s检验进行多重比较，分析ΔCTair， ΔCTnorm， ΔCTpoor， ΔCTnot在ΔLUS变化之间的差异。为了获得80%的有效性，以检测ΔLUStot和ΔCTair(主要目标)之间的负相关性至少为-0.75,α标准误为0.05(单侧)，需要10个样本量。使用Stata 13.1/SE (Stata Corporation, Texas, USA)进行统计学分析。
11名ARDS患者参与研究。22次肺CT扫描对应22次LUS检查。每个时间点(早期VS晚期)共评估132个LUS 区域，对应相等数量的CT ROIs。每个腹侧、中间和背侧区域共包含44个区域/ ROIs。年龄中位数52岁(44-58岁)，男性7例(64%)，ICU入院时严重急性生理评分(SAPSII)和顺序器官衰竭评估(SOFA)评分分别为42(34-51岁)和10(8- 11岁)。ARDS病因为细菌性肺炎6例(55%)，病毒性肺炎4例(36%)，腹腔脓毒症1例(9%)。分别有5名(45%)和6名(55%)在ICU入住28天和60天后死亡。ICU住院时间29(19 ~ 45)天。纳入患者早期和晚期的临床资料见表1S。
图1为ARDS早期和晚期时通气改善或恶化情况下的肺腹侧、中间、背侧的代表性肺部CT及LUS图像(A、B图)。图1描述了早期和晚期时间点的绝对总LUS评分和区域LUS评分以及Pair、Pnorm、Ppoor和Pnot值。
图1 急性呼吸窘迫综合征(ARDS)早期和晚期肺腹侧、中间和背侧的代表性肺部CT和相应的LUS图像，通气改善(A)或通气恶化(B)
表1描述了肺部ΔCTair、ΔCTnorm、ΔCTpoor、ΔCTnot中位数和LUS之间的相关性。ΔLUS的增加与ΔCTair中位数减少呈显著负相关，其中对应全身范围（ΔLUStot r=-0.74，p<0.01）、腹侧（ΔLUSV r=-0.66，p<0.05）、中间（ΔLUSI r=-0.62，p<05）和背侧（ΔLOSD r=-0.65，p<0.0 5）区域。同样，ΔLUS与ΔCTnot中位数在全身范围内（ΔLUStot r=0.79，p<0.01）和腹侧（ΔLUSV r=0.76，p<0.05）、中间（ΔLUSI r=0.74，p<0.001）和背侧（ΔLOSD r=0.62，p<05）区域均呈正相关。ΔCTpoor中位数与相应LUS变化之间的相关性较差或无相关性。ΔCTnorm中位数与ΔLUStot和ΔLUSI显著相关（分别为r=-0.67，p<0.05和r=-0.66，p<0.05）。
LUS评分的早期和晚期时间点对应肺部CT密度变化如表2所示。在图2中，基于每个区域ΔLUS得分相应变化，显示了ΔCTair、ΔCTnorm、ΔCTpoor和ΔCTnot中位数的变化。根据LUS评分，在肺部通气恶化的区域，CT扫描时的通气率显著降低[19%（-28-4）]，与LUS分数相同[-2%（-15-4），p<0.0385]或改善[6%（-5-30），p=0.0000]的区域相比，LUS分数与LUS得分提高[6%（-5-30，p=0.0029-A]的区域相同[-2%（-15-4）]。类似地，与LUS分数相同[-1%（-6-13），p=0.0049]或改善[-8%（-32-2），p=0.0000]的区域相比，LUS分数恶化[35%（-1-42）]的领域ΔCTnot的量显著增加，与LUS分数相同[- 1% (- 6-13), p = 0.0043-D]的区域相比，LUS分数提高[-8%（-32-2）]。与LUS分数相同[-2%（-22-9），p=0.0030]或恶化[-24%（-30-19），p＝0.0000-B]的区域相比，ΔCTnorm的增加仅在LUS评分提高（10%（-4-43））的区域显著。相反，与LUS评分恶化的区域相比，只有LUS评分提高了1%（-8-6），p=0.0020]或相同[2%（-5-7），p＝0.0002]的区域，ΔCTpoor的降低才具有统计学意义[-8%（-14-4）-C]。
ΔLUS和ΔCTair之间的Spearman相关系数为-0.42（p<0.0001，n=128）。ΔLUS与ΔCTnorm和ΔCTnot之间的Spearman相关系数分别为-0.40（p<0.05）和0.48（p<0.0001）。
图2在LUS评分的分类变化中，通气组织百分比（A）的变化以及正常（B）、不良（C）和未通气（D）组织的变化 *p<0.01 VS“改善”类别，#p<0.01 VS“相同”类别，##p<0.05 VS“相同”类别
本研究的主要目标是LUS在检测ARDS早期和晚期肺通气改变方面与肺CT分析有良好的相关性。LUS的改善或恶化分别与肺CT正常和未通气区域的较高百分比相关。最近，Chiumello等人表明LUS是评估肺通气有价值的床旁工具，尽管它可能不应该用于评估肺复张。在接受体外膜肺氧合(ECMO)支持的ARDS患者中，LUS已被证明是日常监测通气的有效工具。此外，LUS已被证明是评估ARDS患者和需要肾替代治疗的急性肾损伤患者的血管外肺水变化以及慢性心力衰竭患者肺充血的有用方法。B线的数量也与心衰患者透析后液体平衡、住院时间和死亡率相关。最近，LUS已被用于监测肺通气随时间的变化和作为常温体外肺灌注(EVLP)背景下肺供体的预后工具。我们的研究首次强调，与金标准CT相比，LUS能够检测通气百分比(ΔCTair)随时间的微小变化，提示LUS可能是一种准确的床旁和无辐射评估工具，可以监测和确定ARDS的改善或恶化程度。此外，我们的研究表明LUS在识别未通气(ΔCTnot)组织的变化方面表现更好。这一发现可以解释为LUS的准确性主要依赖于B线的存在/不存在/实变。LUS很容易识别实变模式的分辨率（例如从实变到少数B线或A线）。关于LUS在识别正常通气肺组织变化，可能是A线伪影是正常肺通气征象，同时B线的出现很容易被识别，假阳性的发生率低。但是，LUS无法区分过度充气组织和正常通气组织。同时，将一个分类序数变量作为LUS评分与一个连续变量进行比较，可能是解释LUS在鉴别通气不良方面的局限性。
由于床旁胸部X线在确定ARDS形态和肺通气损失分布方面的准确性较低，因此在ICU中观察ARDS放射学变化可能具有挑战性。CT 扫描仍然是监测肺通气变化的金标准，因为患者不自主活动和辐射相关的风险使其在日常实践中可能不利。严重 ARDS 的患者在从 ICU 转移到 CT 室的过程中可能会因一些影响氧合的不良因素而加重，如呼吸机意外断开导致肺塌陷。此外，使用 ECMO支持的患者可能会导致严重的并发症，如插管错位和泵故障，这些都会对患者的预后产生负面影响。因此，LUS可能是监测肺通气随时间变化的准确且经济有效的床工旁具。此外，本研究中使用的专用软件（如Maluna®或类似软件）进行的定量肺通气评估无法在每个ICU广泛使用，因此限制了CT扫描在日常实践中评估肺实质通气的有效性。
这项研究有一些局限性，首先，CT 和 LUS 的不同空间分辨率可能会影响肺通气评估。事实上，与LUS不同，CT扫描分析包括从胸壁到纵隔器官的整个胸部区域；其次，本研究是一项样本量较小的试点研究，需要进一步的外部验证；第三，整个分析是在 COVID-19 大流行之前对 ARDS 患者进行的，因此，不能将本研究的发现扩展到与COVID-19 相关的ARDS患者；第四，通过实时计数对B线进行量化，而不使用自动B线量化，这可能会影响整体准确性。
总之，本研究 ARDS 患者队列中，与金标准肺CT相比，LUS 是监测肺通气时间变化的可靠床旁工具，该技术可用于 ARDS 患者，以可靠地评估肺实质的好转与否，未来需要进一步的研究来确认该技术在更大规模研究中的实用性。
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