JP2018149310A - 心肺機能不全に対する易罹患性(susceptibility)を判断する方法、コンピュータ読取可能記憶媒体 - Google Patents
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Abstract
Description
本願は、2011年6月30日に出願された米国仮特許出願第61/503,344号の優先権を主張するものであり、その内容を、参照によりその全体を本明細書に組み込む。
本発明は、NIHにより与えられた認可番号HL76157及びHL67181の下で政府の支援により行われた。政府は本発明に関し一定の権利を有する。
(a)ある時間間隔にわたって、心拍数、血液酸素飽和度、及び呼吸数からなるグループから選択される1つ以上の生理的パラメータをモニタリングすること、並びに、それによって、前記1つ以上の生理的パラメータの複数の測定値を生成すること、
(b)測定されるパラメータごとに、その間隔にわたって、検査平均値及び/又は検査標準偏差値を計算すること、
(c)メモリを有するコンピュータシステム内でプロセッサを介して、安定した患者、不安定な患者、又は不安定になろうとしている患者において心拍数、血液酸素飽和度、及び/又は呼吸数の平均値及び/又は標準偏差値を比較して、不安定な患者における心拍数、血液酸素飽和度、及び/又は呼吸数に対する、1つ以上のモデル平均値及び/又は1つ以上のモデル標準偏差値を生成する力学系モデル(dynamics system model)にアクセスすること、
(d)(b)で計算された1つ以上の検査平均値及び/又は1つ以上の検査標準偏差値を、前記力学系モデルにおける不安定になろうとしている患者の1つ以上のモデル平均値及び/又は1つ以上のモデル標準偏差値と比較すること、
(e)(d)において実行される比較が、患者が不安定になろうとしていることを示す、追加の又はより頻繁なパラメータモニタリングを開始すること
を含む。
血行動態の安定した患者と不安定な患者の間での生理的変数の解析
1 材料及び方法
本発明者らは、2006年11月から2007年1月にかけての8週間の大学医療センターの24床回復室(SDU)からの304名の患者の連続した非侵襲的な統合され且つモニタリングされたデータを過去に遡って解析した。HR、RR、及びSpO2を毎秒サンプリングした。データストリームを、5分という重複しない期間に分割した。期間ごとに、HR(EMHR、ESDHR)、RR(EMRR、ESDRR)、及びSpO2(EMSpO2、ESDSpO2)の平均(EM)及び標準偏差(ESD)を算出した。不安定は、4分間持続的に生じる、HR<40又は>140、RR<8又は>36、及びSpO2<85のいずれか一つの異常と定義した。期間は、SDU滞在全体において不安定のない患者から取得された場合は安定(S)、不安定基準を満たす前の60分では不安定(U)、その他の場合は不安定になる前(PU)と分類した。EM及びESDは、S、U、及びPUにわたって比較することができ、Kruskal−Wallis ANOVAを使用してすべての事後の一対比較法を実行した。
非常に重篤な患者における生理的データの変動解析は、切迫した血行動態不安定を示唆することができ、この切迫した血行動態不安定は、明白な代償不全の前に早期治療法の対象とされてよい。本発明者らは、それほど重篤でない集団(この試験では、SDUにいる患者)、安定した患者、及び不安定を発症すると決められた患者はまた、異なる特有の生理的プロファイルを有すると仮定した。
血行動態の安定した患者と不安定な患者の間での生理的変数の解析
実施例1のデータを、3名の患者分さらに拡張し、したがって307名の患者を検討した。このデータセットでは、78名の患者が不安定の基準を満たすことが判明した。
Claims (40)
- 1つ以上の生理的パラメータに関して心肺不安定の発症に対する患者の易罹患性を判断するための方法であって、
前記患者に関連する1つ以上の生理的パラメータをモニタリングすることと、
1つ以上のプロセッサによって、前記1つ以上の生理的パラメータの測定値を含む患者データから患者が心肺不安定を発症する可能性を予測することを対象とする力学系モデルにアクセスすることと、
前記1つ以上のプロセッサによって、前記患者からの前記モニタリングされた1つ以上の生理的パラメータのうちの少なくとも一つの測定値を前記力学系モデルと比較することと、
前記1つ以上のプロセッサによって、心肺不安定の発症に対する前記患者の易罹患性を判断することと、
前記1つ以上のプロセッサによって、心肺不安定の発症に対する前記患者の前記易罹患性を示すことと
を含む方法。 - 心肺不安定の発症に対する前記患者の前記易罹患性を示す報告を生成することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記易罹患性が、今後0から30分の間の心肺不安定の発症に対する易罹患性を含む、請求項1又は2に記載の方法。
- 前記易罹患性が、血液量減少性機能障害、心原性機能障害、又は血管運動神経緊張による機能障害から選択される少なくとも一つの健康状態を今後5から15分の間に発症する可能性として示される、請求項3に記載の方法。
- 前記1つ以上のプロセッサによって、モニタリングするべき前記患者の追加の生理的パラメータと、このようなモニタリングが心肺不安定の発症に対する前記患者の前記示された易罹患性の精度に対して及ぼす対応する影響とを提案することをさらに含む、請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。
- 前記力学系モデルが、ショック状態の血液量減少性機能障害、心原性機能障害、及び血管運動神経緊張による機能障害に対する定められた生理的シグネチャ特性を含む、請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。
- 前記1つ以上のプロセッサによって、輸液、変力薬治療、又は昇圧剤治療のうちの1つ以上を含む介入への前記患者の反応性を判断することをさらに含む、請求項1から6のいずれか一項に記載の方法。
- 介入への前記患者の反応性の前記判断を報告することをさらに含む、請求項7に記載の方法。
- 反応性の前記判断に応じて前記患者の前記生理的パラメータの前記モニタリングを自動的に調整することをさらに含む、請求項7又は8に記載の方法。
- 改善を示すことによって前記患者がプロセス固有の介入に反応するかどうか、又は他の介入を適用するべきかどうかを、前記1つ以上のプロセッサによって判断することをさらに含む、請求項1から9のいずれかに記載の方法。
- 前記患者がプロセス固有の介入に反応するかどうか報告することをさらに含む、請求項10に記載の方法。
- 前記患者がプロセス固有の介入に反応するかどうかについての前記判断に応じて前記患者の前記生理的パラメータの前記モニタリングを自動的に調整することをさらに含む、請求項7又は8に記載の方法。
- 前記1つ以上のプロセッサによって、蘇生によって組織灌流がいつ効果的に回復され組織損傷の以降の発症が防止されたか判断することをさらに含む、請求項1から12のいずれか一項に記載の方法。
- 蘇生によって組織灌流がいつ効果的に回復され組織損傷の以降の発症が防止されたかについての判断を報告することをさらに含む、請求項13に記載の方法。
- 蘇生によって組織灌流がいつ効果的に回復され組織損傷の以降の発症が防止されたかについての前記判断に応じて前記患者の前記生理的パラメータの前記モニタリングを自動的に調整することをさらに含む、請求項13又は14に記載の方法。
- 前記1つ以上の生理的パラメータをモニタリングすることが、動脈圧−すなわち、収縮期血圧、拡張期血圧−平均動脈圧、収縮期圧変動、脈圧変動、一回拍出量変動;右房圧;右室圧;肺動脈圧;平均肺動脈圧;肺動脈楔入圧;左房圧;心拍出量;心係数;一回拍出量;拍出係数;一回拍出係数;全身血管抵抗;全身血管抵抗係数;肺血管抵抗;肺血管抵抗係数;左室一回仕事量;左室一回仕事係数;右室一回仕事量;右室一回仕事係数;冠動脈灌流圧;右室拡張末期容積;右室収縮末期容積;又は右室駆出率のうちの1つ以上をモニタリングすることを含む、請求項1から15のいずれか一項に記載の方法。
- 前記1つ以上の生理的パラメータをモニタリングすることが、動脈血酸素分圧;動脈血CO2分圧;炭酸水素;pH;動脈血酸素飽和度;混合静脈血酸素飽和度;動脈血酸素含有量;静脈血酸素含有量;動静脈酸素含有量較差;酸素運搬量;酸素運搬係数;酸素消費量;酸素消費係数;酸素摂取率;又は酸素摂取係数を含む1つ以上の酸素化パラメータをモニタリングすることを含む、請求項16に記載の方法。
- 前記1つ以上の生理的パラメータをモニタリングすることが、心拍数;呼吸数;血圧;末梢動脈O2飽和度(SpO2);又は温度を含む1つ以上の非侵襲性バイタルサインをモニタリングすることを含む、請求項17に記載の方法。
- 1つ以上の生理的パラメータに関して心肺不安定の発症に対する患者の易罹患性を判断するための、その上に記憶され、システムのプロセッサ上で実行されるべきコンピュータ可読命令を備える一時的でないコンピュータ可読記憶媒体であって、前記記憶される命令が、
前記患者に関連する1つ以上の生理的パラメータをモニタリングすることと、
前記モニタリングされる1つ以上の生理的パラメータのうちの少なくとも一つを解析することと、
患者の心肺不安定を発症する可能性を予測することを対象とする力学系モデルにアクセスすることと、
前記解析された生理的パラメータのうちの少なくとも一つを前記力学系モデルと比較することと、
心肺不安定の発症に対する前記患者の易罹患性を判断することと、
心肺不安定の発症に対する前記患者の前記易罹患性を示すことと
を含む、一時的でないコンピュータ可読記憶媒体。 - モニタリングするべき前記患者の追加の生理的パラメータと、このようなモニタリングが心肺不安定の発症に対する前記患者の前記示された易罹患性の精度に対して及ぼす対応する影響とを提案することをさらに含む、請求項19に記載の一時的でないコンピュータ可読記憶媒体。
- 前記力学系モデルが、ショック状態の血液量減少性機能障害、心原性機能障害、及び血管運動神経緊張による機能障害に対する定められた生理的シグネチャ特性を含む、請求項19又は20に記載の一時的でないコンピュータ可読記憶媒体。
- 前記力学系モデルが、心肺機能不全を発症するリスクのある複数の患者の代表的なセットから前もって明らかにされた複数の次元における正規性の確率モデルを含む、請求項19から21のいずれか一項に記載の一時的でないコンピュータ可読記憶媒体。
- 介入への前記患者の反応性を判断することをさらに含む、請求項19から22のいずれか一項に記載の一時的でないコンピュータ可読記憶媒体。
- 1つ以上の生理的パラメータに関して心肺不安定の発症に対する患者の易罹患性を判断するためのシステムであって、
プロセッサと、表示デバイスと、前記患者の1つ以上の生理的パラメータをモニタリングするために前記患者に動作可能に接続された1つ以上のセンサとを含む、統合されたモニタリングシステムと、
前記統合されたモニタリングシステムに結合されたメモリと、
患者の心肺不安定を発症する可能性を予測することを対象とする1つ以上の力学系モデルを記憶するメモリデバイスと、
前記患者の前記モニタリングされた1つ以上の生理的パラメータのうちの少なくとも一つ及び前記1つ以上の力学系モデルのうちの少なくとも一つに少なくとも部分的に基づいて、心肺不安定の発症に対する前記患者の易罹患性を示す指数出力を行うように構成された1つ以上のプロセッサと、
前記指数出力を表示するように構成された表示デバイスと
を備えるシステム。 - 前記指数出力が、前記患者の追加の生理的パラメータと、このようなモニタリングが心肺不安定の発症に対する前記患者の前記示された易罹患性の精度に対して及ぼす対応する影響とをモニタするための提案を含む、請求項24に記載のシステム。
- 前記1つ以上の力学系モデルが、ショック状態の血液量減少性機能障害、心原性機能障害、及び血管運動神経緊張による機能障害に対する定められた生理的シグネチャ特性を含む、請求項24又は25に記載のシステム。
- 前記1つ以上の力学系モデルが、心肺機能不全を発症するリスクのある複数の患者の代表的なセットから前もって明らかにされた複数の次元における正規性の確率モデルを含む、請求項24から26のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記1つ以上の力学系モデルが、心肺機能不全を予測するために必要とされる最小データセットであって、測定変数並びにそれらのそれぞれのサンプリング周波数及びリードタイムに関する最小データセットを決定することを対象とする、請求項24に記載のシステム。
- 心肺機能不全を予測するために必要とされる最小データセットを決定することを対象とする前記1つ以上の力学系モデルが、増加又は変化する測定変数、それらのサンプリング周波数、及びリードタイムの特異性の増加に重点を置いて構築される、請求項24に記載のシステム。
- 前記1つ以上の力学系モデルが、心肺機能不全の原因を判断するために必要とされる最小データセットであって、測定変数並びにそれらのそれぞれのサンプリング周波数及びリードタイムに関する最小データセットを決定することを対象とする、請求項24に記載のシステム。
- 心肺機能不全の原因を判断するために必要とされる最小データセットを決定することを対象とする前記1つ以上の力学系モデルが、増加又は変化する測定変数、それらのサンプリング周波数、及びリードタイムの特異性の増加に重点を置いて構築される、請求項30に記載のシステム。
- 前記1つ以上の力学系モデルが、心肺機能不全が良くなることを予測するために必要とされる最小データセットであって、測定変数並びにそれらのそれぞれのサンプリング周波数及びリードタイムに関する最小データセットを決定することを対象とする、請求項24に記載のシステム。
- 心肺機能不全が良くなることを予測するために必要とされる最小データセットを決定することを対象とする前記1つ以上の力学系モデルが、増加又は変化する測定変数、それらのサンプリング周波数、及びリードタイムの特異性の増加に重点を置いて構築される、請求項32に記載のシステム。
- 実質的に図示及び説明したデバイス。
- 実質的に図示及び説明した方法。
- 心肺不安定の発症に対する患者の易罹患性を判断するための方法であって、
(a)ある時間間隔にわたって、心拍数、血液酸素飽和度、及び呼吸数からなるグループから選択される1以上の生理的パラメータをモニタリングし、それによって、前記1つ以上の生理的パラメータの複数の測定値を生成することと、
(b)測定されるパラメータごとに、前記間隔にわたって、検査平均値及び/又は検査標準偏差値を計算することと、
(c)メモリを有するコンピュータシステムにおける1つ以上のプロセッサによって、安定した患者、不安定な患者、又は不安定になろうとしている患者において心拍数、血液酸素飽和度、及び/又は呼吸数の平均値及び/又は標準偏差値を比較して、不安定な患者における心拍数、血液酸素飽和度、及び/又は呼吸数に対する、1つ以上のモデル平均値及び/又は1つ以上のモデル標準偏差値を生成する力学系モデルにアクセスすることと、 (d)(b)で計算された1つ以上の前記検査平均値及び/又は1つ以上の前記検査標準偏差値を、力学系モデルにおける不安定になろうとしている患者の前記1つ以上のモデル平均値及び/又は前記1つ以上のモデル標準偏差値と比較することと、
(e)(d)において実行される比較が、患者が不安定になろうとしていることを示すような追加の又はより頻繁なパラメータモニタリングを開始することと
を含む方法。 - 安定した患者、不安定な患者、又は不安定になろうとしている患者に対する前記1つ以上のモデル平均値及び前記1つ以上のモデル標準偏差値が、前記データが更新されると、又はその後に、再計算されるように、メモリデバイスが、患者の心拍数、血液酸素飽和度、及び/又は呼吸数の測定値を含む定期的に更新される一組の臨床データを含む、請求項36に記載の方法。
- データ又は値の前記比較が分散分析(ANOVA)によって実行される、請求項36又は37に記載の方法。
- 前記1つ以上のパラメータが複数の間隔にわたって測定され、検査平均値及び/又は検査標準偏差値が間隔ごとに決定される、請求項36に記載の方法。
- 前記検査値が間隔間で比較される、請求項39に記載の方法。
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