CN114786573A - 混合静脉血氧饱和度的估计 - Google Patents

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Abstract

本公开内容涉及用于连续且非侵入式地估计机械通气对象(3)中的混合静脉血饱和度[SvO2]的方法。该方法包括以下步骤：测量(S1；S10)由对象呼出的呼气气体中的呼气二氧化碳[CO2]含量；测量(S2；S20)由对象呼出的呼气气体的呼气流量和体积；使用二氧化碳动力学Fick方法根据所测量的呼气CO2含量和所测量的呼气流量或体积来估计(S3；S30)对象的心输出量[CO]或有效肺血流量[EPBF]；以及基于所估计的对象的CO或EPBF来估计(S4；S40)SvO2。

Description

混合静脉血氧饱和度的估计
技术领域
本公开内容涉及用于连续且非侵入式地估计机械通气对象的混合静脉血氧饱和度(SvO2)的方法、计算机程序和系统。
背景技术
在危重患者的机械通气期间，提供充足的氧输送以确保令人满意的组织氧合是一项中心任务。由于心输出量(CO)是氧输送的主要决定因素之一，因此主要努力致力于开发临床上有用的技术以评估机械通气患者中的该参数。许多用于CO评估的技术与各种局限性相关联，即使临床医生能够获得可靠的CO值，仍然不容易确定这些值是否足够、不足或过大。为了更好地判断这一点，需要结合例如列表正常值或血浆乳酸盐水平的一些其他因素来解释CO值。
相反，理解和解释全身组织氧合的更直观的方法是监测混合静脉血氧饱和度(SvO2)。SvO2是返回心脏右侧的血液中与血红蛋白结合的氧的百分比。这反映了在除去身体组织所需的氧气之后仍留在血液中的氧气量。因此，SvO2的变化反映了组织的氧输送与氧需求之间的平衡的变化。
目前，通过在患者的肺动脉中放置用于获得混合静脉血样品的导管来侵入性地测量SvO2，这是一种与可疑的风险-收益关系相关联的实践，因为肺动脉导管(PAC)(也称为漂浮(Swan-Ganz)导管)与显著的发病率并且有时甚至与死亡率相关联。与PAC相关的另一缺点是它们仅允许SvO2的间歇分析。
中心静脉血氧饱和度(ScvO2)有时用作SvO2的替代物。ScvO2测量可以通过中心静脉导管(CVC)(例如颈内或锁骨下导管)获得，中心静脉导管比PAC侵入性小。使用ScvO2代替SvO2的另一优点是存在配备有能够连续监测ScvO2的光纤的CVC。在临床实践中，通常假设ScvO2具有与SvO2相同的生理意义，该假设有时是不正确的，因为ScvO2不总是反映患者的真实混合静脉血氧饱和度SvO2。
监测真实SvO2的非侵入性或至少侵入性较小的方法将代表在机械通气患者的更先进的重症监护和大手术期间的血液动力学监测方面的实质性进步。
发明内容
本公开内容的目的是提供一种确定机械通气对象中的混合静脉血饱和度(SvO2)的改进的或至少替代的方式。
本公开内容的另一目的是提供一种用于确定SvO2的方法，该方法消除或至少减轻与现有技术相关联的一个或更多个以上提及的问题。
特别地，本公开内容的目的是提供一种用于连续且非侵入式地确定SvO2的方法，该方法可以容易地应用于机械通气对象的床边。
根据一个方面，这些和其他目的通过一种用于连续且非侵入式地估计机械通气对象中的SvO2的方法来实现，该方法包括以下步骤：
-测量对象呼出的呼气气体中的呼气二氧化碳(CO2)含量；
-测量对象呼出的呼气气体的呼气流量或体积；
-使用二氧化碳动力学Fick方法根据所测量的呼气CO2含量和所测量的呼气流量或体积来估计对象的心输出量(CO)或有效肺血流量(EPBF)，以及
-基于所估计的对象的CO或EPBF来估计SvO2。
通过使用非侵入性二氧化碳动力学Fick方法来确定通气对象的CO或EPBF，并且根据由此获得的CO或EPBF值来估计SvO2，可以在不使用侵入性肺动脉导管或中心静脉导管的情况下获得从呼出CO2动力学的数学建模得出的“二氧化碳动力学SvO2”。因此，该方法提供了估计SvO2的非侵入性或至少最小侵入性方式。
所提出的方法的另一优点是，由于用于确定CO或EPBF的二氧化碳动力学Fick方法允许在逐次呼吸的基础上确定通气对象的CO或EPBF，因此可以连续地(即，在逐次呼吸的基础上)估计二氧化碳动力学SvO2。
根据一个方面，该方法包括使用二氧化碳动力学Fick方法根据所测量的呼气CO2含量和所测量的呼气流量或体积来估计对象的EPBF，以及基于所估计的EPBF来估计SvO2。
在SvO2的估计中使用EPBF代替CO是有利的，因为EPBF与肺末端毛细血管氧含量(CcO2)相关联，CcO2可以通过肺末端毛细血管氧分压(PcO2)从已知的吸入氧分率(FiO2)和肺泡气体方程来估计。另一方面，基于CO估计SvO2需要确定通气对象的动脉氧含量(CaO2)，这又需要估计动脉氧饱和度(SaO2)和动脉氧分压(PaO2)。
该方法还可以包括以下步骤：根据由对象通过呼吸消除的CO2的体积(VCO2)和呼吸商(RQ)来估计通气对象的氧消耗(VO2)，以及基于所估计的对象的VO2估计SvO2。可以基于呼气CO2含量和呼气流量或体积测量结果来确定VCO2。RQ可以是假定值，其例如可以基于通气对象的年龄、性别、体重和营养来选择。
将RQ引入到呼出CO2动力学的数学模型中使得有可能根据RQ和VCO2估计VO2，这又使得有可能根据用于肺中氧平衡的Fick方程计算SvO2。VCO2可以例如使用体积二氧化碳描记根据所测量的呼气CO2含量和所测量的呼气流量或体积来确定。因此，在一些实施方式中，可以使用所计算的对象的VO2和氧Fick方程根据所估计的CO或EPBF来估计通气对象的SvO2。
当基于所估计的对象的EPBF来估计SvO2时，所提出的原理允许从包括VCO2与EPBF之间的商的算法来计算SvO2，这是有利的，因为该方法对于VCO2的确定中的误差变得相对鲁棒。这是由于以下事实：VCO2中的误差也将在EPBF确定中引入误差，当SvO2估计基于VCO2与EPBF之间的商时，将在很大程度上抵消该误差。
该方法还可以包括以下步骤：将所估计的CO或EPBF和所估计的对象的VO2带入到用于得出血液中氧的Fick方程中，在所述Fick方程中以混合静脉血中的氧分压(PvO2)和SvO2表达与混合静脉血中每体积单位的氧含量(CvO2)相关的变量，并且通过求解由此获得的关于SvO2的方程来估计SvO2。这些操作允许以计算友好的方式根据所测量的呼气CO2含量和流量(或体积)来估计SvO2，同时带来以上提及的优点。
例如，可以基于以下关系来估计SvO2。
Figure BDA0003685827540000031
其中，ScO2是肺末端毛细血管氧饱和度(分率)，VCO2是CO2消除量(ml min-1)，CH是Hüfner常数(ml g-1)，Hb是血液中血红蛋白含量(g1-1)，EPBF是有效肺血流量(l min-1)，RQ是呼吸商，α是血浆中O2的溶解度常数(ml 1-1kPa-1)，PcO2是肺末端毛细血管氧分压(kPa)，并且PvO2是混合静脉氧分压(kPa)。
为了利于使用二氧化碳动力学Fick方法来估计通气对象的CO或EPBF，该方法还可以包括以下步骤：在所分析的呼吸序列期间使用包括至少一个增加通气阶段和至少一个减少通气阶段的通气模式对对象进行通气，以引入对象呼出的CO2水平的变化，该变化可以被测量并且用于估计CO或EPBF。如将在下面更详细地描述的。该方法还可以包括以下步骤：使用二氧化碳动力学Fick方法，基于在所分析的呼吸序列期间获得的呼气CO2含量和呼气流量或体积测量结果来估计对象的CO或EPBF，以及基于所估计的对象的CO或EPBF来估计对象的SvO2。
例如，该方法可以采用用于CO或EPBF估计的二氧化碳动力学Fick方法，该方法包括以下步骤：
-针对所分析的呼吸序列中的多次呼吸，基于在所分析的呼吸序列期间获得的呼气CO2含量测量结果和呼气流量或体积测量结果，确定与对象的肺泡CO2的分率(FACO2)相关的第一参数、与对象的动脉血的CO2含量(CaCO2)或肺末端毛细血管血的CO2含量(CcCO2)相关的第二参数、以及与对象的VCO2相关的第三参数，以及
-基于所分析的呼吸序列中第一参数、第二参数和第三参数之间的相关性来估计对象的CO或EPBF。
上述方法通常是通过执行在计算机系统上运行的计算机程序来执行的计算机实现的方法。因此，根据本公开内容的另一方面，提供了一种计算机程序，其用于通过系统来连续且非侵入式地估计机械通气对象中的SvO2。该系统包括气体分析器、流量或体积传感器以及计算机，气体分析器用于测量由对象呼出的呼气气体中的呼气CO2含量，流量或体积传感器用于测量由对象呼出的呼气气体的呼气流量或体积。该计算机程序包括计算机可读指令，当计算机执行该计算机可读指令时，使系统执行上述方法。
该计算机程序可以包括用于根据上述原理中的任何原理估计通气对象的SvO2的计算机可读指令。计算机程序可以存储在计算机系统的非暂态计算机可读存储介质中，例如，存储在以上提及的用于运行计算机程序的计算机中。
根据本公开内容的另一方面，提供了一种被配置成执行用于连续且非侵入式地估计机械通气对象中的SvO2的上述方法的系统。
根据一个方面，该系统包括气体分析器、流量或体积传感器以及计算机，气体分析器用于测量由对象呼出的呼气气体中的呼气CO2含量，流量或体积传感器用于测量由对象呼出的呼气气体的呼气流量或体积。计算机被配置成使用二氧化碳动力学Fick方法根据所测量的呼气CO2含量和所测量的呼气流量或体积来估计对象的CO或EPBF，并且基于所估计的对象的CO或EPBF来估计SvO2。
该计算机可以有利地被配置成使用二氧化碳动力学Fick方法根据所测量的呼气CO2含量和所测量的呼气流量或体积来估计对象的EPBF，并且基于所估计的EPBF来估计SvO2。
计算机还可以被配置成根据VCO2和RQ来估计VO2，并且被配置成基于所估计的VO2来估计SvO2。
计算机还可以被配置成基于VCO2与EPBF之间的商来估计SvO2。
计算机还可以被配置成将对象的所估计的CO或所估计的EPBF和所估计的VO2带入到用于得出血液中氧的Fick方程中，在所述Fick方程中用PvO2和SvO2来表达与CvO2相关的变量，并且通过求解由此获得的关于SvO2的方程来估计SvO2。
在一个示例中，计算机可以被配置成基于以下关系来估计SvO2。
Figure BDA0003685827540000051
其中，ScO2为肺末端毛细血管氧饱和度(分率)，VCO2为CO2消除量(ml min-1)，CH(ml g-1)为Hüfner常数，Hb为血液中血红蛋白含量(g1-1)，EPBF为有效肺血流量(l min-1)，RQ为呼吸商，α为血浆中氧的溶解度常数(ml 1-1kPa-1)，PcO2为肺末端毛细血管氧分压(kPa)，以及PvO2为混合静脉氧分压(kPa)。
系统的气体分析器和流量或体积传感器可以形成二氧化碳描记器的一部分，并且优选地形成被配置成用于体积二氧化碳描记的二氧化碳描记器的一部分。
系统可以是用于监测通气对象的血液动力学参数(包括SvO2)的监测系统。
系统可以包括显示器，其用于向临床医生显示对象的血液动力学参数(包括所估计的SvO2)。
系统还可以包括用于向对象提供机械通气的呼吸装置，例如呼吸机或麻醉机。计算机可以是或不是呼吸装置的内部计算机。同样，用于显示对象的血液动力学参数(包括所估计的SvO2)的显示器可以是或不是呼吸装置的显示器。
呼吸装置可以被配置成在所分析的呼吸序列期间使用包括至少一个增加通气阶段和至少一个减少通气阶段的通气模式对对象进行通气，由此，计算机可以被配置成使用二氧化碳动力学Fick方法根据在所分析的呼吸序列期间获得的呼气CO2含量和呼气流量或体积测量结果来估计对象的CO或EPBF。例如，计算机可以被配置成基于与对象的FACO2相关的第一参数、与对象的CaCO2或CcCO2相关的第二参数、以及与对象的VCO2相关的第三参数之间的相关性来估计对象的CO或EPBF，这些参数可以从在所分析的呼吸序列期间获得的呼气CO2含量和呼气流量或体积测量结果得出。
在下文的实施方式的详细描述中将描述所提出的方法、计算机程序和系统的更多有利方面。
附图说明
从下文提供的详细描述和仅以说明方式给出的附图中将更全面地理解本公开内容的实施方式。在不同的附图中，相同的附图标记对应于相同的元件。
图1示出了根据本公开内容的示例性实施方式的用于连续且非侵入式地估计机械通气对象中的SvO2的系统。
图2示出了根据本公开内容的另一示例性实施方式的用于连续且非侵入式地估计机械通气对象中的SvO2的系统。
图3是示出根据本公开内容的示例性实施方式的用于连续且非侵入式地估计机械通气对象中的SvO2的方法的流程图。
图4是示出根据本公开内容的另一示例性实施方式的用于连续且非侵入式地估计机械通气对象中的SvO2的方法的流程图。
具体实施方式
图1示出了根据本公开内容的示例性且非限制性实施方式的用于连续且非侵入式地估计机械通气对象3(下文中称为患者)中的混合静脉血氧饱和度(SvO2)的系统1。
系统1包括例如呼吸机或麻醉机的呼吸装置2，呼吸装置2用于以机械通气的形式向患者提供通气治疗。呼吸装置2经由用于向患者3供应呼吸气体的吸气管线5以及用于将呼气气体输送离开患者3的呼气管线7连接至患者。吸气管线5和呼气管线7经由所谓的Y形件11连接至共用管线9，该共用管线经由患者连接器13(例如面罩或气管内导管)连接至患者3。
系统1还包括计算机14，其被配置成基于所测量的由患者呼出的呼气气体的呼气CO2含量和呼气流量或体积来估计通气患者的SvO2，这将在下面更详细地描述。
在所示的示例中，计算机14是呼吸装置2的内部计算机，该计算机还构成控制单元，用于基于预设参数和/或由呼吸装置的各种传感器获得的测量结果来控制患者的通气。计算机14通过控制呼吸装置2的气动单元15来控制患者的通气，该气动单元15一方面连接至一个或更多个气体源17、19，并且另一方面连接至吸气管线5，以调节输送至患者3的呼吸气体的流量和/或压力。为此，气动单元15可以包括通气领域中公知的各种气体混合装置和气体调节装置，例如气体混合室、可控气体混合阀、一个或更多个可控吸气阀和/或呼气阀等。
计算机14包括处理器21和计算机可读数据存储介质23(例如非暂态硬件存储器设备)，计算机可读数据存储介质存储用于根据本文描述的原理估计通气患者的SvO2的计算机程序。除非另有说明，下文中描述的动作和方法步骤由计算机14在处理器21执行存储在数据存储介质23中的计算机程序的不同代码段时执行或引起。
系统1还包括至少一个流量或体积传感器27，用于测量呼吸流量或体积。由至少一个流量或体积传感器测量的呼吸流量或体积至少包括由患者呼出的呼气气体的呼气流量或体积。在一些实施方式中，由至少一个流量或体积传感器测量的呼吸流量或体积还可以包括由患者吸入的呼吸气体的吸气流量或体积。
系统1还包括至少一个气体分析器29，其包括用于测量呼吸CO2含量的二氧化碳(CO2)传感器。由至少一个气体分析器29测量的CO2含量通常是由至少一个流量或体积传感器27测量的呼吸流量或体积的CO2含量。所测量的呼吸CO2含量至少包括由患者呼出的呼气气体中的呼气CO2含量。在一些实施方式中，所测量的呼吸CO2含量还可以包括由患者在吸气期间吸入的吸气CO2含量。这样的吸气CO2含量可以由死区再呼吸或在去除呼气气体中的CO2含量中的大部分之后的呼气气体的再呼吸引起。呼吸CO2含量可以例如作为CO2的分压、浓度或体积来测量。
至少一个流量或体积传感器27和至少一个气体分析器29可操作地耦接至计算机14，以便计算机基于呼吸流量或体积测量结果和呼吸CO2含量测量结果来估计通气患者的SvO2。
在所示出的实施方式中，流量或体积传感器27和气体分析器29形成二氧化碳描记器31的一部分，二氧化碳描记器(capnograph)31被配置成用于体积二氧化碳描记测量。二氧化碳描记器31被布置在患者的气道开口附近。在该示例中，二氧化碳描记器31被布置在呼吸回路的共用管线9中，其中二氧化碳描记器31暴露于患者3呼出和吸入的所有气体。二氧化碳描记器31经由有线或无线连接33连接至计算机14，并且被配置成将流量或体积测量和CO2测量的结果传送到计算机14以供处理器21进一步处理。计算机14可以被配置成根据从二氧化碳描记器31接收到的呼吸流量或体积测量结果以及呼吸CO2含量测量结果生成体积二氧化碳描记图35，并且可选地使体积二氧化碳描记图35显示在系统1的显示器37上，例如显示在呼吸装置2的显示器上。
在其他替选实施方式中，流量或体积传感器27和气体分析器29可以位于呼吸回路中的其他地方，即，在向患者输送呼吸气体以及从患者输送呼吸气体的气体流动通道的其他位置中。例如，流量或体积传感器和/或气体分析器29可以结合到呼吸装置2中并且位于呼吸装置的呼气模块中，该呼气模块被连接至呼气管线7，用于接收由患者呼出的呼气气体的呼气气流。
计算机14被配置成基于患者的估计心输出量(CO)或估计有效(非分流)肺血流量(EPBF)来估计通气患者的SvO2。
使用基于Fick原理的二氧化碳动力学(capnodynamic)方法，基于由流量或体积传感器27和气体分析器29获得呼吸流量或体积测量结果和呼吸CO2含量测量结果非侵入式地估计患者的CO或EPBF。
用于估计CO或EPBF的二氧化碳动力学Fick方法通常要求呼出的CO2的水平在所分析的呼吸序列期间改变至少0.2％，优选地约0.5％或更多。为此，计算机14可以被配置成通过改变一个或更多个呼吸装置设置来控制呼吸装置2以引入患者的有效通气的改变，该有效通气的改变引起在所分析的呼吸序列期间呼出的CO2的水平的期望改变。然后，计算机14可以基于在所述分析的呼吸序列期间获得的呼吸流量或体积测量结果和呼吸CO2含量测量结果来估计患者的CO或EPBF。
所分析的呼吸序列可以包括任何数目的呼吸，但通常包括4次至20次呼吸，并且优选地4次至12次呼吸。所分析的呼吸序列包括至少一个增加通气阶段和至少一个减少通气阶段，其中，每个增加通气阶段和每个减少通气阶段包括至少一次呼吸，一般至少两次呼吸，并且优选地两次至六次呼吸。从增加通气阶段到减少通气阶段的过渡(反之亦然)通过患者3的有效通气变化来实现。有效通气变化可以由计算机14以本领域已知的任何方式引起，例如，通过改变由呼吸装置输送给患者的呼吸的持续时间和/或潮气量引起有效通气变化。
优选地，为了连续地(即，在逐次呼吸的基础上)确定CO或EPBF，计算机14被配置成使呼吸装置2使用循环通气模式对患者进行通气，该循环通气模式包括交替的减少通气阶段和增加通气阶段，其中，每个减少通气阶段之后紧跟着增加通气阶段，反之亦然。增加通气的呼吸是比减少通气的呼吸更有效地对患者的肺进行通气的呼吸，反之亦然。因此，通过提供增加通气的呼吸和减少通气的呼吸的交替序列来改变患者的有效通气的目的是引起呼出的CO2水平的改变，该改变可以被测量并且用于CO或EPBF的确定。优选地，但不是必然地，循环通气模式的每个循环中的呼吸次数对应于所分析的呼吸序列中的呼吸次数。
计算机14可以被配置成根据任何已知的非侵入式二氧化碳动力学Fick方法(例如，根据在WO 2006/119546、US7135001、WO 2013/141766、EP2799008、WO 2017/105304、WO2017/192076、WO 2017/192077或尚未公布的PCT申请PCT/SE2018/050606中公开的任何方法)来估计通气患者的CO或EPBF。
在示例性且非限制性的示例中，计算机14被配置成：使用以下用于单室肺模型的二氧化碳动力学方程，基于由流量或体积传感器27和气体分析器29获得的呼吸流量或体积测量结果和呼吸CO2含量测量结果来估计患者的CO或EPBF，该二氧化碳动力学方程描述肺泡二氧化碳的分率(FACO2)如何随呼吸而变化：
ELV·(FACOS2n-FACO2n-1)＝EPBF·Δtn·(CvCO2-CcCO2n)-VTCO2n (式1)
其中，ELV是包含呼气末CO2的有效肺容量(升)，FACO2n是肺泡CO2分率，n是当前呼吸，n-1是前一次呼吸，EPBF是有效肺血流量(升min-1)，Δtn是呼吸的持续时间，CvCO2是静脉CO2含量(升气体升血液 -1)，CcCO2n是肺末端毛细血管CO2含量(升气体升血液 -1)，并且VTCO2n是CO2的潮气清除量。
FACO2n可以由气体分析器29测量，而CcCO2n和VTCO2可以从FACO2n、呼吸的潮气量n(VTn)和已知的死区体积直接计算，如本领域所公知的，留下EPBF、CvCO2和ELV作为待确定的未知生理参数。
式1类似于WO 2013/141766中的式1，其公开了用于同时确定ELV、心输出量和CvCO2的非侵入性且连续的方法。等式之间的唯一差异是WO 2013/141766中的式1使用量CaCO2(动脉CO2含量)和心输出量(表示为Q)，而上述式1使用量CcCO2和EPBF。
例如，计算机14可以被配置成使用WO 2013/141766中公开的方法，基于所分析的呼吸序列中的可直接测量的或可得出的参数ΔFACO2(＝FACO2n-FACO2n-1)、CcCO2和VTCO2之间的相关性，从所述分析的呼吸序列确定参数三元组{ELV，EPBF，CvCO2}。同样地，计算机14可以被配置成使用WO 2013/141766中公开的方法，基于所分析的呼吸序列中的直接可测量或可得出的参数ΔFACO2(＝FACO2n-FACO2n-1)、CaCO2和VTCO2之间的相关性，从所述分析的呼吸序列确定参数三元组{ELV，心输出量，CvCO2}。如本领域公知的，并且如WO 2013/141766中更详细地描述的，CaCO2可以从所测量的FACO2和二氧化碳在动脉血中的溶解度的CO2解离曲线函数得出。
使用WO 2013/141766中公开的方法估计EPBF可以涉及以下数学运算。
重新排列式1，使得未知参数聚集在等式的左手侧：
Figure BDA0003685827540000101
对于所分析的呼吸序列中的呼吸n＝1，2，……，N，以矩阵形式写出该等式：
Figure BDA0003685827540000111
当所分析的呼吸序列N包括多于三次呼吸时(即当N>3时)，这变成超定方程组，并且未知参数三元组{ELV，EPBF·CvCO2，EPBF}以及因此生理参数ELV、EPBF和CvCO2可以通过找到超定方程组的近似解来确定。如本领域所公知的，超定方程组的近似解可以以不同的方式例如使用最小二乘法来计算。超定方程组的解将取决于所分析的呼吸序列的循环中的参数ΔFACO2、CcCO2和VTCO2的相关性。
可以将该方程组(式3)重写为A·xA＝a，其中
Figure BDA0003685827540000112
例如，计算机14可以被配置成通过使误差|A·xA-a|最小化来计算参数三元组{ELV，EPBF·CvCO2，EBBF}的近似解。使用最小二乘法，解可以被计算为：
xA＝(AT·A)-1·AT·a (式4)
因此，计算机14可以根据针对所分析的呼吸序列获得的流量或体积测量结果和CO2测量结果来估计通气患者的EPBF(以及ELV和CvCO2)，在所分析的呼吸序列期间，使用使呼出的CO2的水平在所分析的呼吸序列期间变化的通气模式对患者进行通气。以类似的方式，如上面所述和在WO 2013/141766中更详细地公开的，计算机14可以估计通气患者的CO(以及ELV和CvCO2)。对于EPBF或CO的连续估计，由呼吸装置2施加到患者的通气模式优选地应是循环通气模式，并且上述计算应由计算机14在逐个呼吸的基础上执行。
然后，计算机14使用由此估计的通气患者的EPBF或CO来估计SvO2。这是通过首先从患者通过呼吸消除的CO2体积(VCO2)和呼吸商(RQ)估计患者的氧消耗(VO2)来实现的。然后VO2可以被估计为：
Figure BDA0003685827540000121
其中，VO2是耗氧量(ml min-1)，VCO2是通过呼吸消除的CO2的体积(ml min-1)，RQ是呼吸商。
基于由流量或体积传感器27和气体分析器29获得的呼吸流量或体积测量结果和呼吸CO2含量测量结果，由计算机14确定VCO2。在利用用于得出体积二氧化碳描记的二氧化碳描记器31的所示实施方式中，VCO2可以被确定为体积二氧化碳描记图的曲线下的面积。通常，在计算中使用VCO2的平均值。例如，式5中的VCO2可以是20分钟内VCO2的平均值。
RQ是被定义为在呼吸期间释放的CO2的体积与吸收的氧气的体积之比的无量纲数。RQ通常在0.7至1.0之间的范围内，并且可以由计算机14基于与例如患者的年龄、性别和体重相关的输入患者参数来设置。
一旦EPBF或CO和VO2已经由计算机14确定，则可以通过将结果与氧Fick方程组合来估计SvO2。下面将显示如何使用氧Fick方程从EPBF估计SvO2。
可以将EPBF的氧Fick方程写为：
Figure BDA0003685827540000122
其中，VO2是耗氧量(ml min-1)，EPBF是有效(非分流)肺血流量(l min-1)，CvO2是混合静脉氧含量(ml l-1)，并且CcO2是肺末端毛细血管氧含量(ml l-1)。
肺末端毛细血管血液中的氧含量(CcO2)可以以肺末端毛细血管氧分压(PcO2)和肺末端毛细血管氧饱和度(ScO2)表示为：
CcO2＝α·PcO2+CH·Hb·ScO2 (式7)
其中，CcO2是肺末端毛细血管血液中的氧含量(mlSTP l血液 -1)；α＝0.224是血浆中氧的溶解度常数(mlSTP 1-1kPa)；PcO2是肺末端毛细血管氧分压(kPa)；CH＝1.35是Hüfner常数(mlSTP g-1)；Hb是血液中的血红蛋白含量(g 1-1)，其可以从采血或任何类型的血红蛋白筛选获得；并且ScO2是肺末端毛细血管氧饱和度(分率)。STP是0℃和1atm的标准温度和压力。
同样，混合静脉血中的氧含量(CvO2)可以用混合静脉氧分压(PvO2)和混合静脉血氧饱和度(SvO2)表示为：
CvO2＝α·PvO2+CH·Hb·SvO2 (式8)
其中，CvO2是混合静脉血中的氧含量(mlSTP l血液 -1)；α＝0.224是血浆中氧的溶解度常数(mlSTP 1-1kPa)；PvO2是混合静脉氧分压(kPa)；CH＝1.35是Hüfner常数(mlSTP g-1)；Hb是血液中的血红蛋白含量(g 1-1)，其可以从采血获得；并且SvO2是混合静脉血氧饱和度(分率)。
通过组合式5至式8，SvO2可以由计算机14估计为：
Figure BDA0003685827540000131
其中，ScO2为肺末端毛细血管氧饱和度(分率)，VCO2为CO2消除量(ml min-1)，CH为Hüfner常数(ml g-1)，Hb为血中血红蛋白含量(g1-1)，EPBF为有效肺血流量(l min-1)，RQ为呼吸商，α为血浆中氧的溶解度常数(ml 1-1kPa-1)，PcO2为肺末端毛细血管氧分压(kPa)，并且PvO2为混合静脉氧分压(kPa)。
PcO2可以被假定为与肺泡氧分压(PAO2)平衡，而PAO2又可以由计算机14根据输送给患者的呼吸气体中吸入氧(FiO2)的设定分率和肺泡气体方程(参见例如Curran-EverettD.,A classic learning opportunity from Fenn,Rahn,and Otis(1946)：the alveolargas equation.Adv Physiol Educ.2006；30(2):58-62)来估计.
ScO2可以由计算机14根据PcO2和氧解离曲线计算(参见，例如，Siggaard-Andersen O,Wimberley PD,
Figure BDA0003685827540000132
I,Siggaard-Andersen M.,A mathematical modelof the hemoglobin-oxygen dissociation curve of human blood and of the oxygenpartial pressure as a function of temperature.Clin Chem.1984；30(10):1646-51)。通常，肺末端毛细血管血液完全被氧饱和，这意味着ScO2经常接近1。
同样，计算机14可以使用氧解离曲线来确定PvO2与SvO2之间的关系，由此明确地确定SvO2的估计值。PvO2与SvO2之间的关系(如氧解离曲线所指示的)是非线性的。因此，为了求解关于SvO2的式9，计算机14可以被配置成应用迭代过程来确定PvO2与SvO2之间的关系。首先，计算机可以设置PvO2的假定初始值(例如5kPa)。连同式9的右手侧的其他量，然后可以由计算机14计算SvO2的第一值。根据如此计算的SvO2值，可以使用解离曲线的反比关系计算新的PvO2。该新PvO2可以用于式9中以计算新的SvO2值，依此类推。计算序列快速收敛到PvO2和SvO2的唯一解，其中，由此获得的SvO2值构成估计的SvO2。
以该方式，计算机14可以基于呼吸CO2测量结果和流量或体积测量结果(至少包括呼气CO2含量测量结果和呼气流量或体积测量结果)来非侵入式地估计“二氧化碳动力学SvO2”。除了所提出的过程的非侵入性特性之外，该过程的优点还在于它提供了SvO2的连续(逐呼吸)监测，因为上述计算(包括CO或EPBF的二氧化碳动力学确定)可以针对每次呼吸执行一次。
尽管上述SvO2的估计是基于EPBF的，但是应当理解，考虑到本文所公开的教导，通过用CO代替EPBF并且相应地修改上述等式，可以以类似的方式从CO估计SvO2。当这样做时，允许从EPBF估计SvO2的式9变为允许从CO估计SvO2的下式：
Figure BDA0003685827540000141
其中，SaO2为动脉氧饱和度(分率)，VCO2为CO2消除量(ml min-1)，CH为Hüfner常数(ml g-1)，Hb为血中血红蛋白含量(g 1-1)，CO为心输出量(l min-1)，RQ为呼吸商，α为血浆中氧的溶解度常数(ml 1-1kPa-1)，PaO2为动脉氧分压(kPa)，PvO2为混合静脉氧分压(kPa)。
如本领域所公知的，SaO2可以从外周毛细血管氧浓度(SpO2)估计，SpO2又可以使用标准技术测量(例如脉搏血氧计测量)。一旦估计了SaO2，就可以通过在与上述用于从氧解离曲线确定SvO2和PvO2的迭代过程类似的过程中使用氧解离曲线确定PaO2与SaO2之间的关系来估计PaO2。当已经确定SaO2和PaO2时，可以对SvO2和PvO2重复所述迭代过程，以找到SvO2和PvO2的唯一解，其中，由此获得的SvO2值构成估计的SvO2。
尽管在所示的示例性实施方式中，计算机14是呼吸装置2的内部计算机，但是应当理解，用于估计SvO2的计算可以由被配置成接收与由机械通气的对象3呼出的呼气气体的CO2含量和流量或体积有关的测量结果的任何计算机来执行。因此，计算机可以例如形成用于监测机械通气患者的血液动力学参数的患者监测系统的一部分。替选地，该计算机可以是独立的计算机(例如个人计算机)，该独立的计算机被配置成用于从呼吸装置2以及/或者直接从流量或体积传感器27和气体分析器29接收所述测量结果。
图2示出了用于连续且非侵入式地估计机械通气患者3中的SvO2的系统1的这样的替选实施方式，其中，用于基于由气体分析器29和流量或体积传感器27获得的呼气CO2含量测量结果和呼气流量或体积测量结果来估计SvO2的计算机14’位于患者监测器39中，该患者监测器39用于监测机械通气患者3的血液动力学参数(包括SvO2)。
患者监测器39的计算机14’可以包括处理器21’和计算机可读数据存储介质23’(例如，非暂态硬件存储器装置)，计算机可读数据存储介质23’存储用于根据本文所述的原理估计通气患者的SvO2的上述计算机程序。患者监测器39还包括显示器37’，用于向临床医生显示血液动力学参数(包括SvO2)。
在所示出的实施方式中，患者监测器39被配置成直接从气体分析器29和流量或体积传感器27接收呼气CO2含量测量结果和呼气流量或体积测量结果。患者监测器39可以经由有线或无线连接(如图2中的线33’所示)而连接至气体分析器29和流量或体积传感器27。替选地或另外地，患者监测器39可以连接至呼吸装置2并且被配置成从呼吸装置2接收由气体分析器29和流量或体积传感器27获得的呼气CO2含量测量结果和呼气流量或体积测量结果。患者监测器39与呼吸装置2之间的这样的可选的有线或无线连接(该连接可以代替有线或无线连接33’而存在，或者除了有线或无线连接33’之外还存在该连接)由标记为33”的虚线示出。
一旦已经估计了通气患者的二氧化碳动力学SvO2，计算机14、计算机14’可以被配置成使得在显示器37和显示器37’中的任一个或二者上向临床医生显示所估计的SvO2值。所显示的SvO2值可以用作呼吸装置2的适当氧气输送的指示器。如果SvO2值低，例如，如果SvO2值下降到某个阈值以下，则临床医生可以采取适当的行动(例如，通过执行用于改善患者的CO或EPBF的操纵)来增加呼吸装置的氧气递送以及/或者改善通气患者的氧气摄取。
系统1还可以被配置成当所估计的SvO2下降到预定阈值以下时生成警报信号，以向临床医生警告潜在的危急情况。
在一些实施方式中，系统1还可以被配置成基于所估计的SvO2来控制呼吸装置2，即，使用所估计的SvO2作为用于控制呼吸装置2的控制参数。例如，计算机14可以被配置成：当所估计的SvO2指示患者的氧合作用低或下降时，控制呼吸装置2以增加输送给患者3的呼吸气体中的氧气分率(FiO2)以及/或者增加患者的氧摄取。例如，计算机14可以被配置成：当所估计的SvO2下降到某一阈值以下时，使呼吸装置2增加FiO2。替选地或另外地，计算机14可以被配置成：当所估计的SvO2下降到阈值以下时，使呼吸装置2执行用于增加患者3的CO或EPBF的操纵。例如，该操纵可以涉及增加呼气末正压(PEEP)以减少患者的肺内分流，这具有增加EPBF/CO比的效果。
在一些实施方式中，计算机14和计算机14’中的任一个或二者可以被配置成基于所估计的SvO2来呈现与由呼吸装置2提供的患者的通气治疗有关的推荐。例如，计算机14、计算机14’可以被配置成基于所估计的SvO2来呈现推荐的呼吸装置设置或设置调整，例如推荐的FiO2设置或FiO2设置调整。计算机14、计算机14’还可以被配置成基于所估计的SvO2来呈现关于呼吸装置操作者要执行或发起的呼吸装置操纵的推荐。例如，计算机14、计算机14’可以被配置成：当所估计的SvO2下降到阈值以下时，推荐涉及要执行增加PEEP的呼吸装置操纵。
图3是示出根据本公开内容的示例性实施方式的用于连续且非侵入式地估计机械通气对象中的SvO2的方法的流程图。
在第一步骤S1中，测量至少包括由对象呼出的呼气气体中的呼气CO2含量的呼吸CO2含量。通过包括CO2传感器的气体分析器测量CO2含量。气体分析器可以形成被配置成用于体积二氧化碳描记的二氧化碳描记器的一部分。
在第二步骤S2中，测量至少包括由对象呼出的呼气气体的呼气流量或体积的呼吸流量或体积。流量或体积由流量或体积传感器测量。流量或体积传感器可以形成被配置成用于体积二氧化碳描记的二氧化碳描记器的一部分。
在第三步骤S3中，使用非侵入性二氧化碳动力学Fick方法基于所测量的呼吸CO2含量和所测量的呼吸流量或体积来估计通气对象的CO或EPBF。Fick方法可以是用于根据呼吸流量或体积和CO2含量确定CO或EPBF的任何已知的非侵入性Fick方法。CO或EPBF可以由计算机在计算机的处理器执行计算机程序时进行估计。
在第四且最后的步骤S4中，基于在步骤S3中估计的CO或EPBF来估计通气对象的SvO2。该步骤也可以由计算机在计算机的处理器执行计算机程序时来实现。
图4是示出根据本公开内容的另一示例性实施方式的用于连续且非侵入式地估计机械通气对象中的SvO2的方法的流程图。然而，图3中所示的方法不限于用于估计CO或EPBF的任何特定方法，图4中所示的方法采用WO 2013/141766中公开的二氧化碳动力学Fick方法的原理。
在该示例性实施方式中，基于在使用以下通气模式对对象进行通气期间获得的呼吸CO2含量测量结果和呼吸流量或体积测量结果来估计通气对象的CO或EPBF，该通气模式引起由对象呼出的呼气气体的CO2含量变化。这是通过控制向对象提供机械通气的呼吸装置以通过使用包括至少一个增加通气阶段和至少一个减少通气阶段的通气模式对对象进行通气来引入对象的有效通气的变化来实现的。增加通气阶段包括增加通气的一次或更多次呼吸，减少通气阶段包括减少通气的一次或更多次呼吸。增加通气的呼吸是比减少通气的呼吸更有效地对患者的肺进行通气的呼吸，反之亦然。因此，改变对象的有效通气的目的是获得呼出的CO2水平的变化，该变化可以被测量并且用于确定CO或EPBF。因此，在该上下文中，也可以将减少通气的呼吸定义为与增加通气的呼吸相比引起呼出的CO2水平增加的呼吸，反之亦然。
因此，在第一步骤(被表示为S30A，因为第一步骤可以被认为是在表示为S30的后续步骤中发生的估计对象的CO或EPBF的一部分)中，使用包括减少通气的多次呼吸(一次或更多次)以及增加通气的多次呼吸(一次或更多次)的通气模式对对象进行通气，以引入对象呼出的CO2的水平的变化。
在第二步骤S10中，针对所分析的呼吸序列测量至少包括由对象呼出的呼气气体中的呼气CO2含量的呼吸CO2含量，在所分析的呼吸序列期间，使用在步骤S30A中应用于对象的通气模式对对象进行通气。通过包括CO2传感器的气体分析器测量CO2含量。气体分析器可以形成被配置成用于体积二氧化碳描记的二氧化碳描记器的一部分。
在第三步骤S20中，针对所分析的呼吸序列来测量至少包括由对象呼出的呼气气体的呼气流量或体积的呼吸流量或体积。流量或体积由流量或体积传感器测量。流量或体积传感器可以形成被配置成用于体积二氧化碳描记的二氧化碳描记器的一部分。
在第四步骤S30中，使用WO 2013/141766中公开的二氧化碳动力学Fick方法的原理，基于在所分析的呼吸序列期间测量的呼吸CO2含量和呼吸流量或体积来估计通气对象的CO或EPBF。如上面更详细地描述的，这意味着在所分析的呼吸序列期间获得的呼吸CO2含量测量结果和呼吸流量或体积测量结果被用于得出与对象的FACO2相关的第一参数、与对象的CaCO2(在CO的确定中)或CcCO2(在EPBF的确定中)中的任一个相关的第二参数、以及与对象的VCO2相关的第三参数(步骤S30的子步骤S30B)。然后，例如使用最小二乘法，基于所分析的呼吸序列中的第一参数、第二参数和第三参数之间的相关性来估计通气对象的CO或EPBF(步骤S30的子步骤S30C)。这些步骤都可以由计算机在计算机的处理器执行计算机程序时执行。
在第五且最后的步骤S40中，基于在步骤S30中估计的CO或EPBF来估计通气对象的SvO2。该步骤也可以由计算机在计算机的处理器执行计算机程序时来实现。
在图3和图4中，步骤S3和步骤S30可以有利地包括估计通气对象的EPBF，而步骤S4和步骤S40有利地包括使用如以上更详细描述的氧Fick方程(式6)根据所估计的EPBF估计SvO2。
如从图1和图2的以上描述所理解的，该方法可以可选地包括未在图3或图4所示的任何流程图中指示的附加步骤。例如，该方法可以包括在系统1的显示器37、显示器37’上显示所估计的SvO2的附加步骤，呈现与由呼吸装置2提供的患者的通气治疗有关的推荐(例如，所推荐的呼吸装置设置或调整)的步骤，以及/或者基于所估计的SvO2来控制呼吸装置2的步骤，例如，控制呼吸装置以增加FiO2和/或执行用于增加通气患者3的CO或EPBF的自动操纵的步骤。

Claims (19)

1.一种用于连续且非侵入式地估计机械通气对象(3)中的混合静脉血饱和度[SvO2]的方法，其特征在于以下步骤：
-测量(S1；S10)由所述对象呼出的呼气气体中的呼气二氧化碳[CO2]含量；
-测量(S2；S20)由所述对象呼出的呼气气体的呼气流量或体积；
-使用二氧化碳动力学Fick方法根据所测量的呼气CO2含量和所测量的呼气流量或体积来估计(S3；S30)所述对象的心输出量[CO]或有效肺血流量[EPBF]，以及
-基于所估计的所述对象的CO或EPBF来估计(S4；S40)SvO2。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，估计(S3；S30)所述对象(3)的CO或EPBF的步骤包括：估计所述对象的EPBF，并且其中，基于所估计的EPBF来估计SvO2。
3.根据权利要求1或2所述的方法，包括以下步骤：
-根据由所述对象通过呼吸消除的CO2的体积[VCO2]和呼吸商[RQ]来估计所述对象(3)的氧消耗[VO2]，以及
-基于所估计的所述对象的VO2来估计SvO2。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，基于VCO2与EPBF之间的商来估计SvO2。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，包括以下步骤：
-将所述对象的所估计的CO或所估计的EPBF和所估计的VO2带入到用于得出血液中氧的Fick方程中，
-在所述Fick方程中以混合静脉血中的氧分压[PvO2]项和SvO2项来表达与混合静脉血中每体积单位的氧含量[CvO2]相关的变量，以及
-通过求解由此获得的关于SvO2的方程来估计(S4)SvO2。
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，基于以下关系来估计SvO2
Figure FDA0003685827530000011
其中，ScO2是肺末端毛细血管氧饱和度(分率)，VCO2是CO2消除量(ml min-1)，CH是Hüfner常数(ml g-1)，Hb是血液中血红蛋白含量(g1-1)，EPBF是有效肺血流量(l min-1)，RQ是呼吸商，α是血浆中O2的溶解度常数(ml 1-1kPa-1)，PcO2是肺末端毛细血管氧分压(kPa)，并且PvO2是混合静脉氧分压(kPa)。
7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，包括以下步骤：使用包括增加通气的多次呼吸和减少通气的多次呼吸的通气模式对所述对象(3)进行通气；以及基于针对所分析的呼吸序列而获得的呼气CO2含量测量结果和呼气流量或体积测量结果来估计所述对象(3)的CO或EPBF，在所分析的呼吸序列期间使用所述通气模式对所述对象进行通气。
8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，包括以下步骤：
-针对所分析的呼吸序列中的多次呼吸，基于针对所分析的呼吸序列获得的所述呼气CO2含量测量结果和所述呼气流量或体积测量结果，确定与所述对象的肺泡CO2的分率[FACO2]相关的第一参数、与所述对象的动脉血的CO2含量[CaCO2]或肺末端毛细血管血的CO2含量[CcCO2]相关的第二参数、以及与所述对象的CO2消除量[VCO2]相关的第三参数，以及
-基于所分析的呼吸序列中第一参数、第二参数和第三参数之间的相关性来估计所述对象(3)的CO或EPBF。
9.一种计算机程序，用于借助于系统(1)连续且非侵入式地估计机械通气对象(3)中的混合静脉血饱和度[SvO2]，所述系统(1)包括气体分析器(29)、流量或体积传感器(27)以及计算机(14)，所述气体分析器(29)用于测量由所述对象呼出的呼气气体中的呼气CO2含量，所述流量或体积传感器(27)用于测量由所述对象呼出的呼气气体的呼气流量或体积，其特征在于，所述计算机程序包括计算机可读指令，所述计算机可读指令在由所述计算机执行时，使所述系统(1)执行根据前述权利要求中任一项所述的方法。
10.一种用于连续且非侵入式地估计机械通气对象(3)中的混合静脉血饱和度SvO2的系统(1)，包括：
-气体分析器(29)，用于测量由所述对象呼出的呼气气体中的呼气[CO2]含量，
-流量或体积传感器(27)，用于测量由所述对象呼出的呼气气体的呼气流量或体积，以及
-计算机(14)，
其特征在于，所述计算机被配置成：
-使用二氧化碳动力学Fick方法根据所测量的呼气CO2含量和所测量的呼气流量或体积来估计所述对象的心输出量[CO]或有效肺血流量[EPBF]，以及
-基于所估计的所述对象的CO或EPBF来估计SvO2。
11.根据权利要求10所述的系统(1)，其中，所述计算机(14)被配置成使用二氧化碳动力学Fick方法根据所测量的呼气CO2含量和所测量的呼气流量或体积来估计所述对象的EPBF，并且所述计算机(14)被配置成基于所估计的EPBF来估计SvO2。
12.根据权利要求10或11所述的系统(1)，其中，所述计算机(14)被配置成：
-根据由所述对象通过呼吸消除的CO2的体积[VCO2]和呼吸商[RQ]估计所述对象(3)的氧消耗[VO2]，并且
-基于所估计的所述对象的VO2来估计SvO2。
13.根据权利要求12所述的系统(1)，其中，所述计算机(14)被配置成基于VCO2与EPBF之间的商来估计SvO2。
14.根据权利要求10至13中任一项所述的系统(1)，其中，所述计算机(14)被配置成：
-将所述对象的所估计的CO或所估计的EPBF和所估计的VO2带入到用于得出血液中氧的Fick方程中，
-在所述Fick方程中以混合静脉血中的氧分压[PvO2]项和SvO2项表达与混合静脉血中每体积单位的氧含量[CvO2]相关的变量，以及
-通过求解由此获得的关于SvO2的方程来估计SvO2。
15.根据前述权利要求10至14中任一项所述的系统(1)，其中，所述计算机(13)被配置成基于以下关系来估计SvO2
Figure FDA0003685827530000031
其中，ScO2为肺末端毛细血管氧饱和度(分率)，VCO2为CO2消除量(ml min-1)，CH为Hüfner常数(ml g-1)，Hb为血液中血红蛋白含量(g1-1)，EPBF为有效肺血流量(l min-1)，RQ为呼吸商，α为血浆中氧的溶解度常数(ml 1-1kPa-1)，PcO2为肺末端毛细血管氧分压(kPa)，以及PvO2为混合静脉氧分压(kPa)。
16.根据前述权利要求10至15中任一项所述的系统(1)，还包括显示器(37)，其中，所述计算机(14)被配置成使所估计的SvO2在所述显示器上显示给用户。
17.根据前述权利要求10至16中任一项所述的系统(1)，还包括用于向所述对象(3)提供机械通气的呼吸装置(2)。
18.根据权利要求17所述的系统(1)，其中，所述呼吸装置(2)被配置成使用包括增加通气的多次呼吸和减少通气的多次呼吸的通气模式对所述对象(3)进行通气，所述计算机(14)被配置成基于针对所分析的呼吸序列获得的呼气CO2含量测量结果和呼气流量或体积测量结果来估计所述对象(3)的CO或EPBF，在所分析的呼吸序列期间使用所述通气模式对所述对象进行通气。
19.根据权利要求18所述的系统(1)，其中，所述计算机(14)被配置成：针对所分析的呼吸序列中的多次呼吸，基于所述呼气CO2含量测量结果和所述呼气流量或体积测量结果，确定与所述对象的肺泡CO2的分率[FACO2]相关的第一参数、与所述对象的动脉血CO2含量[CaCO2]或肺末端毛细血管血CO2含量[CcCO2]相关的第二参数、以及与所述对象的CO2消除量[VCO2]相关的第三参数，并且所述计算机(14)被配置成基于所分析的呼吸序列中所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数之间的相关性来估计所述对象(3)的CO或EPBF。
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