CN1960671A - 使用肌电活动来优化病人的呼吸辅助的方法和设备 - Google Patents

使用肌电活动来优化病人的呼吸辅助的方法和设备 Download PDF

Info

Publication number
CN1960671A
CN1960671A CNA2005800116755A CN200580011675A CN1960671A CN 1960671 A CN1960671 A CN 1960671A CN A2005800116755 A CNA2005800116755 A CN A2005800116755A CN 200580011675 A CN200580011675 A CN 200580011675A CN 1960671 A CN1960671 A CN 1960671A
Authority
CN
China
Prior art keywords
patient
muscle
level
fatigue
signal intensity
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CNA2005800116755A
Other languages
English (en)
Other versions
CN100544670C (zh
Inventor
克里斯特·辛德比
珍妮弗·贝克
杰德兰卡·斯佩贾
拉尔斯·林斯特龙
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Maquet Critical Care AB
Original Assignee
Maquet Critical Care AB
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Maquet Critical Care AB filed Critical Maquet Critical Care AB
Publication of CN1960671A publication Critical patent/CN1960671A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN100544670C publication Critical patent/CN100544670C/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6846—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be brought in contact with an internal body part, i.e. invasive
    • A61B5/6847—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be brought in contact with an internal body part, i.e. invasive mounted on an invasive device
    • A61B5/6852—Catheters
    • A61B5/6853—Catheters with a balloon
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/03—Detecting, measuring or recording fluid pressure within the body other than blood pressure, e.g. cerebral pressure; Measuring pressure in body tissues or organs
    • A61B5/036—Detecting, measuring or recording fluid pressure within the body other than blood pressure, e.g. cerebral pressure; Measuring pressure in body tissues or organs by means introduced into body tracts
    • A61B5/037—Measuring oesophageal pressure
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/389—Electromyography [EMG]
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M16/00—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
    • A61M16/021—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes operated by electrical means
    • A61M16/022—Control means therefor
    • A61M16/024—Control means therefor including calculation means, e.g. using a processor
    • A61M16/026—Control means therefor including calculation means, e.g. using a processor specially adapted for predicting, e.g. for determining an information representative of a flow limitation during a ventilation cycle by using a root square technique or a regression analysis
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/25—Bioelectric electrodes therefor
    • A61B5/279—Bioelectric electrodes therefor specially adapted for particular uses
    • A61B5/296—Bioelectric electrodes therefor specially adapted for particular uses for electromyography [EMG]
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M16/00—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
    • A61M16/0003—Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure
    • A61M2016/003—Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure with a flowmeter
    • A61M2016/0033—Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure with a flowmeter electrical
    • A61M2016/0036—Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure with a flowmeter electrical in the breathing tube and used in both inspiratory and expiratory phase
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M2210/00—Anatomical parts of the body
    • A61M2210/10—Trunk
    • A61M2210/1014—Diaphragm
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M2230/00—Measuring parameters of the user
    • A61M2230/08—Other bio-electrical signals
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M2230/00—Measuring parameters of the user
    • A61M2230/60—Muscle strain, i.e. measured on the user

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Emergency Medicine (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Anesthesiology (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

本发明涉及一种用于确定对依赖呼吸机的病人的换气辅助水平的方法和设备，其中，计算呼吸相关特征的临界阈值。当呼吸相关特征达到该临界阈值时，出现依赖呼吸机的病人的呼吸肌的疲劳。相对于该呼吸相关特征的临界阈值控制对依赖呼吸机的病人的换气辅助水平，以便防止病人的呼吸肌的疲劳。

Description

使用肌电活动来优化病人的呼吸辅助的方法和设备
技术领域
本发明涉及一种用于确定对依赖呼吸机的病人的换气辅助水平(level)的方法和设备。
背景技术
由病人的肌肉产生的张力(tension)[34]以及肌肉收缩的持续时间[2]两者均为导致呼吸肌疲劳的因素；可通过诸如张力-时间指标[3]和压力-时间积[10、20、32、35]的指标来表示这两个因素。Bellemare和Grassino[3]证实：在令人疲劳的横膈膜收缩的耐受时间和病人的横膈膜的电活动(activity)EAdi的高与低谱分量的比率(H/L)的衰减速率之间存在直接倒数(direct inverse)关系，从而表明：这两个值表示逐渐不能承受负荷。肌肉施加的力已被证实与功率谱中心频率的衰减速率或上述比率H/L的衰减速率、以及此功率谱中心频率或比率H/L达到稳定状态所在的级别直接相关[16、21、28]。功率谱中的这种偏移反映出肌肉活动势能(potential)传导速度的减小[28、38、39]，并构成早期指示，即：在细胞水平上，不能无限期地维持这些呼吸模式[3]。
除非病人横膈膜的电活动EAdi增大，否则，损害呼吸肌的长度-张力关系(即，从神经活动到机械输出或压力的变换)的充气过度(hyperinflation)会减小呼吸肌生成压力的能力(神经机械脱偶联(neuromechanicaluncoupling))。研究已证实：当吸气压力、流速(flow)和工作周期(duty cycle)保持恒定时，呼气末肺容积(end-expiratory lung volume，EELV)的增大促进了耐受时间[33、44]和可维持压力[11]的减小。在动物模型中，Tzelepis等人[44]提出：在这些条件下，横膈膜缩短将需要更大的刺激以生成给定的次最大张力，并且，这个增大的刺激可能引起在更短的肌肉长度上观察到的更大的可收缩肌肉的易疲劳性(fatigability)。
在临床上，通常基于经验而设置目的在于在保护呼吸肌功能的同时确保足够的肺换气(pulmonary ventilation)的部分换气辅助的水平。
已提出了：可根据所实现的最低稳定呼吸频率fB(即，无呼吸迟缓(bradypnoea)或呼吸暂停(apnea))而确定最佳的部分换气辅助水平。在病人中，这对应于16.4bpm(每分钟呼吸)，并与11.8ml/kg的潮气量(tidal volume)VT相关联。然而，在该研究中的机械肺建模证明：实际上，这样的支持水平导致呼吸肌的整体卸载(total unloading)。
其他人将最佳的部分换气辅助水平定义为产生跨膈压力(transdiaphragmatic pressure)Pdi的最低摆幅(swing)的水平，并且发现：此条件与19.7bpm的呼吸频率fB、以及11.7ml/kg的潮气量VT相关联。使用后一研究中的跨膈压力Pdi作为吸气努力(effort)的标志。
Jubran等人[20]将低于125cm H2O·s/min的上界吸气压力-时间积(upperbound inspiratory pressure-time product)定义为要在部分换气辅助期间实现的吸气努力的期望水平。尽管任意地确定此阈值，但通过以下事实来调整(justify)此阈值，该事实即：其对应于远低于被认为指示阻止吸气肌疲劳的张力-时间指标TTdi的张力-时间指标TTdi。该研究发现病人之间压力-时间积的差异很大，并证实：小于30bpm的呼吸频率fB以及0.6L的潮气量VT是在部分换气辅助期间吸气努力最佳水平的较好决定因素。基于这些呼吸模式研究结果，优化部分换气辅助的这一方法所提供的呼吸肌卸载水平有可能低于上面讨论的研究的呼吸肌卸载水平。
Brochard等人[8]将最佳的部分换气辅助水平定义为最低的换气辅助水平，其中，如通过病人的横膈膜的电活动(electrical activity)EAdi的功率谱分析所评估的那样，在实现所述最低的换气辅助水平时，其维持最高水平的横膈膜电活性(activation)，而不出现疲劳。有趣的是，所述部分换气辅助的水平与20-27bpm的呼吸频率fB和8.0ml/kg的潮气量VT相关联，这些值与后来由Jubran等人[20]报告的那些值相似。
发明内容
根据本发明，提供了一种用于确定对依赖呼吸机的病人的换气辅助水平(level)的方法，其包括：计算呼吸相关特征的临界阈值，其中，当呼吸相关特征达到该临界阈值时，出现依赖呼吸机的病人的呼吸肌的疲劳；以及相对于呼吸相关特征的临界阈值，控制对依赖呼吸机的病人的换气辅助水平，以便防止病人的呼吸肌的疲劳。
本发明还涉及一种用于确定对依赖呼吸机的病人的换气辅助水平的设备，包括：计算器，其计算呼吸相关特征的临界阈值，其中，当呼吸相关特征达到该临界阈值时，出现依赖呼吸机的病人的呼吸肌的疲劳；以及控制器，其相对于呼吸相关特征的临界阈值，控制对依赖呼吸机的病人的换气辅助水平，以便防止病人的呼吸肌的疲劳。
当阅读通过参照附图而仅仅作为示例给出的、对本发明的说明性实施例的以下非约束性描述时，本发明前述和其它目的、优点和特征将变得更清楚。
附图说明
在附图中：
图1为用于测定横膈膜的电活动EAdi、食道(esophageal)压力Pes、胃压力Pga、呼吸气流和潮气量VT、并用于在线显示目标跨膈压力Pdi和横膈膜的电活动EAdi的均方根(RMS)的实验装置(experimental set-up)的非限制性示例的示意图；
图2为在“容积”操作法(“volume”maneuvers)和“排出”操作法(“expulsive”maneuvers)期间在研究对象(subject)上测定的潮气量VT、横膈膜电活动EAdi、跨膈压力Pdi、食道压力Pes以及胃压力(Pga)的跟踪描图(tracing)的说明性示例；
图3为显示在容积操作法以及较低压力排出操作法和较高压力排出操作法期间观察到的中心频率CFdi、跨膈压力Pdi的目标级别、横膈膜压力-时间积PTPdi和相关联的横膈膜的电活动EAdi的下降的柱状图的示例；
图4为来自一个代表性研究对象的曲线图的示例，所述曲线图示出在容积操作法(圆圈)和呼气末肺容积(EELV)下的两个排出操作法期间随着时间绘制的中心频率CFdi、横膈膜的电活动EAdi的均方根(RMS)、以及横膈膜压力-时间积PTPdi，其中，一个排出操作法针对较低的跨膈压力Pdi(正方形)，而另一个排出操作法针对较高的跨膈压力Pdi(三角形)；
图5为根据本发明的、用于确定对依赖呼吸机的病人的换气辅助水平的方法和设备的第一非约束说明性实施例的流程图和框图；以及
图6为根据本发明的、用于确定对依赖呼吸机的病人的换气辅助水平的方法和设备的第二非约束说明性实施例的流程图和框图。
具体实施方式
已进行了研究，以便确定：在人类中，在将横膈膜压力-时间积PTPdi保持恒定时，病人横膈膜的增大的电活动EAdi(伴随着神经机械脱偶联(uncoupling))是否促进了横膈膜电活动EAdi的中心频率CFdi的更大的下降。该研究的另一目的在于：在存在正常的神经机械偶联的情况下，确定横膈膜压力-时间积PTPdi需要增大的程度，以便再现在脱偶联的情况下观察到的中心频率CFdi的下降。
更具体地说，该研究评估了：在将横膈膜压力-时间积PTPdi保持恒定时，由增大的肺容积引发的增大的横膈膜活性是否促进了横膈膜电活动EAdi的中心频率CFdi的增大的下降。五个健康的研究对象进行具有固定呼吸模式的间歇准静态横膈膜收缩试验(runs of intermittent quasi-static diaphragmaticcontraction)。在各个试验中，研究对象通过在声门打开的情况下在总肺容量下执行吸气末保持(神经机械脱偶联)，以及在呼气末肺容积下通过执行排出操作法(无神经机械脱偶联)，而以跨膈压力Pdi为目标。分别利用在食道插管(esophageal catheter)上安装的电极阵列和气囊(balloon)来测定横膈膜活性和压力。在神经机械脱偶联期间，约等于31cm H2O的跨膈压力Pdi的再现将肺容积增大到吸气容量的77.5％，将横膈膜的电活动EAdi从最大值的25％增大到61％，并导致中心频率CFdi的17％的更大的下降。为了在不存在神经机械脱偶联的情况下再现在神经机械脱偶联期间观察到的中心频率CFdi的减小，需要跨膈压力Pdi和横膈膜压力-时间积PTPdi的双倍(two-fold)增大。结论是：恒定的横膈膜压力-时间积PTPdi不一定导致在增大活性时保持稳定的横膈膜电活动EAdi的中心频率CFdi。
                          方法
研究对象
平均年龄为40.6±8.0岁的五个健康的研究对象(1女、4男)参与了该研究。该研究由Sainte-Justine医院的科学和伦理委员会批准，并且所有研究对象表示了他们的知情同意。
实验方案
图1为实验装置的非限制性示例的示意图示。在左侧，使用安装在食道插管上的多电极阵列5来测定横膈膜的活动EAdi，并且，使用在插管上、在电极阵列5的相对侧安装的气囊8和9来测定食道压力Pes以及胃压力Pga。插管6穿过鼻，并且位于胃食道结合部(gastro-esophageal junction)10上。通过呼吸速度描记器(pneumotachograph)3来测定呼吸气流，并且通过对吸气流速积分而得到潮气量VT。在右侧，在线显示目标跨膈压力Pdi和横膈膜的电活动EAdi的均方根(RMS)。
参照图1，在坐在直椅(未示出)上并且面对计算机4的监视器1的同时，每个人类研究对象2执行重复的到总肺容量(TLC)的最大吸气，以便得到横膈膜电活动EAdi的3个可再现的自主(voluntary)最大值。随后，要求每个研究对象2执行10秒持续时间的间歇的接近等长的(near-isometric)横膈膜收缩，所述收缩由5秒的松弛期隔开，在该松弛期内允许自由呼吸。通过在计算机4的监视器1上的跨膈压力Pdi的可视性反馈，在两次试验期间针对低水平(level)的跨膈压力Pdi，而在第三次实验期间针对较高水平的跨膈压力Pdi。通过声音信号施加工作周期，并且，每次试验持续到达到中心频率CFdi的平稳状态(plateau)为止、或者到研究对象不再能维持目标跨膈压力Pdi为止。
图2为在下文中报告的研究期间执行的“容积”操作法和“排出”操作法期间、在一个研究对象中测定的潮气量VT、横膈膜电活动EAdi、跨膈压力Pdi、食道压力Pes以及胃压力Pga的跟踪描图的示例。“容积”操作法包括在增大的肺容积上的吸气末保持，其导致低Pdi的生成(左边的跟踪描图)，而在针对较低Pdi(中间的跟踪描图)和较高Pdi(右边的跟踪描图)的呼气末肺容积上执行所述两个排出操作法。
为了得到用于相同目标跨膈压力Pdi的横膈膜电活动EAdi的两个不同水平，指示每个研究对象2执行两种不同的操作法：
1.容积操作法：研究对象吸气到接近于他们的总肺容量(TLC)，并产生给定水平的跨膈压力Pdi(图2；左边的跟踪描图)。在声门打开的情况下，在这个肺容积上维持该跨膈压力Pdi。
2.排出操作法：研究对象执行排出操作法，以便生成目标跨膈压力Pdi。在呼气末肺容积(EELV)下、在较低和较高的跨膈压力Pdi下执行所有排出操作法(图2，中间和右边的跟踪描图)。
在最初执行了容积操作法试验之后，每个研究对象2执行两个排出操作法试验。一个排出操作法试验针对与在容积操作法期间观察到的跨膈压力Pdi相似、但需要较小的横膈膜电活动EAdi的跨膈压力Pdi(较低压力)，而另一排出操作法试验针对增大的跨膈压力Pdi(较高压力)，以再现在容积操作法试验期间观察到的中心频率CFdi。随后，出于重新测试的目的而重复一次容积操作法。在随后的试验之间，研究对象休息20分钟。
仪器
使用图1的装置：
-由计算机4通过呼吸速度描记器3来测定气流和潮气量；
-由计算机4通过在食道插管6上安装的线性阵列5来测定病人的横膈膜的电活动EAdi，其中，通过病人的鼻孔(或病人的嘴)插入食道插管6，直到电极阵列5位于病人的横膈膜7的胃食道结合部10为止；
-由计算机4通过在插管6上、在电极阵列5的相对侧安装的胃8和食道9气囊来测定食道Pes和胃Pga压力；以及
-由计算机4通过从所测定的胃压力Pga中减去所测定的食道压力Pes而得到跨膈压力Pdi。
横膈膜的电活动EAdi的在线自动处理
使用标准化方法[4、36、41]来获取、处理和在线显示横膈膜的电活动EAdi，更具体地说，均方根(RMS)EAdi信号。使用根据Sinderby等人公开的方法[40]建立的指标和标准，针对信号质量来评估中心频率CFdi。为了避免EAdi信号强度上的功率谱偏移的影响，在对于传导速度不敏感的1阶谱矩(spectral moment)(M1)[6]上计算RMS EAdi信号(见计算机监视器1的上部的跟踪描图)。对于更大范围的回顾，参照Aldrich等人的文献[1]。
离线信号分析
使用跨膈压力Pdi来确定吸气持续时间Ti、总呼吸持续时间Ttot、和呼吸频率fB、横膈膜电活动EAdi、以及压力Pes和Pga。通过将(i)Pdi信号所对着的曲线下方的面积乘以(ii)呼吸频率fB，得到横膈膜压力-时间积PTPdi。将横膈膜电活动EAdi的信号幅度表示为从TLC操作法[37]得到的自主最大横膈膜电活动EAdi的百分比。在使用单向重复测定方差分析(ANOVA)执行的每个操作法之间比较变量，并且使用Student-Newman-Keuls测试来执行显著效果(effect)的事后(post hoc)对比。通过计算组间(interclass)相关系数(ICC)，评估在容积和排出操作法期间得到的Pdi、EAdi和CFdi值的测试-重新测试可靠性。
                              结果
在所有方案期间，研究对象能够执行所有操作法，并且维持所施加的工作周期(P＝0.93；单向ANOVA)(表1)。
                                        表1
                   在所执行的三个操作法期间的呼吸模式和目标Pdi值
  排出操作法   排出操作法
  容积操作法
  较低压力   较高压力
  研究对象   Ti/Ttot   VT％IC   Pdi   Ti/Ttot   Pdi   Ti/Ttot   Pdi
  1   0.66   89.2   47.8   0.66   45.1   0.67   77.3
  2   0.66   65.6   25.3   0.67   26.6   0.66   93.3
  3   0.67   68.3   10.2   0.65   11.6   0.66   39.3
  4   0.67   88.8   38.6   0.66   39.8   0.64   77.3
  5   0.65   75.5   34.1   0.67   35.0   0.67   50.3
  均值   0.66   77.5   31.2   0.66   31.6   0.66   67.5
  (±SD)   (0.01)   (11.1)   (14.2)   (0.01)   (13.1)   (0.01)   (22.0)
这些值是所执行的所有操作法的每个研究对象的均值。Ti/Ttot：工作周期；Pdi：跨膈压力；VT：潮气量；IC：吸气容量。所有研究对象都能够维持所施加的工作周期。
图3为显示在研究中进行的容积操作法以及较低压力排出和较高压力排出操作法这三个试验期间观察到的中心频率CFdi、跨膈压力Pdi的目标水平、横膈膜压力-时间积PTPdi和相关联的横膈膜的电活动EAdi的下降的柱状图的示例。图3的图的柱是对于这5个研究对象得到的平均值(±SD(标准偏差))。
如表1和图3所示，在容积操作法(高肺容积)和EELV下的较低压力排出操作法期间，研究对象能够实现并维持相似的跨膈压力Pdi的目标水平。在容积操作法期间，研究对象吸气到其吸气容量的77.5±11.1％的平均值。为了在不同的肺容积下生成相同的横膈膜压力-时间积PTPdi，容积操作法(神经机械脱偶联)需要最大值的60±8％的横膈膜的电活动EAdi，相比之下，EELV下的排出较低压力操作法为25±8％。如表2和图3所示，尽管匹配横膈膜压力-时间积PTPdi，但与EELV下的排出低压力操作法相比，容积操作法促进中心频率CFdi的17％的更大的下降。图4为来自一个代表性研究对象的示例，其示出在容积操作法(圆圈)和呼气末肺容积(EELV)下的两个排出操作法期间随着时间绘制的中心频率CFdi、横膈膜的电活动EAdi的均方根(RMS)、以及横膈膜压力-时间积PTPdi，其中，一个排出操作法期间针对较低的跨膈压力Pdi(正方形)，而另一个针对较高的跨膈压力Pdi(三角形)。图4表明：对于该代表性研究对象，与排出较低压力操作法(正方形)相比，在容积操作法(圆圈)期间，中心频率CFdi更为迅速并且更大程度地降低，这对于相似的横膈膜压力-时间积PTPdi需要高横膈膜的电活动EAdi。
                                表2
                在每个操作法结束时观察到的各个CFdi值
研究对象 容积操作法   排出操作法低压力   排出操作法高压力
  1   68.3±8.7   81.3±7.9   61.6±5.6
  2   67.4±4.5   86.7±8.0   70.5±13.2
  3   82.0±12.3   94.3±7.8   71.5±5.0
  4   72.8±5.8   89.4±6.1   73.4±3.1
  5   80.4±9.3   104.1±4.4   83.6±5.4
  均值±SD   74.2±6.8   91.2±8.6   72.1±7.9
这些值是所执行的每个操作法的每个研究对象的均值。
为了在EELV下的排出操作法期间产生与在容积操作法期间观察到的相似的中心频率CFdi的下降，需要目标跨膈压力Pdi增大两倍以上。这与横膈膜的电活动EAdi从最大值的25±8％到44±9％的增大相关联。如可在图4中看到的那样，对于容积操作法(圆圈)和排出高压力操作法(三角形)，中心频率CFdi降低的速率相似。
在表3中表示出用于容积操作法的测试-重新测试(test-retest)的跨膈压力Pdi、横膈膜的电活动EAdi和中心频率CFdi的值。在重新测试期间，研究对象成功地实现了与在最初的容积操作法期间生成的跨膈压力Pdi相似的跨膈压力Pdi(ICC＝0.95)。横膈膜的电活动EAdi也是相似的(ICC＝0.93)，中心频率CFdi的下降也是相似的(ICC＝0.98)。
                                表3
                   容积操作法的测试-重新测试
  CFdio   CFdi   EAdi   Pdi
  (Hz)   (Hz)   (％max)   (cm H2O)
  研究对象   Vol1   Vol2   Vol1   Vol2   Vol1   Vol2   Vol1   Vol2
  1   90.4   93.1   68.3   66.2   46.5   38.1   47.8   44.6
  2   102.5   108.2   67.4   65.7   42.4   44.4   38.6   38.3
  3   94.7   100.3   82.0   84.7   49.8   55.0   34.1   30.7
  4   99.7   99.5   72.6   72.1   51.3   50.6   36.5   35.8
  均值   96.8   100.3   72.8   71.9   66.7   65.0   25.3   29.5
  (±SD)   (5.4)   (6.2)   (6.7)   (8.8)   (10.7)   (11.9)   (9.4)   (7.0)
  ICC   0.94   0.98   0.93   0.95
EAdi：作为均方根计算的横膈膜电活动；CFdio：在静息呼吸期间确定的基线中心频率；CFdi：在容积操作法末尾的中心频率的平稳值；Pdi：跨膈压力；Vol1：所执行的第一容积操作法；Vol2：所执行的第二容积操作法；ICC：组间相关系数。
                              讨论
该研究评估了在两个不同的肺容积上维持的间歇静态收缩(intermittentstatic contraction)，以便检查通过中心频率CFdi的改变来评定的、改变的神经机械偶联和增大的横膈膜电活性对于横膈膜肌纤维膜兴奋性(excitability)的影响。已经发现：对于给定的目标横膈膜压力-时间积PTPdi，当通过神经机械脱偶联增大横膈膜的电活动EAdi时，中心频率CFdi的下降更大，这暗示出肌肉活性的水平影响中心频率CFdi。
对于犬横膈膜的研究证实：中心频率CFdi的改变与平均活动势能传导速度(APCV)的改变相关联[38]，这确认了先前的数学模型[29]。在肌肉收缩期间，中心频率CFdi和肌肉纤维APCV两者在较小程度上依赖于纤维的缆属性(cable properties)[38、39]，而在较大程度上依赖于肌肉膜兴奋性[17、18、29、39]。肌肉纤维膜的兴奋性依赖于钾的跨膜梯度(trans-membrane gradient)，并且，随着肌肉活动的增大，钾的流出(efflux)增大。为了防护细胞外钾集中以及由此带来的膜电位，细胞依赖于例如通过依赖ATP(三磷酸腺苷)的钠/钾泵进行的钾的再摄取[12]、以及通过血液循环进行的清除(washout)[25](即钾从细胞外空间向血流的扩散)。无论血流减小[23、31、42]还是肌肉活性增大，如在本工作中那样，肌肉的电活动将通过功率谱向较低频率的移动而指示减小的膜兴奋性。中心频率CFdi还可受到诸如运动单位范围(motor unitterritory)、运动单位中的纤维数目、运动单位信号中单组分(contribution)的到达次数的离差、运动单位之间的活动势能传导速度的离差的因素影响，所述因素可使横膈膜的电活动EAdi功率谱移动[4、29]。然而，如果这些影响在健康肌肉中较小[30]，并且如果测试情形不允许可收缩模式有大的变化，则这些影响不大可能对结果有较大的影响。
在研究中，通过两个不同肺容积下的恒定工作周期而以恒定的跨膈压力Pdi作为目标，因此，假设跨膈压力Pdi在那些条件下对血流的阻碍在不同肌肉长度下保持相对相似[19]。然而，为了在增大的肺容积下实现相同的目标跨膈压力Pdi，横膈膜的电活动EAdi增大，这表示能量要求/消耗的增大、以及来自细胞的增大的代谢输出(例如，钾流出)。如可在图3中看到的那样，在增大的肺容积下CFdi的降低速率大大高于在较低横膈膜电活动EAdi的情况下、在FRC(在相同肺容积下跨膈压力Pdi加倍)下达到(target)相同压力时所观察到的降低速率。体外研究也已经证实：通过增大被缩短到其最佳长度的70％的肌肉的刺激频率以便得到在最佳长度上生成的相同的张力而实现的增大的活性(即，要求)导致缩短的肌肉中的增大的疲劳[14]。因此，当前的研究证实：在增大的肺容积(神经机械脱偶联)下生成目标跨膈压力Pdi所需的较高的横膈膜活性影响中心频率CFdi衰减的速率/程度。此外，在下面的描述中，提供神经机械脱偶联对中心频率CFdi的影响的进一步的理论证据。
在不存在神经机械脱偶联的情况下，跨膈压力Pdi的增大总是与横膈膜的电活动EAdi的增大相关联。在上面报告的研究中，在相同肺容积下的跨膈压力Pdi的加倍(FRC)与横膈膜的电活动EAdi从最大值的25％到44％的增大相关联。Beck等人[6]证明：横膈膜的电活动EAdi在绝对值上与跨膈压力Pdi紧密相关，使得在压力增大(即，能量供应减小)时活性增大(即，能量要求增大)。然而，当肌肉长度改变时，这一关系发生变化。在这样的情形下，仅在将跨膈压力Pdi正规化为在每个对应的肺容积下得到的最大跨膈压力Pdi时，跨膈压力Pdi才继续反映横膈膜的电活动EAdi[6]。先前证明了：当在不同的肺容积下以相同的横膈膜的电活动EAdi作为目标时，与在较高的肺容积下产生的较低的压力相比，在FRC下生成的较高的结果跨膈压力Pdi促进了中心频率CFdi的更大的下降[42]。这样的结果表明：对于给定的神经活性，力或跨膈压力Pdi的增大减小了横膈膜兴奋性。由此，将TTdi和压力-时间积作为用于预测横膈膜肌纤维膜兴奋性改变(如通过中心频率CFdi反映的那样)的指标的使用限于恒定的神经机械脱偶联的状态，其中，横膈膜力生成能力保持不变。
与先前的研究[3、16、21、28]一致的是，本研究中在FRC下的目标跨膈压力Pdi的加倍增大了中心频率CFdi的降低速率以及它降到的水平(图3和4)。如上面所讨论的那样，这部分地通过横膈膜的电活动EAdi的增大来解释。然而，还通过以下事实来部分地对其进行解释：
i)与产生较低跨膈压力Pdi的收缩相比，在较高跨膈压力Pdi情况下的横膈膜收缩趋向于相对更多地阻碍血流(即，能量供应)[19]；以及
ii)被损害的到肌肉的血流具有促进肌电描记(electromyographic)功率谱向较低频率移动的倾向[22、30]。
方法和技术方面
在研究中，收缩和松弛周期被维持在固定的持续时间，因此，控制了工作周期对肌肉功能的任何潜在影响[2、22]。必须强调的是，中心频率CFdi的准确的生理学测定取决于能够控制：
(a)肌肉到电极距离的改变；
(b)相对于肌肉纤维方向和位置的电极定位；
(c)电极配置；
(d)信噪比；
(e)来自其它肌肉(包括心脏和食道)的串扰(cross-talk)的影响；以及
(f)电极移动引发的假象(artifact)[7、36、38、39、40]。
在研究中，用来测定横膈膜的电活动EAdi谱的功率谱的技术包括用于使这些影响最小的手段[1、36、40]。肺容积的改变影响所引起的肌肉活动势能的发现[5、15]已经促成了对所测定的横膈膜的电活动EAdi的幅度[5、15]和中心频率CFdi[5]的潜在内在(potential-inherent)不准确性的假设。然而，在不改变横膈膜的膜兴奋性的适度的自主肌肉收缩期间，已经证明：胸壁结构/肺容积、以及肌肉长度的改变对横膈膜的电活动EAdi和中心频率CFdi没有作用[5、6、7、17、39]。因此，上面讨论的胸壁结构/肺容积的作用很可能对结果没有影响。
可能影响研究结果的另一因素是在各种操作法期间对于相同的跨膈压力Pdi划分(partition)食道和胃压力的差异。在先前的研究[42](其中，研究对象以较高和较低肺容积下的相同的横膈膜电活动EAdi作为目标)中，在EELV下(较高的跨膈压力Pdi)下持续观察到中心频率CFdi的较大减小，而与研究对象在EELV下执行排出操作法(即，主要通过胃压力生成的跨膈压力Pdi)还是Mueller操作法(即，主要通过食道压力生成的跨膈压力Pdi)无关[42]。在对该研究的先导试验(未公布的观察资料)中发现：无论研究对象执行排出还是Mueller操作法，生成相等的跨膈压力Pdi、工作周期和横膈膜的电活动EAdi的横膈膜收缩产生相同的中心频率CFdi的减小轨迹(trajectory)。因此，不认为在当前研究中在容积和排出操作法期间的食道和胃压力划分的差异对所观察的结果有影响。
临床意义(Clinical implications)
上面报告的研究结果对正在撤除(wean)机械换气的研究对象或病人具有直接意义。众所周知，经受撤除试验的病人可能显示出EELV的动态改变(动态充气过度)[43]，这类似于改变横膈膜的神经机械偶联的研究。为了补偿此脱偶联(即，维持相同的跨膈压力Pdi)，病人将需要增大横膈膜活性。根据当前研究，病人横膈膜的增大的活性与升高的跨膈压力Pdi的组合将导致减小的中心频率CFdi(兴奋性)，并且有可能导致增大的呼吸努力的感觉[42]。已经在被去除了换气辅助的具有呼吸衰竭的病人中报告了横膈膜的电活动EAdi的功率谱的H/L比的偏移[8、13]。然而，如果横膈膜虚弱在机械换气的病人中较为普遍[24]，那么仍然要确定横膈膜的电活动EAdi和跨膈压力Pdi的何种组合水平会影响中心频率CFdi。
                                结论
上面报告的研究表明：可使用横膈膜活性来确定横膈膜的膜兴奋性以及中心频率CFdi的改变。此外，其表明：当神经机械偶联改变时，横膈膜压力-时间积PTPdi和张力-时间指标TTdi不能被认为是横膈膜能量消耗和/或肌纤维膜兴奋性的有效反映。
利用来自以上调查或研究的数据，可以用两种方式、根据对横膈膜的电活动EAdi的测定来估计横膈膜肌力。
用于估计横膈膜肌力的第一种方式使用以下方程：
F＝μEAdi                        (1)
其中，F是横膈膜肌力，μ是比例常数，EAdi是病人横膈膜的电活动的信号强度的量度(measure)。这里，使用第一功率谱矩的平方根，因为它表示已经补偿了肌电活动势能传播速度的改变的影响的信号强度[29]。
用于估计横膈膜肌力的第二种方式使用横膈膜收缩期间的谱改变。对于有力的周期性肌肉加载，中心频率CFdi根据以下方程从初始中心频率CF0减小到最终平稳值CF∞[26]：
CF∞＝CF0(1-κ)TD/[(1-κ)TD+κTR]                   (2)
其中，κ是工作周期，即，相对于总时间周期的吸气时间，TR是与近似指数时间曲线有关的中心频率CFdi恢复时间常数，其与肌力无关[9]。符号TD表示中心频率CFdi的减小的时间常数，其与肌力相关如下[27]：
TD＝η/(F-FC)                                       (3)
在此方程中，η是比例常数，并且，FC是临界力水平，在该水平之上，肌肉疲劳开始出现。重组方程(2)以得到可实验确定的量：
Q＝TR/TD＝[(1-κ)/κ][(CF0-CF∞)/CF∞]              (4)
然后，方程(3)和(4)给出：
F＝FC+Qη/TR                                        (5)
使方程(1)和方程(5)的两个力的估计值(estimate)相等，得到以下关系式：
αEAdi-β-Q＝0                                      (6)
其中，
α＝μTR/η                                         (7)
并且，
β＝FCTR/η                                         (8)
关系式(6)表示具有两个未知数的三个方程(用于三个实验条件)的集合。在同时使横膈膜的电活动信号强度EAdi和量Q的相对误差最小的情况下利用来自下表4的数据进行的拟合过程给出α＝0.00417和β＝0.0419，并且相对拟合误差为0.24。
                             表4
                    实验结果和计算值
  力的比率   几何因子
  Pdi(cmH2O) EAdi(a.u.) CF0(Hz) CF∞(Hz) Q φI φII φm   γI(cmH2O)   γII(cmH2O) γm
容积操作法 31.2 60.9 100 74.2 0.175 6.12   5.20 5.66 122 144 133
  排出操作法(较低压力) 31.6 24.9 100 91.2 0.050 2.50   2.19 2.35 303 347 325
  排出操作法   67.5   44.3   100   72.1   0.196   4.45   5.6   5.07   364   285   324
  (较高压力)   9
Pdi：跨膈压力；a.u.：任意单位；EAdi：横膈膜的电活动的信号强度；CFdi0：在静息呼吸期间确定的基线横膈膜中心频率；CFdi：在操作法末尾的横膈膜中心频率的平稳值；Q：CFdi恢复和降低的时间常数的比率，参见方程(5)；φI：参见方程(9)；φII：参见方程(10)；φm：φI和φII的平均值；γI：参见方程(14)；γII：参见方程(15)；γm：γI和γII的均值。
在α和β已知的情况下，可相对于细胞兴奋性开始变差的临界力水平FC、即在其之上开始出现肌肉疲劳的临界力水平来表示横膈膜肌力F的实验值。通过分别重组方程(1)和(7)以及(5)得到用来对此进行描述的两种方式，即：
φI＝(F/FC)I＝αEAdi/β                     (9)
以及
φII＝(F/FC)II＝1+Q/β                      (10)
这些量已被确定，并在表4中与它们的均值φm一起列出。
假设所观察到的跨膈压力Pdi与横膈膜肌力F相关如下：
Pdi＝FG                                     (11)
其中，G为几何(geometry)因子，其考虑到横膈膜肌肉随着吸气量而改变其形状。由此，假定此因子G在呼气末肺容积下执行的具有较低或较高Pdi的产生的排出操作法期间相同。如同力的关系那样，可与横膈膜的电活动信号强度EAdi和疲劳导致的谱改变相关地以两种方式表示跨膈压力Pdi。合并方程(1)、(5)和(11)产生以下关系式：
Pdi＝μEAdiG                                (12)
以及
Pdi＝(FC+Qη/TR)G                           (13)
还可通过关系式(7)和(8)将关系式(12)和(13)进一步推导为以下两个关系式：
γI＝(Gη/TR)I＝Pdi/(αEAdi)                (14)
以及
γII＝(Gη/TR)II＝Pdi/(β+Q)                (15)
对于这两个表达式计算的数值连同它们的均值γm一起在表4中给出。
根据表4中列出的结果，可以得出结论：相对于临界力水平FC的横膈膜肌力F在容积操作法和较高压力排出操作法期间近似相同，这也在通过因子Q表示的它们的细胞兴奋性的恶化中被反映出。在所有情况期间，如表4中的φm的值所示，横膈膜肌力F在临界力水平FC之上。通过因子γm表示的几何依赖性(dependency)在较低压力排出操作法和较高压力排出操作法期间明显相同，但在容积操作法期间小得多。容积操作法和排出操作法中的γ值之间的比率约为0.41。由于η值和TR值被认为是与操作法无关，所以这意味着因子G也具有相同的比率。这指示了在容积操作法期间将力转换为压力的低得多的效率。由此，考虑定时和压力的张力时间指标TTdi不足以描述疲劳出现的复杂性。至少必须利用与容积相关的校正因子来对其进行修正。然而，反映细胞兴奋性的恶化而不是收缩的机械结果的方法更好。
用来检测肌肉疲劳的肌电描记和机械方法
基于以上结果，将描述用来确定在周期性加载(例如呼吸)期间的肌肉疲劳的临界水平的技术。需要使某些生理学变量彼此相关的很多方程，并且将在描述这些技术之前导出它们。
周期性肌肉负载特性
考虑诸如呼吸工作(work)的周期性肌肉加载，其中，重复的肌肉收缩与肌肉松弛交替进行。周期性肌肉加载特征在于时间周期T0以及它的两个部分：肌肉收缩的持续时间T1以及肌肉松弛的持续时间T2，其中：
T0＝T1+T2                            (16)
为了简化方程，确定工作周期κ为：
κ＝T1/T0                            (17)
将在时间间隔T1期间产生的平均横膈膜肌力表示为F。
由于疲劳造成的肌电改变
等长收缩的令人疲劳的收缩使横膈膜的电活动EAdi横膈膜的电活动的中心频率CFdi以时间常数TF从其静息(resting)值CF0起呈指数减小。在恢复期间，中心频率CFdi沿着通过时间常数TR描述的近似指数的路线(course)而逐渐返回其正常值。所观察到的是：横膈膜的电活动EAdi的功率谱的很多其它特性显示出相同的依赖性，例如中间频率、过零密度、所谓的高对低(hi-over-low)值等。恢复时间常数主要依赖于肌肉中的毛细管(capillary)的密度，并且对所施加的力相当不敏感。在该力超过某个临界水平FC时，疲劳时间常数强烈地依赖于该力。该关系式为：
TF＝η/(F-FC)          对于F＞FC               (18a)
以及
TF→∞              对于F≤FC             (18b)
重复的工作和恢复事件的组合使中心频率CFdi从初始值减小到最终平稳值CF∞，在该平稳值上，存在工作期间的代谢产生和恢复期间的清除之间的平衡。该平稳值为：
CF∞＝CF0(1-κ)TF/[(1-κ)TF+κTR]         (19)
引入以下表示：
ΔCF＝CF0-CF∞                            (20)
以及
ε＝ΔCF/CF0                              (21)
随后，可将方程(19)重组为：
κ＝1/[1+(TR/TF)(ΔCF/CF∞)]              (22)
利用以下表示：
Q＝TR/TF                                  (23)
得出：
Q＝[(1-κ)/κ]ΔCF/CF∞                   (24)
其为可实验测定的量。
力和压力
可以在不具有来自其它肌肉的协同效应的情况下，对于在关节上工作的骨骼肌确定横膈膜肌力F。对于横膈膜肌肉，不能直接测定该力，而是作为比例量度得到跨膈压力Pdi。可使用下面的关系式：
F＝μE                                    (25)
其中，μ为比例常数，E为横膈膜的电活动EAdi的信号强度，其优选地基于对由于疲劳引起的代谢改变相当不敏感的第一谱矩。与压力的关系是成比例的但是非线性的。通过引入与容积(V)相关的因子G(V)来考虑此事实，即：
Pdi＝FG(V)                                (26)
由此，
μG(V)＝Pdi/E                             (27)
其也是可实验测定的量。
肌电信号强度和谱改变
重组方程(18a)并插入方程(23)和(25)，得到：
αE-β-Q＝0                           (28)
其中
α＝μTR/η                             (29)
并且
β＝FCTR/η                           (30)
可以观察到，通过参数μ，α依赖于电极相对于肌肉的几何排列(geometry)和布置，同时，对于相似的肌肉，其它参数相当恒定。
在任意容积的疲劳条件下的实验(通过中心频率改变)给出E和Q的对应值。数据拟合过程(非回归)向α和β赋予数值。在α和β已知的情况下，可相对于其疲劳阈值而得到横膈膜肌力F的估计值，即：
F/FC＝Eα/β                          (31)
只要F/FC小于1，便不会出现病人肌肉的等长收缩疲劳(isometricfatigue)。这意味着：信号强度应当低于临界值：
E＜EISOM＝β/α                       (32)
对于周期性肌肉工作，可以耐受更高的力和信号水平。
作为代谢物的可耐受浓度的指示物的谱改变
在方程(21)中定义的横膈膜的电活动EAdi的相对谱改变(relative spectralchange)ε是在周期性疲劳收缩期间肌肉中的代谢物的剩余浓度的间接测定。看起来，一旦该力高于FC，肌肉便会非常迅速地进入厌氧(anaerobic)代谢状态，并且，实际上，这一水平以上的所有收缩引起中心频率CFdi的改变。因此，有可能可以耐受ε的某个小值，只要它在某个临界水平(我们将其表示为εC)之下即可。通过将此临界值引入方程(22)并且同时使用方程(18a)和(23)，可以发现不出现长期疲劳的条件为：
κ＜1/{1+[(1-εC)/εC]TR(F-FC)/η}               (33)
可重组此表达式，以给出力的条件：
F＜FC+[(1-κ)/κ[εC/(1-εC)]η/TR               (34)
或者，连同方程(30)一起，
F＜FC{1+[(1-κ/κ][εC/(1-εC)]/β}              (35)
由于不能简单地测定横膈膜收缩中的力，所以将方程(33)至(35)表示为信号强度E和跨膈压力Pdi的函数。对于横膈膜的电活动EAdi的信号强度E，方程(25)和(26)的使用给出：
κ＜1/{1+[(1-εC)/εC](αE-β)}               (36)
以及
E＜{β+[(1-κ)/κ][εC/(1-εC)]}/α           (37)
并且，对于跨膈压力Pdi：
κ＜1/{1+[(1-εC)/εC](αPdi-β)}             (38)
以及
Pdi＜μG(V){β+[(1-κ)/κ][εC/(1-εC)]}      (39)
用于确定对依赖呼吸机的病人的最佳换气辅助水平的方法和设备的非约束性说明性实施例
现在，将描述用于确定对依赖呼吸机的病人的最佳换气辅助水平的方法和设备的非约束性说明性实施例。
图5的第一实施例
操作501
通过检测器502监视横膈膜的电活动EAdi的信号强度。如图1所示，例如，检测器502可包括计算机4，以便通过安装在食道插管6上的电极的线性阵列5来测定病人的横膈膜的电活动EAdi的信号强度，其中，通过病人的鼻孔(或病人的嘴)插入食道插管6，直到电极阵列5位于病人的横膈膜7的胃食道结合部10中为止。
操作502
计算器503利用来自疲劳测试的肌电数据(标定(Calibration))、使用方程(28)来计算系数α和β：
αE-β-Q＝0                            (28)
可以通过减小辅助的水平或执行短气道闭塞、同时在几次吸气尝试期间测定肌电活动，来执行疲劳测试。为缩短和易于疲劳测试，可以鼓励研究对象主动增大他的努力。常规地(routinely)执行这样的测试，以确定最大吸气气道压力。
操作504
如上文中所述，计算器503计算工作周期κ。
操作505
根据在0.2的工作周期以下即使在最大肌力下也不会出现疲劳、以及临界力水平FC约为最大力的0.2倍的一般实验事实，计算器503计算横膈膜的电活动EAdi的相对谱改变的临界水平εC的估计值。随后，方程(33)给出εC≈β/(β+8/9)，或者由于εC和β两者均为小量，所以：
εC≈β                                             (40)
操作506
计算器503使用以下关系式来计算横膈膜的电活动EAdi的临界信号强度，其中在该临界信号强度以上，出现等长收缩肌肉疲劳：
E＜EISOM＝β/α                                     (32)
操作507
如果使用肌电监视(给出信号强度和工作周期)，那么计算器503使用方程(37)来计算横膈膜的电活动EAdi的临界信号强度，其中，在该临界信号强度以上，出现长期肌肉疲劳：
E＜{β+[(1-κ)/κ][εC/(1-εC)]}/α                 (37)
操作508
控制器509将换气辅助(例如，换气辅助的增益(gain))控制在某个水平上，使得横膈膜的电活动EAdi的信号强度不超过在关系式(37)中描述的信号强度(更高的支持意味着不必要的肌肉失活)，以防止出现长期肌肉疲劳：
E＜{β+[(1-κ)/κ][εC/(1-εC)]}/α                 (37)
然而，横膈膜的电活动EAdi的信号强度不应超过在方程(32)中描述的信号强度(这一水平指示在等长收缩期间的肌肉疲劳的水平)，以防止出现等长收缩肌肉疲劳：
E＜EISOM＝β/α                                     (32)
图6的第二实施例
操作601
通过检测器602监视横膈膜的电活动EAdi的信号强度。如图1所示，例如，检测器602可包括计算机4，以便通过安装在食道插管6上的电极的线性阵列5来测定病人横膈膜的电活动EAdi的信号强度，其中，通过病人的鼻孔(或病人的嘴)插入食道插管6，直到电极阵列5位于病人的横膈膜7的胃食道结合部10中为止。
操作603
检测器604监视病人的跨膈压力Pdi。如图1所示，例如，检测器604可包括计算机4，以便通过经由在插管6上、在电极阵列5的相对侧安装的各个胃8和食道9气囊检测食道Pes和胃Pga压力，并且通过处理检测到的食道Pes和胃Pga压力以得到病人的跨膈压力Pdi，来连续地测定跨膈压力Pdi。
操作605
计算器606利用来自疲劳测试的肌电数据(标定)，使用方程(28)来计算系数α和β：
αE-β-Q＝0                                     (28)
可以通过减小辅助的水平或执行短气道闭塞、同时在几个吸气尝试期间测定肌电活动来执行疲劳测试。为了缩短和易于疲劳测试，可以鼓励研究对象主动增大他的努力。常规地执行这样的测试，以确定最大吸气气道压力。
操作607
如上文中所述，计算器606计算工作周期κ。
操作608
根据在0.2的工作周期以下即使在最大肌力下也不会出现疲劳、以及临界力水平FC约为最大力的0.2倍的一般实验事实，计算器606计算横膈膜的电活动EAdi的相对谱改变的临界水平εC的估计值。随后，方程(33)给出εC≈β/(β+8/9)，或者由于εC和β两者均为小量，所以：
εC≈β                                       (40)
操作609
计算器606使用以下关系式来计算横膈膜的电活动EAdi的临界信号强度，其中，在该临界信号强度以上，出现等长收缩肌肉疲劳：
E＜EISOM＝β/α                               (32)
操作610
计算器606使用关系式(39)来计算跨膈压力Pdi的临界水平：
Pdi＜μG(V){β+[(1-κ)/κ][εC/(1-εC)]}      (39)
操作610需要有关几何G(V)依赖性的知识。如方程(27)所示，可以根据可实验测定的量Pdi/E的标定来得到此因子G(V)：
μG(V)＝Pdi/E                                 (27)
可替换地，还可以在通过计算机和例如至少一个流量计(参见图1的计算机4和呼吸速度描记器3)来测定容积差的同时，通过在两个肺容积(例如，吸气末和呼气末肺容积)下执行单次或多次呼吸气道闭塞，来估计吸气压力的几何依赖性G(V)。
操作611
例如，控制器612将换气辅助、例如换气辅助的增益控制在某个水平上，使得：
-所监视的横膈膜的电活动EAdi的信号强度不超过在关系式(32)中描述的信号强度(这一水平指示在等长收缩期间的肌肉疲劳的水平)，以防止出现等长收缩肌肉疲劳：
E＜EISOM＝β/α                                (32)
-所监视的病人的跨膈压力Pdi不超过在关系式(39)中描述的跨膈压力，以防止出现长期肌肉疲劳：
Pdi＜μG(V){β+[(1-κ)/κ][εC/(1-εC)]}       (39)
尽管已经通过参照本发明的非约束性说明性实施例而在上文中描述了本发明，但是应当记住：可以在不背离本发明的精神和本质的情况下，在所附权利要求的范围内任意修改这些实施例。特别但不唯一的是：
-本发明不仅适合CFdi和RMS，还可能适合其它类型的量度；
-可通过测定除了横膈膜以外的呼吸相关的肌肉的电活动，来实现本发明；以及
-本发明涉及包括负压换气的任何机械换气方法。
参考文献
[1]Aldrich TK，Sinderby C，McKenzie DK，Estenne M，and Gandevia SC.Electrophysiologic Techniques for the Assessment of Respiratory MuscleFunction.In ATS/ERS Statement on respiratory muscle testing.Am J Respir CritCare Med 166：610-623，2002.
[2]Bellemare F，and Grassino A.Effect of pressure and timing ofcontraction on human diaphragm fatigue.J Appl Physiol：Respirat EnvironExercise Physiol 53：1190-1195，1982.
[3]Bellemare F，and Grassino A.Evaluation of human diaphragm fatigue.JAppl Physiol：Respirat Environ Exercise Physiol 53：1196-1206，1982.
[4]Beck J，Sinderby C，Lindstrm L，and Grassino A.Influence of bipolarelectrode positioning on measurements of human crural diagragm EMG.J ApplPhysiol 81：1434-1449，1996.
[5]Beck J，Sinderby C，Lindstrm L，and Grassino A.Diaphragminterference pattern EMG and compound muscle action potentials：effects ofchest wall configuration.J.Appl.Physiol.82：520-530，1997.
[6]Beck J，Sinderby C，Lindstrm L，and Grassino A.Effects of lungvolume on diaphragm EMG signal strength during voluntary contractions.J ApplPhysiol 85：1123-1134，1998.
[7]Beck J，Sinderby C，Weinberg J，and Grassino A.Effects of muscle-to-electrode distance on the human diaphragm electromyogram.J Appl Physiol 79：975-985，1995.
[8]Brochard L，Harf A，Lorino H，and Lemaire F.Inspiratory pressuresupport prevents diaphragmatic fatigue during weaning from mechanicalventilation.Am Rev Respir Dis 139：513-521，1989.
[9]Broman，H.An investigation on the influence of a sustained contractionon the succession of action potentials from a single motor unit.ElectromyogrClin Neurophysiol 17：341-58，1977.
[10]Calzia E，Lindner KH，Witt S，Schirmer U，Lange H，Stenz R，andGeorgieff M.Pressure-time product and work of breathing during biphasiccontinuous positive airway pressure and assisted spontaneous breathing.Am JRespir Crit Care Med 150：904-910，1994.
[11]Clanton TL，Hartman E，and Julian MW.Preservation of sustainableinspiratory muscle pressure at increased end-expiratory lung volume.Am RevRespir Dis 147：385-391，1993.
[12]Clausen T， and Everts ME.K+induced inhibition of contractile force inrat skeletal muscle，role of Na+-K+transport.Am J Physiol 261(Cell Physiol.30)：C799-C807，1991.
[13]Cohen CA，Zagelbaum G，Gross D，Roussos C，and Macklem PT.Clinical manifestations of respiratory muscle fatigue.Am J Med 73：308-316，1982.
[14]Farkas GA and Roussos CH.Acute diaphragmatic shortening：In vitromechanics and fatigue.Am Rev Respir Dis 130：434-438，1984.
[15]Gandevia SC，and McKenzie DK.Human diaphragmatic EMG：changes with lung volume and posture during supramaximal phrenic nervestimulation.J Appl Physiol 60：1420-1428，1986.
[16]Gross D，Grassino A，Ross WRD，and Macklem PT.Electromyogrampattern of diaphragmatic fatigue.J Appl Physiol：Respirat Environ ExercisePhysiol 46：1-7，1979.
[17]Hodgkin AL.A note on conduction velocity.J Physiol(Lond)125：221-224，1954.
[18]Hodgkin AL and Huxley AF.A quantitative description of membranecurrent and its application to conduction and excitation in nerve.J Physiol(Lond)117：500-544，1952.
[19]Hussain S.Regulation of ventilatory muscle blood flow.J Appl Physiol81：1455-1468，1996.
[20]Jubran A，Van de Graaff WB，and Tobin MJ.Variability ofpatient-ventilator interaction with pressure support ventilation in patients withchronic obstructive pulmonary disease.Am J Respir Crit Care Med 152：129-136，1995.
[21]Kadefors R，Kaiser E，and Petersen I.Dynamic spectrum analysis ofmyo-potential with special reference to muscle fatigue.Electromyog ClinNeurophysiol 8：39-74，1968.
[22]Klawitter PF，and Clanton TL.Tension-time index，fatigue，andenergetics in isolated rat diaphragm：a new experimental model.J Appl Physiol96：89-95，2003.
[23]Krner L，Parker P，Almstrm C，Herberts P，and Kadefors R.Therelation between spectral changes of the myoelectric signal and the intramuscularpressure of the human skeletal musele.Eur J Appl Physiol 52：202-206，1984.
[24]Laghi F，Cattapan SE，Jubran A，Parthasarathy S，Warshawsky P，ChoiY-S A，and Tobin MJ.Is weaning failure caused by low-frequency fatigue of thediaphragm？Am J Respir Crit Care Med 167：120-127，2003.
[25]Lindinger MI，and Sjo gaard G.Potassium regulation during exerciseand recovery.Sports Med 11：382-401，1991.
[26]Lindstrom，L.Fatigue changes in the myoelectric signal during periodicmuscle work.Bull Eur Physiopathol Respir 15 Suppl：107-114，1979.
[27]Lindstrom，L and Hellsing，G.Masseter muscle fatigue in manobjectively quantified by analysis of myoelectric signals.Arch Oral Biol 28：297-301，1983.
[28]Lindstrm L，Kadefors R，andPetersén I.An electromyographic indexfor localized muscle fatigue.J Appl Physiol：Respirat Environ Exercise Physiol43：750-754，1977.
[29]Lindstrm L and Magnusson R.Interpretation of myoelectric powerdensity spectra：a model and its application.Proc IEEE 65：653-662，1977.
[30]Lindstrm L，and Petersén I.Power spectrum analysis of EMG signalsand its applications.In：Progress in Clinical Neurophysiology.Computer-AidedElectromyography，edited by Desmedt JE.Basel：Karger，vol.10，1983 p.1-51.
[31]Mortimer JT，Magnusson R，and Petersén I.Conduction velocity inischemic muscle：effect on EMG frequency spectrum.Am J Physiol 219：1324-1329，1970.
[32]Ranieri VM，Giuliani R，Mascia L，Grasso S，Petruzzelli V， Puntillo N，Perchiazzi G，Fiore T，and Brienza A.Patient-ventilator interaction during acutehypercapnia：pressure-support vs.proportional-assist ventilation.J Appl Physiol81：426-36，1996.
[33]Roussos C，Fixley M，Gross D，and Macklem PT.Fatigue of inspiratorymuscles and their synergistic behavior.J Appl Physiol：Respirat Environ ExercisePhysiol 46：897-905，1979.
[34]Roussos CS and Macklem PT.Diaphragmatic fatigue in man.J ApplPhysiol：Respirat Environ Exercise Physiol 43：189-197，1977.
[35]Sasson CSH，Light RW，Lodio R，Siek GC，and Mahutte CK.Pressure-time product during continuous positive airway pressure，pressure supportventilation，and T-piece during weaning from mechanical ventilation Am RevRespir Dis 143：469-475，1991.
[36]Sinderby C，Beck JC，Lindstrm L，and Grassino A.Enhancement ofsignal quality in esophageal recordings of diaphragm EMG.J Appl Physiol 82：1370-1377，1997.
[37]Sinderby C，Beck J，Weinberg J，Spahija J，and Grassino A.Voluntaryactivation of the human diaphragm in health and disease.J Appl Physiol 85：2146-2158，1998.
[38]Sinderby CA，Comtois AS，Thomson RG，and Grassino AE.Influenceof the bipolar electrode transfer function on the electromyogram power spectrum.Muscle & Nerve 19：290-301，1996.
[39]Sinderby C，Lindstrom L，Comtois N，and Grassino AE.Effects ofdiaphragm shortening on the mean action potential conduction velocity in canines.J Physiol 490：207-214，1996.
[40]Sinderby C，Lindstrm L，and Grassino A.Automatic assessment ofelectromyogram quality.J Appl Physiol 79：1803-1815，1995.
[41]Sinderby C，Navalesi P，Beck J，Skrobik Y，Comtois N，Friberg S，Gottfried SB，and Lindstrom L.Neural control of mechanical ventilation.NatMed 5：1433-1436，1999.
[42]Sinderby C，Spahija J，and Beck J.Changes in respiratory effortsensation over time are linked to the frequency content of diaphragm electricalactivity.Am J Respir Crit Care Med 163：905-910，2001.
[43]Tobin MJ，Perez W，Guenther SM，Semmes BJ，Mador MJ，Allen SJ，Lodato RF，Dantzker DR.The pattern of breathing during successful andunsuccessful trials of weaning from mechanical ventilation.Am Rev Respir Dis134：1111-1118，1986.
[44]Tzelepis G，McCool FD，Leith DE，and Hoppin FG Jr.Increased lungvolume limits endurance of inspirator y muscles.J Appl Physiol 64：1796-1802，1988.

Claims (18)

1、一种用于确定对依赖呼吸机的病人的换气辅助水平的方法，包括：
计算呼吸相关特征的临界阈值，其中，当呼吸相关特征达到该临界阈值时，出现依赖呼吸机的病人的呼吸肌的疲劳；以及
相对于呼吸相关特征的临界阈值控制对依赖呼吸机的病人的换气辅助水平，以便防止病人的呼吸肌的疲劳。
2、如权利要求1所述的用于确定换气辅助水平的方法，其中：
计算呼吸相关特征的临界阈值包括：计算病人的呼吸肌的电活动的临界信号强度，其中在该临界信号强度以上出现肌肉疲劳；以及
控制换气辅助水平包括：防止病人的呼吸肌的电活动的信号强度超过该临界信号强度，以防止呼吸肌的疲劳。
3、如权利要求2所述的用于确定换气辅助水平的方法，其中，计算病人的呼吸肌的电活动的临界信号强度包括：
计算病人的呼吸肌的电活动的相对谱改变的临界值，其中在该临界值以上出现呼吸肌的长期疲劳；以及
使用该相对谱改变的临界值来计算病人的呼吸肌的电活动的临界信号强度。
4、如权利要求2所述的用于确定换气辅助水平的方法，其中，计算病人的呼吸肌的电活动的临界信号强度包括：
确定临界呼吸肌力水平，其中在该临界呼吸肌力水平以上开始出现肌肉疲劳；以及
响应于该临界呼吸肌力水平，计算病人的呼吸肌的电活动的临界信号强度，其中在该临界信号强度以下不出现呼吸肌的等长收缩疲劳。
5、如权利要求1所述的用于确定换气辅助水平的方法，其中：
计算呼吸相关特征的临界阈值包括：计算依赖呼吸机的病人的跨膈压力的临界水平，其中在该临界水平以上出现肌肉疲劳；以及
控制换气辅助水平包括：防止病人的跨膈压力超过该跨膈压力的临界水平，以防止呼吸肌的疲劳。
6、如权利要求5所述的用于确定换气辅助水平的方法，其中，计算跨膈压力的临界水平包括：
计算病人的呼吸肌的电活动的相对谱改变的临界值，其中在该临界值以上出现呼吸肌的长期疲劳；
计算呼吸工作周期；以及
使用该相对谱改变的临界值和呼吸工作周期来计算跨膈压力的临界水平。
7、如权利要求1所述的用于确定换气辅助水平的方法，其中，计算呼吸相关特征的临界阈值包括：
计算病人的呼吸肌的电活动的第一临界信号强度，其中在该第一临界信号强度以上出现肌肉疲劳；以及
确定临界肌力水平，其中在该临界肌力水平以上出现肌肉疲劳，并且，响应于该临界肌力水平，计算呼吸肌的电活动的第二临界信号强度，其中在该第二临界信号强度以下不出现呼吸肌的等长收缩疲劳；以及
其中，控制换气辅助水平包括：防止呼吸肌的电活动的信号强度超过第一或第二临界信号强度，以防止呼吸肌的疲劳。
8、如权利要求1所述的用于确定换气辅助水平的方法，其中，计算呼吸相关特征的临界阈值包括：
计算跨膈压力的临界水平，其中在该临界水平以上出现肌肉疲劳；以及
计算病人的呼吸肌的电活动的临界信号强度，其中在该临界信号强度以上出现肌肉疲劳；以及
其中，控制换气辅助水平包括：
防止跨膈压力超过跨膈压力的临界水平，以防止病人的呼吸肌的疲劳；以及
防止病人的呼吸肌的电活动的信号强度超过临界信号强度，以防止病人的呼吸肌的疲劳。
9、如权利要求1所述的用于确定换气辅助水平的方法，其中，病人的呼吸肌包括病人的横膈膜。
10、一种用于确定对依赖呼吸机的病人的换气辅助水平的设备，包括：
计算器，计算呼吸相关特征的临界阈值，其中，当呼吸相关特征达到该临界阈值时，出现依赖呼吸机的病人的呼吸肌的疲劳；以及
控制器，相对于呼吸相关特征的临界阈值而控制对依赖呼吸机的病人的换气辅助水平，以便防止病人的呼吸肌的疲劳。
11、如权利要求10所述的用于确定换气辅助水平的设备，其中：
计算器计算病人的呼吸肌的电活动的临界信号强度，其中在该临界信号强度以上出现肌肉疲劳；
该设备包括呼吸肌的电活动的信号强度的检测器；以及
控制器防止病人的呼吸肌的电活动的信号强度超过所述临界信号强度，以防止病人的呼吸肌的疲劳。
12、如权利要求11所述的用于确定换气辅助水平的设备，其中，计算器：
计算病人的呼吸肌的电活动的相对谱改变的临界值，其中在该临界值以上出现呼吸肌的长期疲劳；并且
使用该相对谱改变的临界值来计算病人的呼吸肌的电活动的临界信号强度。
13、如权利要求11所述的用于确定换气辅助水平的设备，其中，计算器：
确定临界呼吸肌力水平，其中在该临界呼吸肌力水平以上开始出现肌肉疲劳；并且
响应于该临界呼吸肌力水平，计算病人的呼吸肌的电活动的临界信号强度，其中在该临界信号强度以下不出现呼吸肌的等长收缩疲劳。
14、如权利要求10所述的用于确定换气辅助水平的设备，其中：
计算器计算依赖呼吸机的病人的跨膈压力的临界水平，其中在该临界水平以上出现肌肉疲劳；
该设备包括病人的跨膈压力的检测器；以及
控制器防止病人的跨膈压力超过该跨膈压力的临界水平，以防止病人的呼吸肌的疲劳。
15、如权利要求14所述的用于确定换气辅助水平的设备，其中，计算器：
计算病人的呼吸肌的电活动的相对谱改变的临界值，其中在该临界值以上出现病人的呼吸肌的长期疲劳；
计算呼吸工作周期；以及
使用该相对谱改变的临界值和呼吸工作周期来计算病人的跨膈压力的临界水平。
16、如权利要求10所述的用于确定换气辅助水平的设备，其中：
计算器(a)计算病人的呼吸肌的电活动的第一临界信号强度，其中在该第一临界信号强度以上出现肌肉疲劳，以及(b)确定临界肌力水平，其中在该临界肌力水平以上开始出现肌肉疲劳，并且响应于该临界肌力水平，计算病人的呼吸肌的电活动的第二临界信号强度，其中在该第二临界信号强度以下不出现呼吸肌的等长收缩疲劳；
该设备包括病人的呼吸肌的电活动的信号强度的检测器；以及
控制器防止病人的呼吸肌的电活动的信号强度超过第一或第二临界信号强度，以防止病人的呼吸肌的疲劳。
17、如权利要求10所述的用于确定换气辅助水平的设备，其中：
计算器(a)计算跨膈压力的临界水平，其中在该临界水平以上出现肌肉疲劳，以及(b)计算病人的呼吸肌的电活动的临界信号强度，其中在该临界信号强度以上出现肌肉疲劳；
该设备包括病人的跨膈压力的检测器、以及病人的呼吸肌的电活动的信号强度的检测器；以及
控制器(a)防止跨膈压力超过所述跨膈压力的临界水平，以防止呼吸肌的疲劳，并且防止病人的呼吸肌的电活动的信号强度超过临界信号强度，以防止病人的呼吸肌的疲劳。
18、如权利要求10所述的用于确定换气辅助水平的设备，其中，病人的呼吸肌包括病人的横膈膜。
CNB2005800116755A 2004-02-18 2005-02-18 使用肌电活动来优化病人的呼吸辅助的设备 Active CN100544670C (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US54557704P 2004-02-18 2004-02-18
US60/545,577 2004-02-18

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN1960671A true CN1960671A (zh) 2007-05-09
CN100544670C CN100544670C (zh) 2009-09-30

Family

ID=34860524

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CNB2005800116755A Active CN100544670C (zh) 2004-02-18 2005-02-18 使用肌电活动来优化病人的呼吸辅助的设备

Country Status (4)

Country Link
US (1) US8256419B2 (zh)
EP (1) EP1715787A4 (zh)
CN (1) CN100544670C (zh)
WO (1) WO2005077268A1 (zh)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102245099A (zh) * 2008-12-09 2011-11-16 皇家飞利浦电子股份有限公司 确定受试者的功能残气量
CN102438516A (zh) * 2009-04-07 2012-05-02 法国公立援助医院 实时检测机能循环活动的信号的处理系统和方法
US9375542B2 (en) 2012-11-08 2016-06-28 Covidien Lp Systems and methods for monitoring, managing, and/or preventing fatigue during ventilation
CN107427653A (zh) * 2015-03-26 2017-12-01 马奎特紧急护理公司 基于咽喉肌肉活动的机械通气控制
CN110248599A (zh) * 2017-02-03 2019-09-17 马奎特紧急护理公司 在机械通气期间确定神经肌肉效率
CN111683708A (zh) * 2018-02-06 2020-09-18 马奎特紧急护理公司 通气机设备
CN114340488A (zh) * 2019-09-16 2022-04-12 德尔格制造股份两合公司 用于确定患者的呼吸活动的方法和信号处理单元
US11324954B2 (en) 2019-06-28 2022-05-10 Covidien Lp Achieving smooth breathing by modified bilateral phrenic nerve pacing

Families Citing this family (40)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9050005B2 (en) * 2005-08-25 2015-06-09 Synapse Biomedical, Inc. Method and apparatus for transgastric neurostimulation
WO2007082384A1 (en) 2006-01-19 2007-07-26 Maquet Critical Care Ab Method and system for determining dynamically respiratory features in spontaneously breathing patients receiving mechanical ventilatory assist
EP1996284A2 (en) * 2006-03-09 2008-12-03 Synapse Biomedical, Inc. Ventilatory assist system and method to improve respiratory function
US20080082960A1 (en) * 2006-09-29 2008-04-03 Mcdougal Monty D Method and System For Controlling The Release of Data For Multiple-Level Security Systems
DK2107920T3 (da) 2007-01-29 2013-10-21 Univ Fraser Simon Transvaskulært nervestimulationsapparat
US9079016B2 (en) * 2007-02-05 2015-07-14 Synapse Biomedical, Inc. Removable intramuscular electrode
US9820671B2 (en) * 2007-05-17 2017-11-21 Synapse Biomedical, Inc. Devices and methods for assessing motor point electromyogram as a biomarker
US8478412B2 (en) * 2007-10-30 2013-07-02 Synapse Biomedical, Inc. Method of improving sleep disordered breathing
US8428726B2 (en) 2007-10-30 2013-04-23 Synapse Biomedical, Inc. Device and method of neuromodulation to effect a functionally restorative adaption of the neuromuscular system
US8720441B2 (en) * 2008-08-28 2014-05-13 St. Michael's Hospital Determining patient-ventilator breath contribution index in spontaneously breathing, mechanically ventilated patients
US9055880B2 (en) * 2008-12-18 2015-06-16 Maquet Critical Care Ab Method and apparatus for determining an in vivo position of an esophageal catheter
WO2010081230A1 (en) * 2009-01-16 2010-07-22 St. Michael's Hospital Method and system for measuring changes in inspiratory load
US9968750B2 (en) * 2010-06-30 2018-05-15 St. Michael's Hospital Method and system for patient-synchronized ventilatory assist with endotracheal through-flow
US20120150027A1 (en) * 2010-07-01 2012-06-14 Pulmonx Corporation Methods and systems for endobronchial diagnosis and treatment
GB2496074B (en) * 2010-07-13 2016-07-20 Sandhill Scient Inc Apparatus and method for detecting and measuring condition of esophageal mucosa and indications of gastroesophageal reflux disease
EP3556427B1 (en) 2012-03-05 2022-06-08 Lungpacer Medical Inc. Transvascular nerve stimulation apparatus
BR112014032002A2 (pt) 2013-06-21 2017-06-27 Univ Fraser Simon sistemas de estimulação de diafragma transvascular e métodos de utilização
US9242088B2 (en) 2013-11-22 2016-01-26 Simon Fraser University Apparatus and methods for assisted breathing by transvascular nerve stimulation
WO2015089668A1 (en) * 2013-12-18 2015-06-25 St. Michael's Hospital Method and system for validating inspiratory muscle activity of a patient, and mechanical ventilation system using the same
CA2935454A1 (en) 2014-01-21 2015-07-30 Simon Fraser University Systems and related methods for optimization of multi-electrode nerve pacing
US10398630B2 (en) * 2014-09-23 2019-09-03 Sidam S.R.L. Appliance for enteral nutrition
WO2016103145A1 (en) * 2014-12-23 2016-06-30 Koninklijke Philips N.V. Systems and methods for ventilator control including determination of patient fatigue and pressure support ventilation (psv) level
US11247015B2 (en) 2015-03-24 2022-02-15 Ventec Life Systems, Inc. Ventilator with integrated oxygen production
US10315002B2 (en) 2015-03-24 2019-06-11 Ventec Life Systems, Inc. Ventilator with integrated oxygen production
FR3038519B1 (fr) * 2015-07-10 2022-03-18 Lantz Jean Sebastien Dispositif de stimulation de l'air tracheo-bronchique
DE102015011390A1 (de) * 2015-09-04 2017-03-09 Drägerwerk AG & Co. KGaA Vorrichtung, Verfahren und Computerprogramm zur Beatmung eines Patienten
US10773049B2 (en) 2016-06-21 2020-09-15 Ventec Life Systems, Inc. Cough-assist systems with humidifier bypass
US10293164B2 (en) 2017-05-26 2019-05-21 Lungpacer Medical Inc. Apparatus and methods for assisted breathing by transvascular nerve stimulation
WO2019006239A1 (en) 2017-06-30 2019-01-03 Lungpacer Medical Inc. DEVICES FOR PREVENTION, MODERATION AND / OR TREATMENT OF COGNITIVE DISORDER
US10195429B1 (en) 2017-08-02 2019-02-05 Lungpacer Medical Inc. Systems and methods for intravascular catheter positioning and/or nerve stimulation
US10940308B2 (en) 2017-08-04 2021-03-09 Lungpacer Medical Inc. Systems and methods for trans-esophageal sympathetic ganglion recruitment
CN108127669A (zh) * 2018-02-08 2018-06-08 华南理工大学 一种基于动作融合的机器人示教系统及实施方法
CA3100163A1 (en) 2018-05-13 2019-11-21 Samir Saleh AHMAD Portable medical ventilator system using portable oxygen concentrators
US11291382B2 (en) 2018-06-01 2022-04-05 Diversatek Healthcare, Inc. System and method for detecting and measuring the condition of intraluminal esophageal mucosa
US11134984B2 (en) * 2018-07-31 2021-10-05 Medtronic, Inc. Pressure-sensing implant tools
EP3877043A4 (en) 2018-11-08 2022-08-24 Lungpacer Medical Inc. STIMULATION SYSTEM AND ASSOCIATED USER INTERFACES
US11471683B2 (en) 2019-01-29 2022-10-18 Synapse Biomedical, Inc. Systems and methods for treating sleep apnea using neuromodulation
DE102019001926A1 (de) * 2019-03-20 2020-09-24 Drägerwerk AG & Co. KGaA Vorrichutung, Verfahren und Computerprogramm zur Atmungsbeeinflussung einer Person
JP2022532375A (ja) 2019-05-16 2022-07-14 ラングペーサー メディカル インコーポレイテッド 検知及び刺激のためのシステム及び方法
EP3983057A4 (en) 2019-06-12 2023-07-12 Lungpacer Medical Inc. CIRCUIT FOR MEDICAL STIMULATION SYSTEMS

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0927538B1 (en) * 1993-11-05 2004-04-07 Resmed Limited Determination of airway patency
US5671752A (en) * 1995-03-31 1997-09-30 Universite De Montreal/The Royal Insitution For The Advancement Of Learning (Mcgill University) Diaphragm electromyography analysis method and system
US6158432A (en) * 1995-12-08 2000-12-12 Cardiopulmonary Corporation Ventilator control system and method
AUPO247496A0 (en) * 1996-09-23 1996-10-17 Resmed Limited Assisted ventilation to match patient respiratory need
CA2239673A1 (en) * 1998-06-04 1999-12-04 Christer Sinderby Automatic adjustment of applied levels of ventilatory support and extrinsic peep by closed-loop control of neuro-ventilatory efficiency
US6575902B1 (en) * 1999-01-27 2003-06-10 Compumedics Limited Vigilance monitoring system
DE60203594T2 (de) * 2001-01-16 2006-02-02 Université de Montreal, Montreal Myoelektrisch aktivierte respiratorische leckdichtung
BRPI0313823B8 (pt) * 2002-08-30 2021-06-22 Univ Florida método e aparelho para predizer o trabalho da respiração

Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102245099B (zh) * 2008-12-09 2014-10-22 皇家飞利浦电子股份有限公司 确定受试者的功能残气量
CN102245099A (zh) * 2008-12-09 2011-11-16 皇家飞利浦电子股份有限公司 确定受试者的功能残气量
CN102438516A (zh) * 2009-04-07 2012-05-02 法国公立援助医院 实时检测机能循环活动的信号的处理系统和方法
CN102438516B (zh) * 2009-04-07 2015-01-14 法国公立援助医院 实时检测机能循环活动的信号的处理系统和方法
US10543326B2 (en) 2012-11-08 2020-01-28 Covidien Lp Systems and methods for monitoring, managing, and preventing fatigue during ventilation
US9375542B2 (en) 2012-11-08 2016-06-28 Covidien Lp Systems and methods for monitoring, managing, and/or preventing fatigue during ventilation
US11229759B2 (en) 2012-11-08 2022-01-25 Covidien Lp Systems and methods for monitoring, managing, and preventing fatigue during ventilation
US10799658B2 (en) 2015-03-26 2020-10-13 Maquet Critical Care Ab Control of mechanical ventilation based on laryngopharyngeal muscle activity
CN107427653A (zh) * 2015-03-26 2017-12-01 马奎特紧急护理公司 基于咽喉肌肉活动的机械通气控制
US11801356B2 (en) 2015-03-26 2023-10-31 Maquet Critical Care Ab Control of mechanical ventilation based on laryngopharyngeal muscle activity
CN110248599A (zh) * 2017-02-03 2019-09-17 马奎特紧急护理公司 在机械通气期间确定神经肌肉效率
US11331445B2 (en) 2017-02-03 2022-05-17 Maquet Critical Care Ab Determination of neuromuscular efficiency during mechanical ventilation
CN110248599B (zh) * 2017-02-03 2022-06-03 马奎特紧急护理公司 在机械通气期间确定神经肌肉效率
CN111683708A (zh) * 2018-02-06 2020-09-18 马奎特紧急护理公司 通气机设备
CN111683708B (zh) * 2018-02-06 2023-09-22 马奎特紧急护理公司 通气机设备
US11998691B2 (en) 2018-02-06 2024-06-04 Maquet Critical Care Ab Ventilator arrangement and method for controlling a ventilator arrangement
US11324954B2 (en) 2019-06-28 2022-05-10 Covidien Lp Achieving smooth breathing by modified bilateral phrenic nerve pacing
CN114340488A (zh) * 2019-09-16 2022-04-12 德尔格制造股份两合公司 用于确定患者的呼吸活动的方法和信号处理单元
CN114340488B (zh) * 2019-09-16 2024-03-15 德尔格制造股份两合公司 用于确定患者的呼吸活动的方法和信号处理单元

Also Published As

Publication number Publication date
US8256419B2 (en) 2012-09-04
CN100544670C (zh) 2009-09-30
EP1715787A4 (en) 2009-04-08
EP1715787A1 (en) 2006-11-02
WO2005077268A1 (en) 2005-08-25
US20080121231A1 (en) 2008-05-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN1960671A (zh) 使用肌电活动来优化病人的呼吸辅助的方法和设备
CN1523982A (zh) 减少体脂和调节脂肪酸代谢的方法、化合物和组合物
CN1191869C (zh) 一种对有生命的动物施行麻醉的设备
CN1636572A (zh) 治疗线粒体性疾病的组合物和方法
CN1511519A (zh) 2型t辅助细胞介导的免疫病的治疗
Wasserman et al. Dyspnea: physiological and pathophysiological mechanisms
CN1522660A (zh) 监视外周动脉紧张性来无创伤诊断健康状况的方法和设备
US20090264443A1 (en) Treatment of organophosphate exposure with tetrahydroindolone arylpiperazine compounds
CN1862551A (zh) 治疗效果预测系统、治疗效果预测方法及其计算机程序产品
CN1684686A (zh) 囊性纤维化跨膜传导调节因子蛋白抑制剂及其用途
CN1123342C (zh) 肾素－血管紧张素系统的抑制剂的用途
CN1646127A (zh) 雷诺嗪在用于制备治疗心律失常药剂中的应用
CN1671399A (zh) 利用a2a受体激动剂的心肌灌注显像
Wang et al. Determination of cardiac contractility in awake unsedated mice with a fluid-filled catheter
CN1075713C (zh) 降低身体脂肪含量和改善身体组成的食物组合物及其方法
CN1863763A (zh) 用于治疗疾病的氨基脲敏感性胺氧化酶(ssao)和vap－1介导的粘着的抑制剂
CN1331971A (zh) 去铁酮的新用途
US20160051596A1 (en) Novel acetobacter and gluconacetobacter strains and their metabolites for use in inhibiting xanthine oxidase
CN1764460A (zh) 由于睡眠剥夺和应激引起的认知下降的治疗方法
CN1720061A (zh) 结合p2y2或p2y1受体的化合物
CN1422156A (zh) N－取代的－1,5－二脱氧－1,5－亚氨基－d－葡萄糖醇化合物在治疗肝炎病毒感染中的用途
CN1942193A (zh) 用于紧急糖皮质激素治疗的药物组合物
CN1163230C (zh) 勃起功能障碍治疗剂
CN101045048A (zh) 线粒体营养素组合物在防治胰岛素抵抗和糖尿病中的应用
CN1112215C (zh) 神经生长因子在治疗有机溶剂中毒性周围神经病中的用途

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant