JP2023539913A - 腹膜透析中の人の状態評価 - Google Patents

Abstract

試験方法は、腹膜透析中の人の少なくとも１つの状態パラメータを決定する。状態パラメータは、腹膜の輸送特性、張性、または、残存ボリュームを含みうる。試験方法は、１つ以上の液体交換サイクルを含む試験手順中に、人の腹膜アクセスを介して、腹膜腔へ出入りする治療液の時間に応じた流量を示す第１データ（５４Ａ）と、試験手順中の時点における腹膜腔内の治療液中の１つ以上の溶質の濃度を表す測定データサンプルを含む第２データ（５４Ｂ）と、を入力する装置によって実施される。第１演算モジュール（５２）は、第１データ（５４Ａ）に基づいて、かつ、腹膜の数学的輸送モデル（５２’）を使用して、その時点における腹膜腔内の治療液中の１つ以上の溶質の濃度を表す推定データサンプルを演算する。第２演算モジュール（５３）は、測定データサンプルおよび推定データサンプルに応じて状態パラメータを決定する。【選択図】図５Ａ

Description

本開示は、一般に、腹膜透析に関して、特に腹膜透析中の人の状態、例えば、人の腹膜の機能性を評価するための技術に関する。

急性または慢性の腎機能障害に苦しむ人の治療では、透析療法が必要とされうる。透析療法の１つのカテゴリが、腹膜透析（ＰＤ）である。ＰＤにおいて、治療液（”透析液”）が人の腹膜腔に注入される。この腔は、血管が多い腹膜（ｐｅｒｉｔｏｎｅａｌ ｍｅｍｂｒａｎｅ）（”腹膜（ｐｅｒｉｔｏｎｅｕｍ）”）で覆われている。物質は、主に腹膜を越えて治療液中に拡散することによって、患者の血液から除去される。過剰な液（水）は、また、高張性である治療液によって誘起される浸透によって除去される。

腹膜の溶質輸送能力および限外濾過能力には、患者間および患者内でかなりのばらつきがある。このばらつきは、ＰＤ療法のための患者に最適化された処方を開発することを困難にする。さらに、治療液への連続的な暴露は、腹膜の機能的な変化をもたらしうる。したがって、腹膜の機能性を評価するために、腹膜試験を実施することが標準的な手順である。腹膜平衡試験（ＰＥＴ）を含む、腹膜試験のための多数の選択肢がある。ＰＥＴには多くの変形例があるが、いわゆる標準ＰＥＴが、現在最も広く使用されており、以下に簡単に説明する。

このプロセスは、８～１２時間の長い夜通しの滞留から始まりうる。患者が、ＰＥＴの朝にクリニックに到着すると、患者が少なくとも２０分間座っている間に、夜通しの滞留がドレインされる。ドレインの量を最大にするために、排出の最後に、患者は横になり、左右にロールしうる。ＰＥＴのために、所定の濃度の浸透剤を含む２Ｌの治療液が、１０分間かけて注入される。２分毎に、患者は、治療液を混合するために左右にロールする。注入が完了すると、２００ｍＬの治療液が、腹腔からバッグにドレインされ、ドレインされた治療液は、バッグを数回反転させることによって混合される。次いで、無菌技術を用いて１０ｍＬのサンプルが取得され、残りの治療液は患者に再注入される。４時間の滞留の残りについては、患者は直立し、歩行可能である。２時間の時点で、別の１０ｍＬのサンプルが取得され、血清測定のために血液サンプルが採取される。４時間の滞留後、患者は、直立した状態で、少なくとも２０分間完全にドレインされる。ドレインボリュームは、１０ｍＬの治療液のサンプルを収集する前に、秤量することによって測定される。ＰＥＴサンプルが収集されると、血清および治療液サンプルの両方が、尿素、クレアチニンおよびグルコースの濃度について分析される。尿素およびクレアチニンについては、透析液／血漿濃度（Ｄ／Ｐ）比が、各治療液サンプルについて計算される。グルコースについては、Ｄ／Ｄ０比が、各治療液サンプルについて計算される。これらの平衡比から、腹膜は、４つの輸送タイプ：ハイ、ハイアベレージ、ローアベレージ、ローのうちの１つに分類される。

標準ＰＥＴは、腹膜の粗く情報に乏しい分類をもたらすだけでなく、試験の実行、ラボでの分析の実施、データの解釈など、著しく時間およびリソースを必要とする。標準ＰＥＴは、医療スタッフによって実施され、患者にとって時間がかかり、専門のクリニックまたは病院で少なくとも半日を過ごす必要がある。

従来技術は、血液サンプルおよびラボでの分析の必要性を排除する腹膜機能性試験を提案する欧州特許出願公開第２６２３１３９号明細書を含む。提案された試験は、腹膜腔から平衡化された治療液の第１サンプルを抽出し、その伝導度を測定することと、腹膜腔からドレインすること、腹膜腔に未使用の治療液を注入することと、設定された滞留時間、例えば１時間後に腹膜腔から平衡化された治療液の第２サンプルを抽出し、その伝導度を測定することと、を含む。サンプル間の伝導度の差は、腹膜を介した輸送の不良、正常、最適のクラス分けに使用される。標準ＰＥＴよりもかなり単純であるが、提案された試験は腹膜の機能性のさらに粗い分類をもたらす。さらに、提案された試験は、残存ボリューム、すなわち、ドレイン後に腹膜腔内に残りうる治療液の量を考慮していない。患者ごとの、または、同じ患者に対する試験ごとの残存ボリュームのばらつきは、分類の精度に著しく負のインパクトを及ぼす。

先行技術の１つ以上の制限を少なくとも部分的に克服することが目的である。

１つの目的は、腹膜の機能性のより詳細な分類を可能にする技術を提供することである。

別の目的は、血清サンプルの必要性を排除するような技術を提供することである。

さらに別の目的は、残存ボリュームを定量化することができる技術を提供することである。

これらの目的のうちの１つ以上、および、以下の説明から現れうるさらなる目的は、少なくとも部分的には従属請求項によって定義される、独立請求項による、腹膜透析中の人の少なくとも１つの状態パラメータを決定するための装置、腹膜透析装置、少なくとも１つの状態パラメータを決定する方法、コンピュータ可読媒体、および、モニタリング方法によって達成される。

第１態様は、腹膜透析中の人の少なくとも１つの状態パラメータを決定するための装置であり、装置は、
１つ以上の液体交換サイクル中に、人の腹膜アクセスを介して、腹膜腔に出入りする治療液の時間に応じた流量を示す第１データであって、それぞれの液体交換サイクルは、充填フェーズ、滞留フェーズおよびドレインフェーズを含む、第１データ、および、１つ以上の液体交換サイクル中の２つ以上の時点における腹膜腔内の治療液中の１つ以上の溶質の濃度を表す測定データサンプルを含む第２データを受信するための入力と、
第１データに基づいて、かつ、腹膜腔内の腹膜を通る水および溶質の輸送の数学的モデルを使用して、２つ以上の時点における腹膜腔内の治療液中の１つ以上の溶質の濃度を表す推定データサンプルを演算するように構成された第１演算モジュールと、
測定データサンプルおよび推定データサンプルに応じて、少なくとも１つの状態パラメータを決定するように構成された第２演算モジュールと、を備える。

第２態様は、腹膜透析装置であり、
治療液を腹膜腔からまたは腹膜腔へ運ぶための人の腹膜アクセスに接続可能な体外液体回路と、
体外液体回路内に配され、治療液中の１つ以上の溶質の濃度を表すデータサンプルを提供するように構成された少なくとも１つのセンサデバイスと、
体外液体回路を動作させ、センサデバイスからデータサンプルを取得するように構成された制御装置と、
制御装置から第１データおよび第２データを受信するように接続された、第１態様の装置と、を備える。

第３態様は、腹膜透析中の人の少なくとも１つの状態パラメータを決定するための方法であり、方法は、
１つ以上の液体交換サイクル中に、人の腹膜アクセスを介して、腹膜腔に出入りする治療液の時間に応じた流量を示す第１データを取得することであって、それぞれの液体交換サイクルは、充填フェーズ、滞留フェーズおよびドレインフェーズを含むことと、
１つ以上の液体交換サイクル中の２つ以上の時点における腹膜腔内の１つ以上の溶質の濃度を表す測定データサンプルを含む第２データを取得することと、
第１データに基づいて、かつ、腹膜腔内の腹膜を通る水および溶質の輸送の数学的モデルを使用して、２つ以上の時点における腹膜腔内の治療液中の１つ以上の溶質の濃度を表す推定データサンプルを演算することと、
測定データサンプルおよび推定データサンプルに応じて、少なくとも１つの状態パラメータを決定することと、を含む。

第４態様は、１つ以上のプロセッサによって実行された場合に、１つ以上のプロセッサに第３態様の方法を実行させるコンピュータ命令を含む、コンピュータ可読媒体である。

第５態様は、モニタリング方法であり、
少なくとも１つの状態パラメータを決定するために、第１態様の装置を操作することと、
腹膜の潜在的な不全を検出するために、少なくとも１つの状態パラメータを評価することと、を含む。

これらの態様は、従来技術と比較して基本的に異なるアプローチをとる。腹腔内の腹腔液中の１つ以上の溶質の測定された濃度、または、導電率などの同等の特性は、濃度に影響を及ぼす１つ以上の状態パラメータを決定するためのリファレンスデータとして使用される。それぞれの状態パラメータは、液体交換サイクル中に既知の時間依存性を有すると推定され、腹膜腔内の治療液の量および／または腹膜腔内の治療液中の１つ以上の溶質の濃度に影響を及ぼす人の特性である。具体的には、これらの態様は、溶質の濃度が状態パラメータによって影響を受けるため、腹腔内の治療液中の溶質の濃度のシミュレーションを行い、１つ以上の溶質（または導電率）の得られた（「推定された」）濃度を測定濃度（または導電率）と比較することによって、状態パラメータを決定することが可能であるという洞察に基づく。推定および測定された濃度（または伝導度）が実質的に一致する場合、シミュレーションで使用されるそれぞれの状態パラメータの値は実際の値に近い。腹膜腔内の治療液中の濃度または伝導度をシミュレートするために、腹膜を通る溶質および水の輸送の数学的モデルが使用される。シミュレーションは、液体交換サイクルの間の腹膜アクセスを介した腹膜腔に出入りする治療液の時間に応じた流量を示す第１データを使用することによって実行される。当業者は、シミュレーションが充填フェーズ中に腹膜腔に注入される治療液の組成および／または伝導度、治療液中の１つ以上の溶質の種々の特性、状態パラメータの初期値などのさらなる入力データを使用しうることを理解する。決定された状態パラメータの合理的な精度のために、リファレンスデータは、液体交換サイクル中の異なる時点でこのようにして取得される少なくとも２つの測定データサンプルを含むべきである。データサンプルがより多くの時点で測定される場合、状態パラメータの精度が高められうり、および／または、追加の状態パラメータが決定されうる。この時点は、決定されるべき状態パラメータに応じて異なるように選択されてもよい。状態パラメータの例は、腹膜の輸送特性、特定の時点における腹膜腔内の治療液のボリューム（例えば、残存ボリューム）、または、人の張性パラメータを含む。

したがって、前述の態様は、状態パラメータを決定することによって、腹膜の機能性のより詳細な分類または定量化を可能にすることが理解される。さらに、これは、腹膜腔内の治療液中の濃度または伝導度を測定する簡単な手順によって、例えば、腹膜腔から液体サンプルを抽出することによって達成され、血清サンプルを採取して分析する必要がない。いくつかの実施形態において、測定されたデータサンプルのうちの少なくとも１つは、ドレインフェーズのために好都合に取得されうる。さらに、前述の態様は、通常のＰＤ治療セッション中に状態パラメータを決定することを可能にする。そのようなＰＤ治療セッションの治療効率は、液体交換サイクル中の１つ以上の時点での濃度または伝導度測定のための腹膜腔からの液体サンプルの可能な抽出によって、ほどほどのインパクトを受けるだけである。

さらに他の目的、態様および技術的効果、ならびに、実施形態、特徴および利点は、以下の詳細な説明、添付の特許請求の範囲、ならびに、図面から明らかになりうる。本明細書で見出される第１態様の任意の実施形態は、第２～第５態様の実施形態として適合され、実装され得ることに留意されたい。

以下、添付の図面および概略図を参照して、実施形態をより詳細に説明する。
図１は、自動腹膜透析（ＡＰＤ）のための例示的な装置を示す。 図２は、ＡＰＤ療法における液体交換サイクルのシーケンス中の腹腔内ボリュームと時間との例示的なプロットである。 図３は、腹膜腔内の溶質の濃度および治療液の濃度に影響を及ぼす輸送プロセスを示す。 図４Ａ～４Ｃは、それぞれ、限外濾過係数、グルコースの透過係数と表面積との積（ｐｅｒｍｅａｂｉｌｉｔｙ ｓｕｒｆａｃｅ ａｒｅａ ｐｒｏｄｕｃｔ）、および残存ボリュームの異なる値についての、時間に応じた腹膜腔内の治療液の伝導度のプロットである。 、 、 図５Ａ～図５Ｂは、ＰＤ患者の状態パラメータを決定するための例示的な演算装置のブロック図であり、図５Ｃは、演算装置における腹膜輸送モデルの例示的な実装のブロック図である。 図６Ａは、ＰＤ患者の状態パラメータを決定するための例示的な方法のフローチャートであり、図６Ｂは、腹膜不全を検出するための例示的なモニタリング方法である。 図７Ａは、時間に対する伝導度、ナトリウム濃度、グルコース濃度、および、腹腔内ボリュームのシミュレーションされたプロットの組合せであり、短い試験手順中の伝導度測定の例を示し、図７Ｂは、長い試験シーケンスについてシミュレーションされたプロットの対応する組合せである。 、 、 、 、 図８Ａは、異なるトランスポータータイプおよび異なるグルコース濃度について、図７Ａに示されるタイプの短い試験手順に基づいて決定される、ＰＳＧにおける相対誤差のボックスプロットであり、図８Ｂ～８Ｄは、異なる輸送タイプおよび異なるグルコース濃度について、図７Ｂに示されるタイプの長い試験手順に基づいて決定される、それぞれ、ＰＳＧ、ＬｐＳおよびｆＣｐｗにおける相対誤差のボックスプロットであり、図８Ｅは、異なる推定技術によって計算される、異なるトランスポータータイプについての残存ボリュームにおける絶対誤差のボックスプロットである。 図９は、計算装置によって決定される状態パラメータに基づいて、標準化ＰＥＴ手順のシミュレートされた出力パラメータを計算するためのシミュレーションモジュールのブロック図である。 図１０Ａ～１０Ｂは、図９のシミュレーションモジュールによって計算された時間に対する標準ＰＥＴパラメータのシミュレーションされたプロットである。 図１１Ａ～１１Ｂは、それぞれ、低トランスポータータイプおよび高トランスポータータイプについて、正常および上昇したＰＳ値を有する患者のＰＤ治療中の治療液の伝導度と時間とのシミュレートされたプロットである。 図１２Ａ～１２Ｂは、修正された試験手順による、経時的に採取された腹腔内ボリュームおよびデータサンプルの例示的なプロットである。 図１３は、例示的なサンプルのプル手順中の腹腔内ボリュームと時間とのプロットである。 図１４は、本明細書で説明される方法、手順、および、機能を実装しうる例示的なマシンのブロック図である。

以下、実施形態を、すべてではないがいくつかの実施形態が示されている添付図面を参照しながら、より完全に説明する。実際、本開示の主題は、多くの異なる形態で具現化されうり、本明細書に記載される実施形態に限定されると解釈されるべきではなく、むしろ、これらの実施形態は、本開示が適用可能な法的要件を満たしうるように提供される。

また、可能であれば、本明細書に記載および／または企図される実施形態のいずれかの利点、特徴、機能、デバイス、および／または、動作態様のいずれかは、本明細書に記載および／または企図される他の実施形態のいずれかに含められうり、および／または、その逆もありうることが理解されよう。追加して、可能な場合、本明細書において単数形で表現された任意の用語は、別段の明示的な記載がない限り、複数形も含むこと、および／または、その逆も含むことを意味する。本明細書で用いられる場合、「少なくとも１つ」は、「１つ以上」を意味し、これらの語句は、交換可能であることが意図される。したがって、「ａ」および／または「ａｎ」という用語は、「少なくとも１つの」または「１つ以上の」を意味するものとするが、「１つ以上の」または「少なくとも１つの」というフレーズも本明細書で使用される。本明細書で用いられる場合、文脈が言葉または必要な含意を表現するために別途必要とする場合を除き、単語「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」、または、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」または「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」などの変形は、包括的な意味で、すなわち、述べられた特徴の存在を特定するが、種々の実施形態におけるさらなる特徴の存在または追加を排除しないように使用される。

本明細書で用いられる場合、「マルチプル（ｍｕｌｔｉｐｌｅ）」、「複数（ｐｌｕｒａｌ）」および「複数（ｐｌｕｒａｌｉｔｙ）」という用語は、２つ以上の要素の提供を意味することを意図しているのに対し、要素の「セット（ｓｅｔ）」という用語は、１つ以上の要素の提供を意味することを意図している。「および／または」という用語は、関連する列挙された要素のうちの１つまたは複数の任意のおよびすべての組合せを含む。

角括弧（［ ］）内のパラメータまたは変数は、パラメータまたは変数の一連の値を示す。また、パラメータまたは変数のアスタリスク（＊）は、パラメータまたは変数の値が測定によって取得されたことを示す。

さらに、第１、第２などの用語は種々の要素を説明するために本明細書で使用されうるが、これらの要素は、これらの用語によって限定されるべきではないことを理解されたい。これらの用語は、１つの要素を別の要素から区別するためにのみ使用される。例えば、本開示の範囲を逸脱することなく、第１要素は第２要素とすることができ、同様に、第２要素は第１要素とすることができる。

よく知られている機能または構成は、簡潔さおよび／または明瞭さのために詳細に説明されない場合がある。別途定義されない限り、本明細書で使用されるすべての用語（技術用語および科学用語を含む）は、本開示が属する技術分野の当業者によって一般に理解されるのと同じ意味を有する。

同様の参照符号は、全体を通して同様の要素を指す。

図１は、腹膜透析治療のための例示的な装置１の概略図である。装置（またはシステム）１は、一般に、適切な治療液を用いた患者Ｐの現場での治療を目的とする。具体的には、ＰＤ装置１は、特に自動腹膜透析（ＡＰＤ）サイクラ３を用いて、腎機能障害を患う患者を治療するために設計される。

ＡＰＤサイクラ３は、腹膜透析（ＰＤ）ユニット３ａと、「使い捨てラインセット」と呼ばれることもある対応する使い捨てユニット３ｂと、を備える。ＰＤユニット３ａは、使い捨てユニット３ｂの液体回路で液体を移動させるためのポンプ機構を形成するアクチュエータ５に接続された制御システム３’を含む。

使い捨てユニット３ｂは、ＰＤユニット３ａのポンプ機構５による係合のために、ＰＤユニット３ａに接続可能である。患者ライン１２は、使い捨てユニット３ｂに含まれるか、または、使い捨てユニット３ｂに接続され、患者Ｐに埋め込まれたカテーテルまたは他のアクセスデバイス１２’に接続するように構成される。アクセスデバイス１２’は、以下では「アクセス」と呼ばれる。

ＰＤ装置１は、図１の例では、それぞれの供給ラインを介して、使い捨てユニット３ｂの対応する処理ポート７、８、９に接続される３つの容器６を含む治療液の供給源Ｓを含む。供給源Ｓの容器６の数は、ＰＤ治療の過程で腹膜腔（ＰＣ）内に注入される治療液に応じて異なりうる。例えば、異なる容器は、異なる組成の治療液を保持しうる。別の方法では、供給源Ｓは、例えば精製水と１つ以上の濃縮液とを混合することにより、治療液のオンライン調製のための装置を備える。

治療液は、少なくとも１つの浸透圧剤を備えうる。当該技術分野において周知であるように、血液に対する治療液の浸透濃度は、治療液と血液との間でどの程度の液体が交換されるかを決定する。治療液中の高い浸透濃度は、高い勾配を作り出す。本明細書に記載される実施形態のいずれにおいて、浸透圧剤は、グルコース（またはポリグルコース）、Ｌ－カルニチン、グリセロール、イコデキストリンまたは任意の他の適切な薬剤であってもよく、または、それらを含んでいてもよい。代わりの浸透圧剤は、フルクトース、ソルビトール、マンニトールおよびキシリトールであってもよい。グルコースは、ＰＤ分野においてデキストロースと呼ばれることもあることに留意されたい。用語グルコースは、ここではデキストロースを含むことを意図する。

図１に示される例において、使い捨てユニット３ｂは、供給源Ｓから未使用の治療液を受け取るように構成された「加熱バッグ」と呼ばれることもある送達容器１１をさらに含むか、または、供給容器１１に接続される。送達容器１１は、ＰＤユニット３ａのヒータ（図示せず）上に配される。ヒータは、患者ＰのＰＣに圧送される前に、治療液の温度を所定の温度に調整するように動作される。使い捨てユニット３ｂは、使い捨てユニット３ｂ上のドレインポート１０を通して使用済みの治療液を受け取るように構成されたドレインライン１３をさらに含むか、または、ドレインライン１３に接続される。ドレインライン１３は、ドレイン１５まで延びる。図示されていない別の方法では、ドレインライン１３が、使用済みの治療液の受容可能なものまで延びていてもよい。

ＰＤ装置１は、使い捨てユニット３ｂ内、または、使い捨てユニット３ｂと流体接続されたラインまたは容器、例えば、ドレインライン１３内を流れる液体の特性を検出するための少なくとも１つのセンサ１４をさらに含む。いくつかの実施形態において、センサ１４は、通過する液体の導電率を測定するための伝導度センサである。いくつかの実施形態において、センサ１４は、通過する液体の１つ以上の物質の濃度を測定するための濃度センサである。センサ１４は、ドレインライン１４に取り付けられる必要はなく、治療液のオンライン生成のために、使い捨てユニットまたは上述の供給源Ｓのどこかに取り付けられうる。さらに、ＰＤ装置１は、２つ以上のそのようなセンサ１４を備えていてもよい。いくつかの実施形態において、ＰＤ装置１は、患者のＰＣからドレインされた治療液の特性を検知するように配された１つのそのようなセンサ１４を備える。いくつかの実施形態において、ＰＤ装置１は、患者のＰＣに注入されることが意図される未使用の治療液の特性を検知するように配された別のそのようなセンサ１４を備える。いくつかの実施形態において、ドレインされた治療液の特性を検知するように配されたセンサ１４は、また、未使用の治療液のサンプルをセンサ１４に圧送することによって、未使用の治療液の特性を検知するように配される。

図１には示されていないが、ＰＤ装置１は、液体の他の特性を検出するためのさらなるセンサ、例えば、患者ＰのＰＣに出入りする治療液の流量を測定するための１つ以上の流量センサ、治療液の温度を測定するための温度センサなどを備えていてもよい。流量センサは、ＰＤ装置内の任意の位置を有することができ、例えば、重量変化、容積スループット、またはポンプストロークのデッドレコニングによって液体の流量を判定してもよい。しかしながら、計算のために使用される流量は、１つ以上の流量計によって測定される必要はなく、ＰＤ装置１のための設定値によって与えられてもよいことを理解されたい（図５Ａの試験レジメンデータ５４Ａ参照）。

ＰＤ装置１は、制御部３’によって、１つ以上の液体交換サイクルを含むＰＤ治療を実行するように動作可能である。それぞれの交換サイクルは、充填フェーズ、滞留フェーズおよびドレインフェーズのシーケンスを含む。充填フェーズにおいて、ＰＤ装置１は、患者ライン１２およびアクセス１２’を介して、送達容器１１から患者ＰのＰＣに未使用の治療液を圧送するように動作する。滞留フェーズにおいて、治療液は、ＰＣ内に存在する。ドレインフェーズにおいて、ＰＤ装置１は、使用済みの治療液をＰＣから、アクセス１２’およびライン１２、１３を介して、ドレイン１５に圧送するように動作する。使用済み治療液は、当該技術分野において「廃液」としても知られている。

図２は、時間に応じた腹腔内ボリュームＩＰＶに関してＰＤ治療を概略的に表す。ＩＰＶは、ＰＣ内に存在する治療液の量を示し、本明細書ではＶｐとも表される。図示のＰＤ治療は、６回の連続交換サイクルを含む。充填フェーズ、滞留フェーズおよびドレインフェーズは、Ｆ、ＤＷおよびＤと呼ばれ、３回目の交換サイクルに示される。交換サイクル間で異なりうる滞留フェーズの持続時間は、ΔＴ１～ΔＴ６によって示される。示される例において、患者は、Ｖｒｅｓと示される、開始時のＰＣ内の残存ボリュームを有する。１回目の交換サイクルにおいて、量Ｖｆの治療液がＰＣに注入される。フェーズＦ、ＤＷおよびＤの間、ＰＣ中の治療液の量は、限外濾過（ＵＦ）として知られる、患者の血液から腹膜を介してＰＣへの液体の輸送によって増加する。浸透圧勾配に応じて、正および負のＵＦの両方が可能である。説明のために、ＵＦは、図２の滞留フェーズＤＷについてのみ示されている。ドレインフェーズの間、使用済みの治療液がＰＣから抽出され、残存ボリュームが残る。この残存ボリュームは、ＰＤ治療の開始時の残存ボリュームとは異なりうり、また、ドレインごとに異なりうる。

図２の例において、ＰＤ治療はドレインフェーズで完了し、次のＰＤ処理が充填フェーズで開始される。しかしながら、図２には示されていないが、ＰＤ処理は、ＰＣ内に治療液を残す充填フェーズによって完了することが一般的である。その後、患者は、ＰＤ装置１から切り離され、次の治療セッションまで、または、選択された滞留時間後に手動ドレインを行うまで、ＰＣ内に治療液を携行しうる。ＡＰＤは、一般に、患者が睡眠中に夜間に行われ、患者が昼間に自由に動くことを可能にする。このことから、ＰＤ治療は、図２には示されていないドレインフェーズ（「最初のドレイン」）によって開始されてもよく、このドレインフェーズは、残留ボリュームＶｒｅｓを残す。

図３は、患者の血液側３２からＰＣ３１を分離する腹膜（「腹膜」）３０の概略図である。図３において、時間に応じた血液側３２のそれぞれの溶質（ｉ）の濃度がＣｂｉ（ｔ）と示され、時間に応じた腹腔内ボリュームがＶｐ（ｔ）と示され、時間に応じた治療液中のそれぞれの溶質（ｉ）の濃度がＣｐｉ（ｔ）と示される。溶質は、ナトリウム、カリウム、カルシウム、マグネシウム、乳酸塩、リン酸塩、アルブミン、重炭酸塩、尿素、クレアチニン、塩化物などを含むが、これらに限定されるものではない。溶質は、また、例えば、上述の例のいずれかによる浸透圧剤を含んでいてもよい。以下の例において、浸透圧剤は、グルコースであると仮定される。図３は、また、Ｖｐ（ｔ）およびＣｐｉ（ｔ）に影響を及ぼしうるプロセスを示す。プロセスは、Ｊｆ（ｔ）で示される充填フェーズ中にアクセス１２’を介してＰＣ３１への治療液の流れ、Ｊｄ（ｔ）で示されるドレインフェーズ中にアクセス１２’を介してＰＣ３１からの治療液の流れ、Ｊｓ（ｔ）で示されるアクセス１２’を介してＰＣ３１内の治療液の液体サンプル（以下を参照）が採取されたときにＰＣ３１からの治療液の損失を含む、アクセス１２’を通る液体の流れを含む。プロセスは、さらに、Ｊｖ（ｔ）で示される全液体の流れ、Ｊｉ（ｔ）で示されるそれぞれの溶質の流れ、Ｌで示されるリンパの流れを含む、腹膜３０を通る液体の流れを含む。それぞれの物質は、膜３０を横切っていずれかの方向に移動しうり、図３の矢印は、それぞれの流れの正の符号に対応する方向を示すに過ぎないことを理解されたい。

腹膜３０は、その輸送特性によって分類されうる。図３は、２つのそのような輸送特性、ＬｐＳおよびＰＳを示す。特性ＬｐＳは、メンブレン３０の水圧コンダクタンスであり、液体透過性または限外濾過率としても知られている。特性ＬｐＳは、例えば、ｍＬ／ｍｉｎ／ｍｍＨｇで表されうる。特性ＰＳは、総括物質移動面積係数または拡散総括物質移動面積係数としても知られ、膜３０を通る溶質（分子）の流れを表す、透過係数と表面積との積（ｐｅｒｍｅａｂｉｌｉｔｙ ｓｕｒｆａｃｅ ａｒｅａ ｐｒｏｄｕｃｔ）である。特性ＰＳは、例えば、ｍＬ／ｍｉｎで表すことができる。特性ＰＳは、一般に、溶質間で異なり、したがって、本明細書ではＰＳｉと表される。いくつかの実施形態において、すべての溶質についてＰＳｉの間に所定の関係があると仮定され、したがって、１つの溶質についてＰＳｉが既知である場合、任意の溶質についてＰＳｉが計算されうる。複数の異なる溶質についてのＰＳｉを決定することは、ＰＳｉ＝ｆＰＳ・ＰＳｉＧ（ここで、ＰＳｉＧは、溶質ｉのための一般的なＰＳ値）に従って、異なる溶質ＰＳｉＧのためのＰＳ値の一般的なセットをスケーリングするスケール因子ｆＰＳを決定することに還元されうるため、この仮定は、演算を容易にする。一般的なセットは、上述の所定の関係を表し、「一般的な患者」を表すＰＳ値を含むと見なされうる。ｆＰＳが決定されると、任意のＰＳｉは、対応するＰＳｉＧをｆＰＳでスケーリングすることによって決定されうる。

図３は、また、さらなるスケール因子ｆＣｐｗを示し、これは、患者の張性を表し、等張状態からの患者の逸脱を示しうる。いくつかの実施形態において、患者の血清サンプルを採取する必要性を避けるために、溶質の血中濃度Ｃｂｉ（ｔ）は、標準（公称）患者のための固定（時間不変）値に設定されうる。張性が患者間で異なりうるという事実を考慮するために、ｆＣｐｗが、公称血中濃度値をスケーリングするために適用されうる。したがって、スケール因子ｆＣｐｗは、患者の実際の血漿水分率について考慮することが分かる。

説明される実施形態は、ＰＣ３１内の治療液中の溶質の濃度の力学モデルを使用することによって、患者Ｐの１つ以上の状態パラメータを推定する技術を提供する。力学モデルは、１つ以上の状態パラメータに依存し、図３のＪｆ（ｔ）、Ｊｄ（ｔ）、Ｊｓ（ｔ）によって示される治療液の流れのタイムダイナミクス、ならびに、膜３０を通る液体の流れＪｖ（ｔ）および溶質の流れＪｉ（ｔ）のタイムダイナミクスを考慮する。そのような実施形態は、一連の時点での力学モデルによって推定された治療液中の１つ以上の溶質の濃度を表す推定データサンプルと、一連の時点で測定された溶質の実際の濃度を表す測定データサンプルと、を比較することによって、状態パラメータを推定することが可能であるという洞察に依存する。

この文脈における「濃度を表す」は、任意のおよびすべての等価な特性を含むことに留意されたい。１つの例において、データサンプルは、治療液中の少なくとも１つの溶質、例えば浸透圧剤またはナトリウムの濃度値を含む。別の例において、データサンプルは、１つ以上の伝導度センサ（図１の１４参照）によって測定された伝導度値を含む。簡単化のために、以下の説明では、データサンプルは、伝導度値であると仮定する。濃度値に基づく対応する実施形態は、当業者には容易に明らかである。

提案された実施形態の有用性が、図４Ａ～４Ｃに示されており、これは、３００分の期間にわたるＰＣ内の治療液の伝導度のシミュレーションされたグラフである。図４Ａは、１５．２７ｍＬ／ｍｉｎの固定ＰＳＧを有するＬｐＳの異なる値についての伝導度を示し、ここで、ＰＳＧは、グルコースについてのＰＳ値である。図４Ｂは、０．０７４ｍＬ／ｍｉｎ／ｍｍＨｇの固定ＬｐＳを有するＰＳＧの異なる値についての伝導度を示す。図４Ｃは、ＬｐＳおよびＰＳＧの固定値を有する残留ボリュームＶｒｅｓの異なる値についての伝導度を示す。図４Ａ～図４Ｃから理解されるように、ＰＣにおける腹膜の輸送特性および治療液の残留ボリュームは、それぞれ、経時的に、治療液の結果として生じる伝導度（およびその中の様々な溶質の濃度）に大きな影響を及ぼす。同様の影響が、スケール因子ｆＣｐｗについて実証されうる。

いくつかの実施形態において、力学モデルは、腹膜の周知のＴｈｒｅｅ－Ｐｏｒｅ Ｍｏｄｅｌ（ＴＰＭ）に基づく。ＴＰＭは、腹膜の血管壁が異なる細孔半径を有する３つのタイプの細孔を有し、異なるサイズ特性を有する分子の受動的輸送を可能にすると仮定する輸送モデルである。アクアポリン－１（ＡＱＰ－１）と呼ばれる最小の細孔タイプは、水選択性の細孔構造である。ＡＱＰ－１孔は、水の受動輸送、すなわち浸透力によって駆動されるＵＦを可能にする。中間の細孔タイプは、液体およびより小さな溶質の輸送を可能にする。膜のタンパク質輸送の大部分は、大きな細孔のタイプによって可能になる。ＴＰＭの例は、国際公開第２０１８／０４１７６０号およびＣ． ＯｅｂｅｒｇおよびＢ． Ｒｉｐｐｅによる論文「Ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇ Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｐｅｒｉｔｏｎｅａｌ Ｄｉａｌｙｓｉｓ Ｕｓｉｎｇ ａｎ Ｅｘｔｅｎｄｅｄ ３－ｐｏｒｅ Ｍｏｄｅｌ」、Ｋｉｄｎｅｙ Ｉｎｔ Ｒｅｐ、２（５）：９４３－９５１ （２０１７）に見出され、これらは両方とも、参照によってその全体が本明細書に組み込まれる。

図３のプロセスを表す式が、付録Ａに詳細に示される。これらの式は、ＴＰＭに基づくが、当業者によって容易に理解されるように、他の力学モデル、例えば、Ｔｗｏ－Ｐｏｒｅ Ｍｏｄｅｌ、Ｄｕａｌ Ｂａｒｒｉｅｒ Ｍｅｍｂｒａｎｅ Ｍｏｄｅｌ、または、Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｍｏｄｅｌを代わりに使用することができる。

付録Ａの式１～４は、腹膜を通る液体の流れＪ_ｖ（ｔ）、腹膜を通る溶質ｉの流れＪｉ（ｔ）、腹腔内ボリュームの時間的変化ｄＶ_ｐ／ｄｔ、および、ＰＣ中の治療液の溶質ｉの濃度の時間的変化ｄＣ_ｐｉ／ｄｔのための基本的な時間依存の管理関数（ｇｏｖｅｒｎｉｎｇ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ）に一般化されうる。

ここでＣ_{ｐ１．．Ｎ}（ｔ）は、時間ｔにおける含まれるすべての溶質の濃度値の集合体を示し、ＰＳ_１．．Ｎは含まれるすべての溶質のＰＳ値の集合体を示す。

付録Ａから分かり、理解されるように、管理関数は、図３に示される時間依存変数、ならびに、輸送特性ＬｐＳおよびＰＳｉに、複雑かつ混合された依存性を有する。管理関数ｆ１、ｆ２、ｆ３、ｆ４は、図５Ａ～５Ｃを参照して以下で例示されるように、腹膜輸送モデルを定義するために組み合わせられうる。

上述のスケール因子ｆＣｐｗは、Ｊ_ｖ（ｔ）およびＪ_ｉ（ｔ）の両方の演算に用いられるＣｂｉ（図３参照）に含まれる（付録Ａの式２および式４参照）ことに留意されたい。したがって、管理関数ｆ１およびｆ２は、使用される場合、ｆＣｐｗにも依存する。

付録Ａから、関数ｆ２は、細孔のタイプ特有の数値を示すＰＳ_ｉ，ｍでオペレートしうることに留意されたい。いくつかの実施形態において、大きな細孔（ＰＳ_ｉ，３）のＰＳ値は、例えば、上述の一般的なセットによって与えられる一般的な値に設定され、スケール因子ｆＰＳは、小さな細孔（ＰＳ_ｉ，２）のＰＳ値のみに適用されうる。特定の溶質についてのＰＳ値は、次いで、小さなおよび大きな細孔について対応する一般的なＰＳ値の合計をスケール因子ｆＰＳによってスケーリングすることによって計算されうる。この単純化は、結果の精度にほとんど影響しないことが分かっている。しかしながら、他の実施形態において、スケール因子ｆＰＳは、小さな細孔（ＰＳ_ｉ，２）および大きな細孔（ＰＳ_ｉ，３）の両方のＰＳ値に適用されうる。さらなる簡略化として、特定の溶質についてのＰＳ値は、小さな細孔についての対応するＰＳｉＧをスケール因子ｆＰＳによってスケーリングし、したがって大きな細孔からの寄与を省くことによって計算されうる。このさらなる単純化は、大きな細孔からのＰＳｉへの寄与が事実上無視できるような、例えば、グルコースまたはナトリウムなどの小さな溶質に少なくとも適用可能である。

図５Ａは、例えば、患者Ｐに関して図１に示されるようなＰＤ装置１によって実行される試験手順の間に行われる測定に基づいて、人の１つ以上の状態パラメータを決定するための例示的な腹膜試験装置５０（「ＰＴ装置」）のブロック図である。試験手順は、１つ以上の液体交換サイクルを含む。ＰＴ装置５０は、任意のフォーマットで入力データを受信するように構成された任意のタイプのハードウェアおよび／またはソフトウェア構造を含みうる入力５１を含む。例えば、入力５１は、１つ以上のセンサ（図１の１４参照）、制御部（図１の３’参照）、記憶メモリ、または、キーボード、タッチパッド、タッチスクリーン、コンピュータマウスなどの入力部から信号を受信するように構成されたインターフェースでありうる。図示の例では、ＰＴ装置５０は、入力５１を介して、試験レジメンデータ５４Ａ、測定データ５４Ｂ、治療履歴データ５６Ａ、一般的な患者データ５６Ｂ、患者固有データ５６Ｃ、および、溶質特性データ５６Ｄを受信するように構成される。ＰＴ装置５０は、プレゼンテーション、記憶、さらなるプロセスなどのために出力されうる１つ以上の状態パラメータ５５を決定するために協働的に動作される、第１演算モジュール５２および第２演算モジュール５３をさらに備える。第１演算モジュール５２は、腹膜輸送モデル（ＰＴＭ）５２’を定義または備え、これは、人のＰＣにおける腹膜を通る水および溶質の輸送の数学的モデルであり、アクセス１２’を通り、ＰＣに出入りする治療液の輸送も説明する。例えば、ＰＴＭ５２’は、管理関数ｆ１～ｆ４の実装形態でありうる。第１演算モジュール５２は、入力５１を介して受信された入力データの少なくとも一部に対してＰＴＭ５２’を動作させ、測定データ５４Ｂに対応する推定データサンプルを生成するように構成される。第２演算モジュール５３は、パラメータフィッティングアルゴリズム（ＰＦＡ）５３’を定義または備え、これは第１演算モジュール５２および測定データ５４Ｂからの推定データサンプルに対して動作し、人の候補特性データを決定するように構成される。候補特性データは、推定データサンプルの生成のためにＰＴＭ５２’によって処理される１つ以上のパラメータを含む。ＰＦＡ５３’が、候補特性データが収束基準を満たすこと、または、期限が切れることを見出すまで、第１および第２演算モジュール５１、５２は、推定データサンプルおよび候補特性データを交互に生成するように構成される。次いで、ＰＴ装置５０は、候補特性データに基づいて、状態パラメータ５５を生成する。ＰＦＡ５３’は、非線形最適化問題を解くことができ、実験データをシミュレートされたデータにフィッティングすることを可能にする任意のアルゴリズムでありうる。そのようなアルゴリズムは、最小二乗最小化法のためのアルゴリズムなどの任意の非線形計画法（ＮＬＰ）アルゴリズムを含む。本明細書に提示される結果は、ＭＡＴＬＡＢにおける標準関数Ｌｓｑｎｏｎｌｉｎの使用によって生成された。

図５Ａに提示された入力データをより詳細に見ると、試験レジメンデータ５４Ａは、試験手順の間、アクセス１２’を介して、ＰＣの内外への時間に応じた治療液の流量を表す。したがって、図３の表記において、試験レジメンデータ５４Ａは、Ｊｆ（ｔ）、Ｊｄ（ｔ）およびＪｓ（ｔ）、ならびに、試験手順の開始時間および終了時間を示す。試験レジメンデータは、未使用の治療液の成分を示すこともできる（付録Ａの式３のＣ_Ｉｉを参照）。未使用の治療液の組成は、液体交換サイクル間で異なりうることに留意されたい。

以下の例において、測定データ５４Ｂは、１つ以上の液体交換サイクル中の一連の時点におけるＰＣ内部の治療液の測定された伝導度を表す。測定データ５４Ｂは、また、事前定義されていない場合、一連の時点を識別しうる。図１の例において、伝導度は、図７を参照して以下でさらに詳細に説明するように、センサ１４によって測定されうる。

治療履歴データ５６Ａは、例えば、試験手順の１２～４８時間以内に、先行する期間に人に対して実行された１つ以上の液体交換サイクルの試験レジメンデータを含みうる。

一般的な患者データ５６Ｂは、上述のＰＳｉ値の一般的なセット、ならびに、溶質の血漿濃度の一般的な値を含みうる（図３のＣｂｉ参照）。いくつかの実施形態において、少なくとも約０．５ｍｍｏｌ／Ｌの濃度で血液または治療液中に存在すると予想されるすべての溶質がＰＴＭ５２’に含まれ、したがって、一般的な患者データ５６Ｂにも含まれる。一般的な値は、母集団平均値として与えられうる。一般的な患者データ５６Ｂは、α_ｍ（付録Ａを参照）など、ＰＴＭ５２’によって使用される他のパラメータ値も含みうることが理解される。

患者固有データ５６Ｃは、ＰＴ装置５０による計算に関連する患者の任意の既知のまたは推定された特性を含みうる。例えば、患者固有データは、患者の血液中の１つ以上の溶質の濃度、または、Ｖｒｅｓ、ＬｐＳ、ＰＳｉもしくはｆＣｐｗ（図３参照）の以前に決定された値を含みうる。患者固有データ５６Ｃの提供は、ＰＴ装置５０による演算の複雑さを低減しうり、および／または、演算の精度を高めうることが理解される。

溶質特性データ５６Ｄは、ＰＴＭ５２’によって使用される管理関数に含まれる溶質の任意の既知の特性データを含みうる。付録Ａにおいて、溶質特性データ５６Ｄは、浸透係数（φ_ｉ）、溶質の電荷（ｚ_ｉ）などのうちの１つ以上を含みうる。

図５Ａに示され、上述された入力データは、限定を意図するものではなく、例としてのみ提供される。追加の入力データが使用されること、および／または、データ項目５６Ａ～５６Ｄのうちの１つ以上が省略されることが考えられる。例えば、患者固有データ５６Ｃは、利用可能でなくてもよい。別の例において、溶質特性データ５６Ｄのすべてまたは一部は、ＰＴＭ５２’に統合されうる。さらに、治療履歴データ５６Ａは、すべて省略されてもよい。

図５Ｂは、ＰＴ装置５０（図５Ａ）における第１および第２演算モジュール５２、５３のより詳細な例のブロック図である。図５Ｂにおいて、ＰＴ装置５０は、上述の一連の時点におけるＰＣ内の治療液の伝導度を表すために測定されたデータサンプルのセット［Ｋｐ＊］を含む入力データ５４を受信するように構成される。入力データ５４は、図５Ａの測定データ５４Ａの一部であってもよい。ＰＴＭ５２’は、管理関数における変数の初期値を含む初期データセット５２Ａを受け取り、初期データセット５２Ａ上で動作し、ＰＣ内の治療液中の溶質の濃度［Ｃｐｉ］に関する一連の推定値を含むデータセット５７Ａを生成するように構成される。推定値は、［Ｋｐ＊］の一連の時点に少なくともほぼ一致する時点について生成される。示される例において、ＰＴ装置５０は、各時点における溶質の推定濃度［Ｃｐｉ］を、治療液の対応する推定伝導度［Ｋｐ］に変換するように構成された変換モジュール５７をさらに備える。変換モジュール５７は、それらの濃度によって与えられる、すべての荷電溶質の伝導度寄与を集約するように構成されてもよく、場合によってはグルコースおよび尿素（存在する場合）などの非荷電溶質の影響についても考慮する。したがって、変換モジュール５７は、例えば、参照により本明細書に組み込まれる米国特許出願公開第２０１２／００１８３７９号明細書および国際公開第２０１６／１８８９５０号に記載されるような周知の標準的な式に従って構成されてもよい。［Ｋｐ］を含む変換モジュール５７の出力データ５７Ｂは、［Ｋｐ］と［Ｋｐ＊］とにおける対応する値の間の差、すなわち、推定された伝導度の値と一連の時点で測定された伝導度の値の間の差を計算するように構成される減算モジュール５８によって受信される。結果は、図５Ｂにおいて、残差データ５３Ａとして表される、一連の時点についての差分値の配列である。ＰＦＡ５３’は、図５Ｂにおいて、ＬｐＳおよびＰＳｉとして例示される上述の候補特性データ５３Ｂを生成するために、残差データ５３Ａに対して動作するように構成される。ＰＴＭ５２’は、次いで、候補特性データ５３Ｂに対して、場合によっては初期データセット５２Ａの少なくとも一部に対して動作して、更新された［Ｃｐｉ］を含む新しいデータセット５７Ａを生成するように構成される。上記から理解されるように、ＰＦＡ５３’が、収束基準が満たされること、例えば、残差データ５３Ａが十分に小さいことを見出すまで、データの演算およびフローは継続しうる。図５ＢのＰＴ装置は、第１演算モジュール５２が制御されるシステムに対応し、入力データ５４が設定値に対応し、出力データ５７Ｂが実際の値に対応し、ＰＦＡ５３’がコントローラに対応するフィードバック制御システムを表すことが分かる。

いくつかの実施形態において、候補特性データ５３Ｂは、試験手順中に時間不変（一定）であると推定され、演算を容易にしうる。しかしながら、候補特性データ５３Ｂ内の１つ以上のパラメータは、それぞれのパラメータのための事前定義された時間依存性を含むことによって、時間的に変化することも可能である。例えば、ＰＤ中のＰＳｉおよび／またはＬｐＳの減少する時間依存性をモデル化することは、例えば、その全体が参照によって本明細書に組み込まれているＡＳＡＩＯ Ｊ １９９６；４２：Ｍ５１８－５２３に公開されているＷａｎｉｅｗｓｋｉらによる論文「Ｄｉｆｆｕｓｉｖｅ Ｍａｓｓ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ Ａｒｅ Ｎｏｔ Ｃｏｎｓｔａｎｔ Ｄｕｒｉｎｇ ａ Ｓｉｎｇｌｅ Ｅｘｃｈａｎｇｅ Ｉｎ Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ａ Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ａｍｂｕｌａｔｏｒｙ Ｐｅｒｉｔｏｎｅａｌ Ｄｉａｌｙｓｉｓ」に記載されているように、以前から知られている。

候補特性データ５３Ｂは、ＰＴＭ５２’の管理関数に含まれる任意の未知の特性を含みうることも理解されたい。図５Ｂの例において、ｆＣｐｗが既知であり、ＬｐＳおよびＰＳｉがＰＦＡ５３’によってフィッティングされていると推定される。別の例において、候補特性データ５３Ｂは、ｆＣｐｗ、ＬｐＳおよびＰＳｉを含む。他の例において、ＬｐＳ、ＰＳｉおよびｆＣｐｗのうちの１つのみがＰＦＡ５３’によってフィッティングされ、他は固定値および既知値に設定される。

いくつかの実施形態において、上述のように、ＰＳｉはスケール因子ｆＰＳによって表されうる。したがって、スケール因子ｆＰＳは、ＰＦＡ５３’によってフィッティングされてもよく、または、固定された既知の値に設定されてもよい。

変換モジュール５７および減算モジュール５８は、図５Ｂに示されるように、第１演算モジュール５２に含まれる必要はないが、モジュール５７、５８の一方または両方は、代わりに、第２演算モジュール５３または第３演算モジュールに含まれてもよい。

図５Ｃは、ＰＴＭ５２’のより詳細な例のブロック図である。一般に、ＰＴＭ５２’は、管理関数ｆ１～ｆ４を実装するように構成される。示される例において、ＰＴＭ５２’は、現在の時間ステップで変数の値を生成するために、１つ以上の前の時間ステップでの変数の導関数（「時間変化」）の値に対して動作するように構成された微分方程式解法サブモジュール（ＤＥＳ）７１を備える。例えば、ＤＥＳサブモジュール７１は、線形マルチステップ法、ルンジクッタ法または一般線形法（ＧＬＭ）などの、微分方程式に対する数値解を得るための任意の既知の回帰法を実施しうる。本明細書に提示される結果は、従来のＯＤＥ（一般微分方程式）解法、具体的にはＭＡＴＬＡＢにおけるｏｄｅ４５関数をＰＴＭ５２’に実装することによって生成された。

示される例において、ＰＴＭ５２’は、腹腔内ボリュームＶｐの値の時系列と、ＰＣ内の治療液中の溶質の濃度Ｃｐｉの値の対応する時系列と、を生成するように構成される。この目的のために、ＰＴＭ５２’は、それぞれの管理関数ｆ１～ｆ４を実施する管理サブモジュール７２～７５をさらに備える。動作中、ＤＥＳサブモジュール７１は、前の時間ステップのＶｐおよびＣｐｉの導関数を含むデータセット７４Ｂ、７５Ｂに基づいて、現在の時間ステップのＶｐ、Ｃｐｉを含むデータセット７１Ｂを生成する。管理サブモジュール７２は、現在の時間ステップのためのＶｐ、Ｃｐｉ上で動作し、現在の時間ステップのためのＪｖを生成する。管理サブモジュール７３は、現在の時間ステップのためのＪｖ、Ｖｐ、Ｃｐｉ上で動作し、現在の時間ステップのためのＪｉを生成する。管理サブモジュール７４は現在の時間ステップについてのＶｐの導関数を生成するために、現在の時間ステップについてのＪｖに対して動作する。管理サブモジュール７５は、Ｊｖ、Ｊｉ、Ｃｐｉ、Ｖｐに対して動作し、現在の時間ステップに対するＣｐｉの導関数を生成する。開始時間（ｔ＝０）から終了時間までＦＴＭ５２’を動作させることによって、ＶｐおよびＣｐｉのそれぞれの値の時系列が生成されることが理解される。Ｃｐｉ値の時系列に基づいて、ＦＴＭ５２’は、一連の時点のＣｐｉ値を抽出し、［Ｃｐｉ］をもたらし、これは、変換モジュール５７によって使用するためのデータセット５７Ａとして出力される（図５Ｂ参照）。

ＰＴＭ５２’の動作が最初に開始されると、ＤＥＳサブモジュール７１は、初期データセット５２Ａから、開始時間における腹腔内ボリュームＶｐ（０）、および、開始時間におけるＰＣ内の治療液の溶質の濃度Ｃｐｉ（０）を取得する。図５Ｃの例において、初期データセット５２Ａは、開始データモジュール７６によって提供される。次いで、Ｖｐ（０）、Ｃｐｉ（０）の値が、開始時間（ｔ＝０）にデータセット７１Ｂとして供給される。管理関数ｆ１～ｆ４から理解されるように、サブモジュール７２は、ＬｐＳ（および、場合によってｆＣｐｗ）で動作し、サブモジュール７３は、ＬｐＳおよびＰＳ_１．．Ｎ（および、場合によってｆＣｐｗ）で動作する。ＬｐＳ、ＰＳｉおよびｆＣｐｗは候補特性データ５３Ｂに含まれ、したがって、ＰＴ装置５０によって決定される範囲で、初期データセット５２Ａは、ＰＴＭ５２’の動作が最初に開始されるときにサブモジュール７２、７３、７５によって使用されるＬｐＳ、ＰＳｉおよびｆＣＰｗのための初期値を含みうる。図５Ｃの例において、それぞれのサブモジュール７２、７３は、初期データセット５２Ａから初期値ＬｐＳ０およびＰＳｉ０を取り出しうる。初期値ＬｐＳ０、ＰＳｉ０は、例えば、一般的な患者データ５６Ｂまたは患者固有データ５６Ｃ（図５Ａ）から開始データモジュール７６によって取得されうる。

初期値Ｖｐ（０）、Ｃｐｉ（０）は、また、一般的な患者データ５６Ｂまたは患者固有データ５６Ｃ（図５Ａ）から開始データモジュール７６によって取得されうる。しかしながら、初期値Ｃｐｉ（０）のうちの１つ以上が患者の実際の値と著しく異なる場合、一般的な患者データ５６Ｂの使用は、結果として生じる状態パラメータの精度を低下させうる。いくつかの実施形態において、この潜在的な問題を軽減するために、開始データモジュール７６は、治療履歴データ５６Ａ（図５Ａ）内の１つ以上の最近のレジメンに関する情報に基づいてシミュレーションを実行するように構成される。シミュレーションは、患者の想定される残留ボリューム基づいてＣｐｉ（０）を計算し、最近のレジメンを考慮し、支配関数ｆ１～ｆ４を使用することによって実行されうる。このシミュレーションのための残留ボリューム中の溶質の濃度の初期値は、任意に、例えば、大きな溶質の含有量を減少させることによって、および／または、ドナン平衡に従ってナトリウムおよび塩化物を調整することによって、血漿水からわずかに修正された血漿水濃度として取られうる。

代わりに、開始データモジュール７６は、初期値Ｃｐｉ（０）を血漿水濃度に等しく設定してもよく、任意に、アルブミンなどの大きな溶質に対して低減係数を適用する。別の代わりに、開始データモジュール７６は、初期値Ｃｐｉ（０）を、未使用の治療液中のそれぞれの溶質の濃度に等しく設定してもよい。

ＰＦＡ５３’が初期データセット５２ＡについてＰＴＭ５２’によって生成されたデータセット５７Ａに基づいて候補特性データ５３Ｂを計算したときに、ＰＴＭ５２’は、ＶｐおよびＣｐｉのそれぞれの時系列の値を生成するように再度動作される。ＰＴＭ５２’は、Ｖｐ（０）およびＣｐｉ（０）を初期値として再度使用することができるが、ここではＰＦＡ５３’からの候補特性データ５３ＢにおいてＬｐＳおよびＰＳｉを使用する（図５Ｂ）。

図４Ｃに示されるように、残留ボリュームは、ＰＣ中の治療液の伝導度に深刻な影響を及ぼしうる。これは、初期値Ｖｐ（０）の誤差が、推定濃度値［Ｃｐｉ］の精度に、それによって推定伝導度［Ｋｐ］に著しい影響を及ぼしうることを意味する。いくつかの実施形態において、そのような誤差の影響を軽減するために、ＰＦＡ５３’は、フィッティングされるパラメータのうちの１つ以上の時点における腹腔内ボリュームを含むように構成される。換言すると、１つ以上の時点におけるＶｐは、候補特性データ５３Ｂに含まれる。いくつかの実施形態において、ドレインサイクルの終了時の腹腔内ボリューム、すなわち、残存ボリュームＶｒｅｓは、候補特性データ５３Ｂに含まれる。

図６Ａは、ＰＤ透析中の人の少なくとも１つの状態パラメータを決定するための例示的な方法６００のフローチャートである。例示的な方法６００は、図５Ａ～図５Ｃに示され、本明細書において上記で説明された例示的なＰＴ装置５０によって実行されうる。ステップ６０１において、第１データが入力される。第１データは、１つ以上の液体交換サイクル中の、人の腹膜アクセス１２’（図１）を介した、腹膜腔３１（図３）に出入りする治療液の時間に応じた流量を示す。第１データは、試験レジメンデータ５４Ａ（図５Ａ）に対応するか、または、それに含まれうる。ステップ６０２において、第２データが入力される。第２データは、１つ以上の液体交換サイクル中の２つ以上の時点での腹膜腔３１内の治療液の伝導度を表す測定データサンプル［Ｋｐ＊］（図５Ｂ）を含む。第２データは、測定データ５４Ｂ（図５Ａ）に対応するか、または、それに含まれうる。ステップ６０３は、第１データに基づいて数学的腹膜輸送モデル５２’（図５Ａ～５Ｃ）を評価し、２つ以上の時点での腹膜腔３１内の治療液の伝導度を表す推定データサンプル［Ｋｐ］（図５Ｂ）を演算するサブステップ６０３Ａを含む。ステップ６０４は、第２データによって与えられる測定データサンプル［Ｋｐ＊］と、ステップ６０３によって与えられる推定データサンプル［Ｋｐ］と、に応じて少なくとも１つの状態パラメータを決定する。

例示的な方法６００は、図５Ａ～５Ｃの例示的なＰＴ装置５０とは大幅に異なるＰＴ装置によって実行されうることが理解される。したがって、本開示は、図１～図５を参照して提示される特徴の特定の組合せに限定されない。例えば、場合によっては精度を犠牲にするが、ＰＴ装置５０によって実行される演算を単純化するように、管理関数ｆ１～ｆ４の複雑さを低減することが考えられる。測定データサンプルおよび推定データサンプルに基づいて、状態パラメータの代数的演算を許容するように、管理関数を定義することさえ可能でありうる。

その一方で、上記の例は単独で、または、組み合わせて、例えば、精度を高め、処理効率を高めるなどのために、明確な技術的利点を提供し得る特徴を備えることを認識されたい。

いくつかの実施形態において、少なくとも１つの状態パラメータは、腹膜の１つ以上の輸送特性を含む。そのような輸送特性の知識は、腹膜の状態の詳細な評価を可能にする。

いくつかの実施形態において、少なくとも１つの状態パラメータは、腹膜を通る溶質の拡散能力および／または腹膜を通る水の濾過能力を含む。これらの輸送特性の両方は、腹膜の状態に関連する指標である。上記から理解されるように、拡散能力は、治療液中の薬剤の透過係数と表面積との積ＰＳｉを含みうる。薬剤は、未使用または使用済みの治療液中に存在する任意の溶質、例えば、浸透剤であってもよい。上記から理解されるように、濾過能力は、例えば、限外濾過率によって与えられる水圧コンダクタンスを含みうる。

いくつかの実施形態において、少なくとも１つの状態パラメータは、選択された時点における腹膜腔内の治療液のボリュームを含む。例えば、選択された時点は、１つ以上の液体交換サイクルのうちの少なくとも１つのドレインフェーズの完了時であってもよく、その結果、残留ボリュームが生じる。図５Ｃを参照して上述したように、１つ以上の時点での腹腔内ボリュームは、測定および推定データサンプルに基づいて決定されるパラメータとして含まれうる。したがって、時点を適切に選択することによって、残留ボリュームの改善された推定値を得ることが可能である。残留ボリュームは、腹膜の状態を評価するための関連する特徴であり、ＰＤ治療を最適化するためにも使用されうる。

いくつかの実施形態において、少なくとも１つの状態パラメータは、人の張性パラメータ、例えば、上述のスケール因子ｆＣｐｗを含む。そのような張性パラメータは、患者の状態を評価するために使用されうる。

いくつかの実施形態において、図５Ａ～５Ｃに例示されるように、ＰＴ装置５０は、測定されたデータサンプルと推定されたデータサンプルとの間の差を最小化するために、数学的腹膜輸送モデル５２’に含まれるパラメータのセットのそれぞれの候補値を決定するように動作可能なパラメータフィッティングアルゴリズム５３’を備える。パラメータのセットは、少なくとも１つの状態パラメータを含む。したがって、それぞれの状態パラメータは、少なくとも差が閾値を下回る程度まで、差を最小化する対応する候補値によって与えられうる。パラメータフィッティングアルゴリズム５３’の使用は、より複雑で、あるいは、より正確な腹膜輸送モデル５２’の使用を可能にする。

いくつかの実施形態において、図５Ｂに例示されるように、パラメータのセットは、腹膜を通る１つ以上の溶質の拡散能力（例えば、ＰＳｉまたはｆＰＳ）および腹膜を通る水の濾過能力（例えば、ＬｐＳ）を表す。

いくつかの実施形態において、図５Ｂを参照して説明したように、パラメータのセットは、さらに、人の張性（例えば、ｆＣｐｗ）を表す。

いくつかの実施形態において、図５Ａ～５Ｃに例示されるように、第１演算モジュール５２は、第２演算モジュール５３によって交互に決定されたパラメータ値のセットのそれぞれの候補値（候補特性データ５３Ｂを参照）に基づいて、推定データサンプル［Ｋｐ］を交互に演算するように構成される。したがって、第２演算モジュール５３は、第１演算モジュール５２からの推定データサンプル［Ｋｐ］に基づいて、パラメータのセットのそれぞれの候補値を交互に決定するように構成されうる。第２演算モジュール５３は、収束基準が満たされたとき、または、制限時間に達したときに、少なくとも１つの状態パラメータを出力するように構成されうる。それによって、第１および第２演算モジュール５２、５３は、パラメータのセットのための最良の値、および、それによって少なくとも１つの状態パラメータのための最良の値を反復的に見出すように動作する上述のフィードバック制御システムを定義するように構成される。

いくつかの実施形態において、図５Ｃに例示されるように、第１演算モジュール５２は、第１データ（試験レジメンデータ５４Ａを参照）に基づいて、数学的腹膜輸送モデル５２’の使用によって、１つ以上の液体交換サイクル中の時点の腹膜腔内の治療液の推定量の時間シーケンスを演算するように構成される。上記の説明から理解されるように、Ｖｐ値の時系列を算出は、対応するＣｐｉ値の高精度な計算を可能にする。

いくつかの実施形態において、数学的腹膜輸送モデル５２’は、腹膜を通して輸送するためのｔｈｒｅｅ－ｐｏｒｅ ｍｏｄｅｌ ＴＰＭである。ＴＰＭは、確立された信頼できるモデルである。

いくつかの実施形態において、数学的腹膜輸送モデル５２’は、腹膜の両側での溶解イオンの量の差および腹膜による大きな荷電溶質の反発を原因とする、腹膜を横切る静電力によるイオン輸送を考慮するように構成される。このような数学的腹膜輸送モデル５２’の例は、付録Ａに示されている。腹膜輸送モデルにおける静電力の組込みのさらなる例が、Ｏｅｂｅｒｇ、Ｃａｒｌ、（１ ｅｄ．）による刊行物「Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｔｒａｎｓｖａｓｃｕｌａｒ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ Ｐｈｅｎｏｍｅｎａ ｉｎ ｔｈｅ ｇｌｏｍｅｒｕｌａｒ ａｎｄ ｐｅｒｉｔｏｎｅａｌ ｍｉｃｒｏｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ」、ルンド大学、医学部、ルンド、ＩＳＢＮ ９７８－９１－７６１９－３７２－３の第１７章（ｐｐ ３３－３６）に見出される。現在、静電力を考慮することによって、より正確な結果が得られると考えられている。例えば、いわゆるドナン係数を使用することによって、静電力によるイオン輸送を考慮するための代替的および／またはより単純な技術が存在することに留意されたい。

いくつかの実施形態において、図５Ｃに例示されるように、第１演算モジュール５２は、現在の時間ステップについて、腹膜腔内の治療液の量の先行する時間的変化に基づいて、腹膜腔内の治療液の量（７１Ｂ参照）を計算するように構成された微分方程式解法（ＤＥＳ）サブモジュール７１を備える（７４Ｂ参照）。ＤＥＳサブモジュール７１は、現在の時間ステップについて、腹膜腔内の治療液中の１つ以上の溶質の濃度の先行する時間的変化に基づいて（７５Ｂ参照）、腹膜腔内の治療液中の１つ以上の溶質の濃度を計算するようにさらに構成されうる（７１Ｂ参照）。上記の説明から理解されるように、これは、Ｃｐｉ値の時系列を高精度に算出することを可能にする。

いくつかの実施形態において、図５Ｃに例示されるように、第１演算モジュール５２は、ＤＥＳサブモジュール７１によって計算される腹膜腔内の治療液中の１つ以上の溶質の現在の濃度（７１Ｂ参照）と、ＤＥＳサブモジュール７１によって計算される腹膜腔内の治療液の現在の量（７１Ｂ参照）と、に応じて、腹膜腔内の治療液の量の現在の時間的変化（７４Ｂ参照）を演算するように構成される、第１変化演算システムをさらに備える。上記の説明から理解されるように、これは、Ｃｐｉ値の時系列を高精度に算出することを可能にする。

いくつかの実施形態において、図５Ｃに例示されるように、第１変化演算システムは、ＤＥＳサブモジュール７１によって計算される腹膜腔内の治療液の現在の量（７１Ｂ参照）に応じて、腹膜を通る水の現在の流量（７２Ｂ参照）を演算するように構成される、第１流量計算サブモジュール７２を備える。第１変化演算システムは、腹膜を通る水の現在の流量（７２Ｂ参照）に応じて、腹膜腔内の治療液の量の現在の時間的変化（７４Ｂ参照）を演算するように構成された第１変化演算サブモジュール７４をさらに備えうる。上記の説明から理解されるように、これは、Ｃｐｉ値の時系列を高精度に算出することを可能にする。

いくつかの実施形態において、図５Ｃに例示されるように、第１演算モジュール５２は、ＤＥＳサブモジュール７１によって計算される腹膜腔内の治療液中の１つ以上の溶質の現在の濃度（７１Ｂ参照）と、ＤＥＳサブモジュール７１によって計算される腹膜腔内の治療液の現在の量（７１Ｂ参照）と、に応じて、腹膜腔内の治療液中の１つ以上の溶質の濃度の現在の時間的変化（７５Ｂ参照）を計算するように構成される、第２変化演算システムをさらに備える。上記の説明から理解されるように、これは、Ｃｐｉ値の時系列を高精度に算出することを可能にする。

いくつかの実施形態において、図５Ｃに例示されるように、第２変化演算システムは、ＤＥＳサブモジュール７１によって計算される腹膜腔内の治療液中の１つ以上の溶質の現在の濃度（７１Ｂ参照）と、ＤＥＳサブモジュール７１によって計算される腹膜腔内の治療液の現在の量（７１Ｂ参照）と、に応じて、腹膜を通る１つ以上の溶質の現在の流量（７３Ｂ参照）を演算するように構成される、第２流量演算サブモジュール７３を備える。第２変化演算システムは、腹膜を通る１つ以上の溶質の現在の流量（７３Ｂ参照）、腹膜を通る水の現在の流量（７２Ｂ参照）、ＤＥＳサブモジュール７１によって計算された腹膜腔内の治療液中の１つ以上の溶質の現在の濃度（７１Ｂ参照）、および、ＤＥＳサブモジュール７１によって計算された腹膜腔内の治療液の現在の量（７１Ｂ参照）に応じて、腹膜腔内の１つ以上の溶質の濃度の現在の時間的変化（７５Ｂ参照）を演算するように構成されうる、第２変化演算サブモジュール７５をさらに備えうる。上記の説明から理解されるように、これは、Ｃｐｉ値の時系列を高精度に算出することを可能にする。

いくつかの実施形態において、図５Ｂに例示されるように、第１演算モジュール５２は、腹膜腔内の治療流中の少なくとも１つの溶質の推定濃度値の時間シーケンスＣｐｉを生成し、推定濃度値の時間シーケンスを伝導度値の時間シーケンスに変換し、伝導度値の時間シーケンスから推定データサンプルＫｐを決定するように構成される。濃度値から伝導度値への変換は、第１演算モジュール５２が腹膜腔内の溶質濃度の力学モデルを適用することを可能にし、これは次に、腹膜腔内の治療液の伝導度に対する状態パラメータの影響の物理的に正確なモデル化を可能にする。最終的に、これは、決定された状態パラメータの精度を保護する。

図５Ｃに例示されるいくつかの実施形態において、ＰＴ装置５０は、１つ以上の液体交換サイクルの前の先行する期間において、人のための液体交換データを受信するようにさらにアレンジされる（図５Ａの図５６Ａ参照）。ＰＴ装置５０は、液体交換データに基づいて、評価開始時点における腹腔内の治療液中の１つ以上の溶質の初期濃度Ｃｐｉ（０）を推定するようにさらに構成されうる。第１演算モジュール５２は、初期濃度に基づいて、推定データサンプルＫｐを計算するように構成されうる。上記から理解されるように、先行する時点における人の液体交換データから推定される初期濃度値は、一般的な濃度値よりも評価開始時点における患者をより代表する可能性が高いため、初期濃度値の推定は、推定データサンプルＫｐの精度の向上を可能にする。

以下、図７～図１１に示すシミュレーションデータを参照して、上述した技術の動作および使用について説明する。

図７Ａ～７Ｂは、ＰＳｉ、ＬｐＳ、ｆＣｐｗおよびＶｒｅｓの既知の値を有するシミュレートされた患者のための第１演算モジュール５２によって生成された例示的な変数のグラフである。図７Ａは、充填フェーズ、滞留フェーズ、ドレインフェーズ、充填フェーズ、および、滞留フェーズの一部を順に含む短い試験手順を示す。図７Ｂは、６つの完全な液体交換サイクルと、それに続く充填フェーズおよび滞留フェーズの一部と、を含む長い試験手順を示す。図７Ａおよび図７Ｂのそれぞれにおいて、グラフは、上から下に、腹腔内の治療液の伝導度（Ｋ）、腹腔内の治療液中のナトリウムの濃度（ＣｐＮａ）、腹腔内の治療液中のグルコースの濃度（ＣｐＧ）、および、腹腔内ボリューム（Ｖｐ）を示す。シミュレーションは、最初のドレインフェーズ（不図示）の終了時に開始し、最後の滞留フェーズに入る期間で終了する試験手順で行われている。図７Ａの縦の点線は、異なる相間の遷移時点を示すために追加されている。変数Ｖｐ、ＣｐＮａおよびＣｐＧは、Ｃｐｉの例であるＣｐＮａおよびＣｐＧを用いて、第１演算モジュール５２内のＰＴＭ５２’によって生成され、変数Ｋは、Ｃｐｉ（ＣｐＮａおよびＣｐＧを含む）に基づいて変換モジュール５７によって生成される。

図７Ａ～７Ｂは、また、試験手順中の伝導度を測定する時点の例を示す。図７Ａの短い試験手順において、５つの時点におけるデータサンプルが示されている。データサンプルＫｐ０＊は、最初のドレインフェーズの終わり、すなわち、最初の充填フェーズの開始前に採取される。データサンプルＫｐ１＊は、最初の充填フェーズの完了後の所定の時間（Δｔ１）での次の滞留フェーズで採取される。データサンプルＫｐ２＊は、次のドレインフェーズ中に取得される。このデータサンプルは、ドレインフェーズの間の任意の明確に定義された時間で、または、２つ以上の時間で採取されうる。図７Ａにおいて、データサンプルＫｐ２＊は、ドレインフェーズの開始および完了時に示される。データサンプルＫｐ３＊は、次の充填フェーズの完了後、すなわち、次の滞留フェーズにおいて、所定のΔｔ２で採取される。非限定的な例では、Δｔ１およびΔｔ２は、０～２０分または０～１０分の範囲でありうる。図７Ａは、また、それぞれの充填フェーズにおいて腹膜腔に注入される未使用の治療液で測定される伝導度データサンプルＫｄ０＊およびＫｄ１＊を示す。上述のように、ＰＴＭ５２’は、未使用の治療液中の公称溶質濃度に対して動作しうる（付録Ａの式３のＣ_Ｉｉを参照）。しかしながら、状態パラメータの精度は、利用可能であれば実際の濃度で動作することによって、または、未使用の治療液中の実際の濃度の推定によって、改善されうる。例えば、既製の治療液は、成分の比較的大きな公差限度で生産される。例えば、ナトリウムの濃度は、±２．５％の公差限度を有しうる。これは、伝導度が治療液のバッチごとに変化し、状態パラメータの計算に誤差を導入することを意味する。未使用の治療液の伝導度（Ｋｄ０＊）を測定し、その公称伝導度を知ることによって、公称濃度は、実際の濃度をより良く表すように調整されうる。この調整は当業者によって容易に理解されるように、異なる方法で実行されてもよい。一例において、未使用の治療液中の水分率は、治療液中の電荷の合計がゼロであることを確実にしながら、公称伝導度と測定伝導度との間の差を最小化するように計算されうり、その結果、公称濃度は水分率によってスケーリングされる。

図１のＰＤ装置１に戻ると、データサンプルＫｄ０＊、Ｋｄ１＊などは、ＰＤ装置におけるセンサ１４または他の伝導度センサによって測定されうる。全ての液体交換サイクルにおいて同じ治療液が使用される場合、未使用の治療液の伝導度の１つの測定データサンプルのみを取得することで十分でありうる。

図７Ｂにおいて、長い試験手順のためのデータサンプルの例が示されている。図７Ａと比較して、Ｋｐ３＊は、最初の液体交換サイクル後の滞留フェーズから、最後に完了する液体交換サイクル後の滞留フェーズに移動されている。データサンプルＫｄ１２＊、Ｋｄ１３＊、Ｋｄ１４＊、Ｋｄ１５＊、Ｋｄ１６＊は、Ｋｄ１＊に対応し、治療液が液体交換サイクル間で同じである場合、省略されうる。データサンプルＫｐ２２＊、Ｋｐ２３＊、Ｋｐ２４＊、Ｋｐ２５＊、Ｋｐ２６＊は、Ｋｐ２＊に対応し、それぞれの液体交換サイクルで測定される。

図１のＰＤ装置１に戻ると、データサンプルは、センサ１４によって測定されうる。ドレインフェーズの間のデータサンプルＫｐ２＊は、治療液（廃液）がドレインライン１３を通って腹膜腔からポンピングされる間に、センサ１４が治療液の伝導度を測定することによって容易に得られることが理解される。データサンプルＫｐ０＊についても同様である。他のデータサンプルＫｐ１＊、Ｋｐ３＊は、ＡＰＤサイクラ３がセンサ１４による測定のために、患者ライン１２を介して腹膜腔から少量の治療液をドレインライン１３に引き出すように動作することによって得られうる。代わりに、データサンプルＫｐ０＊、Ｋｐ１＊、Ｋｐ３＊は、ＰＤ装置１の液体回路内の他の伝導度センサによって測定されてもよい。治療液の抽出は、腹腔内の治療液のわずかな損失をもたらし、これは、図３のＪｓ（ｔ）によって表され、図７Ａ～７Ｂのそれぞれの測定時点でのＶｐのわずかな減少として示される。

試験手順の間に取得され、状態パラメータの計算に使用されるデータサンプルの個数は、状態パラメータの必要な精度（信頼度）、状態パラメータの個数、および、場合によっては計算される状態パラメータのタイプに依存する。単一の状態パラメータが計算される場合、２つのデータサンプルで十分でありうる。データサンプルのタイミングは、計算される状態パラメータに依存しうる。データサンプルＫｐ２＊およびＫｐ３＊の使用は、例えば、図７Ａに示されるように、状態パラメータＰＳｉ、ＬｐＳ、ｆＣｐｗまたはＶｒｅｓのいずれか１つの計算を可能にすると現在考えられている。例えば、図７Ａに示されるように、Ｋｐ０＊およびＫｐ１＊の一方または両方を含むことによって、精度が著しく改善されうり、および／または、さらなる状態パラメータが計算されうる。精度は、例えば、図７ＢのデータサンプルＫｄ１２＊、Ｋｄ１３＊、Ｋｄ１４＊、Ｋｄ１５＊、Ｋｄ１６＊、Ｋｐ２２＊、Ｋｐ２３＊、Ｋｐ２４＊、Ｋｐ２５＊、Ｋｐ２６＊のうちの１つ以上によって示されるように、２つ以上の完全な交換フェーズを含む試験手順のための演算を実施すること、および、さらなるデータサンプルを採取することによって、向上しうることもまた理解される。

データサンプルは、ドレインフェーズ中に取得するのが最もシンプルなため、可能な限りＫｐ２＊を使用することが望ましい場合がある。上述のように、２つ以上の時間分離されたＫｐ２＊サンプルが、計算に使用されうる。驚くべきことに、１つのＫｐ２＊サンプルと対応するシミュレートされたＫｐ２サンプルとの間の差だけでなく、ドレインフェーズ中の伝導度の測定された時間的変化と対応するシミュレートされた時間的変化との間の差も含むように、残差データ５３Ａ（図５Ｂ）を生成することによって、状態パラメータの精度を高めうることが見出された。一例において、測定された時間的変化は、２つのＫｐ２＊サンプル間の伝導度の差をＫｐ２＊サンプル間の時間で割った値によって与えられる。

Ｋｐ１＊は、図７Ｂに示されるように、最初の交換サイクルで取る必要はなく、任意の後続の交換サイクルで取ってもよいことに留意されたい。しかしながら、例えば、図７Ｂの上のグラフに見られるように、ドレインフェーズと後続の滞留フェーズとの間の測定された伝導度の変化は、試験手順の間に減少すると予想される。現在、計算は、最初の交換サイクルにおいてＫｐ１＊を取得することによって改善され、それによって、測定された伝導度の変化を最大にすると考えられている。

図８Ａ～８Ｄは、ＰＳｉ、ＬｐＳ、ｆＣｐｗおよびＶｒｅｓを含み、ＰＳｉが上述のスケール因子ｆＰＳによって表される候補特性データを用いて、図５Ａ～５Ｃに示される実装のために生成されたシミュレーション結果を提示する。シミュレーションは、それぞれ１．３６％ｗ／ｖ、２．２７％ｗ／ｖ、および、３．８６％ｗ／ｖのグルコースを含有する、未使用の治療液の３つの異なるグルコース組成物について行った。シミュレーションは、測定された伝導度のシミュレーションに対して０．０１ｍＳ／ｃｍ（標準偏差）のランダム誤差を加え、公称流量に対して０．４５％（標準偏差）のランダム誤差を加えた。シミュレーションは、４つの異なるトランスポータータイプＨ、ＨＡ、ＬＡ、Ｌに属する患者について、図７Ａの短い試験手順および図７Ｂの長い試験手順について行った。

図８Ａのボックスプロットは、短い試験手順について計算した場合の、それぞれのトランスポータータイプについてのグルコースについてのＰＳｉの相対誤差（ＲＥ）を示す。それぞれのトランスポータータイプについて、ボックスは、左から右に、１．３６％、２．２７％および３．８６％のグルコース含有量を有する未使用の治療液を表す。すべてのトランスポータータイプおよびすべてのグルコース含量について合理的な精度が達成され、ＨおよびＨＡトランスポーターについては精度がより良好である。図８Ｂのボックスプロットは、図８Ａに対応するが、長い試験手順について計算される。見られるように、ＰＳｉにおける精度は、長い試験手順において著しく改善される。

図８Ｃのボックスプロットは、長い試験手順について計算した場合の、それぞれのトランスポータータイプについてのＬｐＳにおける相対誤差（ＲＥ）を示す。見られるように、良好な精度は、全てのトランスポータータイプおよびグルコース含有量について達成されうる。

図８Ｄのボックスプロットは、長い試験手順について計算した場合の、それぞれのトランスポータータイプについてのｆＣｐｗにおける相対誤差（ＲＥ）を示す。見られるように、良好な精度は、全てのトランスポータータイプおよびグルコース含有量について達成されうる。

図８Ｅのボックスプロットは、短い試験手順（Ｉによって示される）および長い試験手順（ＩＩによって示される）について計算した場合の、それぞれのトランスポータータイプについてのＶｒｅｓにおける絶対誤差（ｍＬ）を示す。見られるように、良好な精度は、両方のシナリオにおいて、全てのトランスポータータイプおよびグルコース含有量について達成されうる。ボックスプロットは、また、ＩＩＩにより、異なるトランスポータータイプおよびグルコース含有量について従来の希釈式に従って計算した場合のＶｒｅｓにおける絶対誤差（ｍＬ）を示す。希釈式は、ドレインフェーズにおける治療液の測定された伝導度、後続の充填フェーズの完了時の治療液の測定された伝導度、未使用の治療液の伝導度、および、充填フェーズ中に注入される治療液の量に応じてＶｒｅｓを計算する。そのような計算の例は、例えば、前述の欧州特許出願公開第２６２３１３９号明細書に見出される。希釈式は、腹膜を通る輸送が常に、すなわち、充填フェーズ中にも進行しているという事実を説明せず、したがって、トランスポータータイプおよびグルコース含有量に非常にセンシティブである。この依存性は、図８Ｅに明確に見られ、希釈式は、Ｖｒｅｓの決定をほとんど信頼できないものにする。

本明細書に記載される試験手順および計算技術は、多くの利点を有する。試験手順および計算技法は、自動化されてもよく、ケアの時点で実行されてもよい。さらに、試験手順は、定期的かつ処方された治療の一部として実行されてもよい。これは、患者の処方にかかわらず、未使用の治療液の特定の組成を必要とする４時間の手順である標準ＰＥＴとは全く対照的である。

計算技術は、透過係数表面積ＰＳｉなどの腹膜の小さな溶質輸送特性を決定することができる。標準ＰＥＴは、Ｈ／ＨＡ／ＬＡ／Ｌに分類するためのＤ／Ｄ０グルコースおよびＤ／Ｐクレアチニンとしての小さな溶質輸送特性を生成し、これは腹膜の状態についての有意に低い情報である。さらに、計算技法は、荷電溶質および非荷電溶質の両方を考慮するように構成されてもよく、一方、標準ＰＥＴは、両方とも非荷電であるグルコースおよびクレアチニンのみを測定する。

計算技術は、限外濾過率ＬｐＳなどの腹膜を通る水の濾過能力を決定することができる。患者の輸送の分類Ｈ／ＨＡ／ＬＡ／Ｌを行う際に限外濾過特性を考慮する標準ＰＥＴの能力は限られている。標準ＰＥＴは、注入されたボリュームを差し引いた後に、患者の液体輸送速度を決定するために使用されうる総ドレインボリュームを測定することを伴う。しかしながら、残留ボリュームに関する正確な情報の欠如、ならびに、液体の注入量および回収量を決定する際の測定誤差に起因して、誤差マージンは大きい。同様に、標準ＰＥＴは、注入の前後に成分の濃度を測定するなどの追加的かつ非従来的な手順が標準ＰＥＴ試験に追加されない限り、残留ボリュームに関する情報を提供しないが、本明細書に提示される計算技術は、任意の時間、例えば、任意のドレインサイクルの完了時に、腹膜腔内の治療液の量を決定することができる。

試験手順および計算技術は、頻繁に、例えば、毎日実行されてもよい。毎日の試験は、例えば、可能性のある膜不全を検出するために、長時間スケールおよび短時間スケールの両方で腹膜の状態の進行の評価を可能にする。標準ＰＥＴは、多くても年に２回程度である。

計算技術は、全体的な血漿電解質濃度の尺度である、患者の張性を決定することができる。張性は、患者の診断および／または分類のために、ならびに、処方を最適化するかまたはシフトを検出するために有用な特性でありうる。標準ＰＥＴは、そのような情報を提供しない。

図９は、ＰＴ装置５０によって計算された状態パラメータ５５に基づいて標準ＰＥＴ手順をシミュレートするためにＰＴ装置５０に含まれうる追加のモジュール９０のブロック図である。標準ＰＥＴ手順は、標準化されたプロトコル（レジメン、サンプリングなど）によって与えられる任意のＰＥＴ手順であってよく、標準ＰＥＴを含むが、これに限定されない。シミュレーションモジュール９０は、ＰＴＭ５２’を備えうり、ＰＴＭ５２’を、ＰＴ装置５０によって計算された状態パラメータによる特性を有する患者のために、交換サイクルのタイミングおよび数、アクセス１２’を通る時間に応じた流量、および、未使用の治療液の組成を含む、標準ＰＥＴ手順に特有の試験レジメンデータ上で動作するように構成されうる。それによって、モジュール９０内のＰＴＭ５２’は、腹腔内の治療液中の溶質の濃度をシミュレートし、特定の時点で特定の溶質の濃度値を抽出し、標準ＰＥＴ手順の出力パラメータ、例えば、標準ＰＥＴのＤ／Ｄ０およびＤ／Ｐを算出するように動作する。パラメータＤ／Ｄ０は、開始時点と特定の時点との間の腹腔内の治療液中のグルコース濃度の相対的変化を示す。パラメータＤ／Ｐは、腹腔内の治療液と患者の血漿との間の特定の時点におけるクレアチニンの濃度比を示しうる。代わりに、または、追加して、パラメータＤ／Ｐは、尿素について計算されてもよい。１つ以上の特定の時点におけるＤ／Ｄ０および／またはＤ／Ｐの計算されたパラメータ値は、状態パラメータの代わりに、またはそれに追加して、例えば、試験手順に基づいて患者およびその腹膜の状態を評価することを望む医師に提示されうる。図１０Ａ～１０Ｂは、Ｈ、ＨＡ、ＬＡおよびＬトランスポータータイプに関する標準ＰＥＴによる試験レジメンについて、本明細書に記載のＰＴＭ５２’を含むシミュレーションモジュール９０によって生成されたクレアチニンについてのＤ／Ｄ０およびＤ／Ｐのプロットである。

いくつかの実施形態において、ＰＴ装置５０は、例えば、腹膜炎としても知られる炎症および／または感染によって引き起こされる、腹膜の潜在的な不全を検出するために、試験手順について計算された１つ以上の状態パラメータを処理するようにさらに構成される。膜不全の早期の検出は、医療従事者が患者の健康に有益となる、腹膜炎に早期に対処し、ＰＤ治療からの脱落を避けることを可能にする。潜在的な不全が検出されると、ＰＴ装置５０は、例えば、視覚的、聴覚的または触覚的フィードバックデバイスを作動させることによって、専用アラームを生成し、および／または、任意の適切な通信チャネルを介して、例えば、医師への電子メッセージなどのアラートを生成するように構成されうる。ＰＳｉ、ＬｐＳ、ＶｒｅｓおよびｆＣｐｗのいずれか１つ、または、それらの任意の組合せが、膜不全の検出のためにモニタされうる。

いくつかの実施形態において、ＰＴ装置５０は、変化の検出のために１つ以上の状態パラメータのトレンドを分析し、潜在的な不全の検出のために変化を評価するように構成される。トレンドは、いくつかの試験手順にわたって広がりうり、変化は、突然、例えば、段階的でありうり、または、より長い期間、例えば、１週間以上にわたって現れうる。

いくつかの実施形態において、潜在的な不全は、状態パラメータの値が閾値を超えるときはいつでも検出されうり、閾値は、例えば、移動平均に関連して、状態パラメータの１つ以上の以前に計算された値に関連して設定されうる。一例では、状態パラメータの値が移動平均を少なくとも２０％、３０％、４０％または５０％上回る場合に、潜在的な不全が検出されうる。ＰＳｉの５０％の増加の効果を説明するために、図１１Ａ～１１Ｂは、正常ＰＳｉ値をＫ１として、正常ＰＳｉ値を５０％増加させた値をＫ２として、腹腔内の治療液の伝導度のシミュレーション結果を示し、ここで、図１１ＡはＨトランスポーターについて与えられ、図１１ＢはＬトランスポーターについて与えられる。膜の不全は、治療液の測定された伝導度の著しい変化をもたらす可能性が高く、それによって、ＰＴ装置５０によって計算された状態パラメータからも検出可能である可能性が高いことが理解される。

図６Ｂは、膜不全のための例示的なモニタ方法６１０のフローチャートである。例示的な方法６１０は、ＰＴ装置５０によって実行することができ、２段階評価を含む。第１段階では、現在の試験手順の１つ以上の状態パラメータが、図６Ａの例示的な方法６００に従って決定されるが、現在の試験手順の液体交換サイクルのサブセットに対してのみ決定される。ステップ６１１は、第１時間的変化を検出するための状態パラメータのトレンドを評価する。第１時間的変化が検出されない場合、ステップ６１２は、方法６１０の終了に進む。第１時間的変化が検出された場合、ステップ６１２は、第２段階の評価に進み、現在の試験手順のさらなる交換サイクルにおける伝導度の測定値を含めながら、図６Ａの例示的な方法６００に従って、同じまたは任意の他の状態パラメータが決定される。上記から理解されるように、液体交換サイクルの数を増加させることによって、計算される状態パラメータの精度は向上する。ステップ６１３は、ステップ６１１において第１時間的変化を検出するために使用される基準と同じであっても異なっていてもよい基準によって、第２時間的変化を検出するための状態パラメータのトレンドを評価する。第２時間的変化が検出されない場合、ステップ６１４は、方法６１０の終了に進む。そうでなければ、ステップ６１４は、アラームを生成するように進む。いくつかの実施形態において、ステップ６１１は、第１時間的変化を、現在の試験手順で生じる状態パラメータの段階的変化として検出するように構成される。このような段階的な変化は、測定誤差によって引き起こされうるため、第２段階の評価は、誤警報を発生させるリスクを低減する。

上述の議論から理解されるように、数学的腹膜輸送モデルを使用する、本明細書に記載される計算技術は、ＰＤ治療中のＩＰＶを推定するために適用されうる。この情報は、ＰＤ治療中にＩＰＶが限界内に維持されることを確実にするためにモニタされうる。ＰＣ内の残留ボリュームが、完全なドレイン後に、または、例えば、タイダル治療の間など、完全なドレインが行われない場合に変化しうることを考慮すると、ＩＰＶは、現代のＡＰＤではほとんど知られていない。したがって、患者を過剰充填する危険性がある。このリスクを軽減するために、ＰＤ治療中に完全なドレインが頻繁に行われる。しかしながら、これは、ＡＰＤにおける一般的な合併症でいわゆる「ドレイン痛」の発生を増加させうる。ドレイン痛の原因は、科学界によって完全には理解されていない。ドレイン痛は、非常にセンシティブな体腔壁の腹膜に各ドレインサイクルの終わりの少し前に陰圧をかけることによって引き起こされると考えられるものもある。これは、直腸または生殖器の領域においてしばしば非常に不快に感じられる、関連する疼痛をもたらす。他の人は、ドレイン痛が外腸壁の負の吸引に関連すると推測する。原因に関わらず、ドレイン痛の管理は課題である。

図７Ａを参照すると、本出願人は少なくとも、ドレインフェーズ中に採取されたデータサンプル（Ｋｐ０＊またはＫｐ２＊参照）と、後続の充填フェーズ、例えば、後続の滞留フェーズの後に採取されたデータサンプル（Ｋｐ１＊またはＫｐ３＊参照）とに基づいて、充填フェーズ後のＩＰＶを決定することが可能であることを見出した。ＩＰＶに基づいて、先行するドレインフェーズの後の残留ボリュームが決定されうる。このタイプの計算によって、例えば図７Ｂの試験手順において、ＡＰＤサイクラが過剰充填を回避するように注入ボリュームを調整することによって、および、ＡＰＤサイクラが後続のドレインフェーズにおいて、ドレインボリュームを調整してドレイン痛のリスクを軽減することによって、１つのドレインフェーズ後の残留ボリュームが、推定され、後続の充填フェーズにおいて考慮することができる。この計算は、一連の交換サイクルにおいて、ドレインフェーズおよび充填フェーズの各シーケンスについて繰り返されてもよい。それによって、例えば、それぞれの交換サイクルのための一連の交換サイクルを含む試験手順中に、断続的に残留ボリュームを推定することが可能である。本出願人は、また、滞留フェーズで採取されたデータサンプルのうちの１つを除く全てを省くことが可能であることを見出した。したがって、一連の交換サイクルにおける各ドレインフェーズ後の残留ボリュームは、ドレインフェーズ中に採取されたデータサンプル（例えば、Ｋｐ０＊）、後続の充填フェーズ後の滞留フェーズ中に採取されたデータサンプル（例えば、Ｋｐ１＊）、および、一連の交換サイクル中の少なくとも１つの後続のドレインフェーズ中に採取されたデータサンプル（例えば、Ｋｐ２＊、Ｋｐ２２＊、Ｋｐ２３＊など）を使用することによって、試験手順中に断続的に推定されうる。

したがって、いくつかの実施形態において、ＰＴ装置（図５Ａの５０）は、ＡＰＤサイクラ（図１の３）による受領のための交換サイクルにおいて、推定されたＩＰＶ、例えばＶｒｅｓを提供するように構成されうり、それによって、推定されたＩＰＶに基づいて、後続の交換サイクルのドレインフェーズおよび充填フェーズのうちの少なくとも１つの調整を実行する。調整は、治療液の注入量を減少または増加させることを伴いうる。

上述のように、ＰＤ治療は、患者がＡＰＤサイクラに接続されたときにＰＣ内に大量の治療液を保持していると仮定される場合、最初のドレインから開始されうる。いくつかの実施形態において、残留ボリュームが、最初のドレイン中に採取されたデータサンプルと、後続の充填フェーズの後に採取されたデータサンプルと、に少なくとも基づいて、上述の計算によって推定される。それによって、ＰＤ治療中の過剰充填および／またはドレイン痛のリスクが、さらに軽減されうる。

本出願人は、以下においてＩＲＰＣと略記される最初が制限されたプロービングサイクルを提供することによって、過剰充填および／またはドレイン痛のリスクをさらに軽減することが可能であることをさらに理解した。ＩＲＰＣは順に、ドレインフェーズおよび充填フェーズを含む。ＩＲＰＣは、ＰＤ治療に先立ってＡＰＤサイクラによって実施されてもよく、最大充填ボリュームの一部のみが腹膜腔から抽出されるという点で「制限」される。最大充填ボリュームは、患者または一般的な値について測定されうる。ＩＲＰＣ中に採取された伝導度（または濃度）の２つ以上のデータサンプルに基づいて、腹腔内容積（ＩＰＶ）は、数学的腹膜輸送モデルの使用によって、例えば、付録Ａの式および／または上述の管理関数に基づいて計算されうる。それによって、ＰＤ治療のまさに最初にＩＰＶの推定が利用可能になる。これは、ＡＰＤサイクラが、このように推定されたＩＰＶに基づいてその動作を自動的に調整し、ドレイン痛および／または過剰充填のリスクを軽減することを可能にする。

ＩＲＰＣおよびその使用の一例が、時間に応じたＩＰＶ（Ｖｐ）を示す図１２Ａを参照して説明される。患者がＡＰＤサイクラに接続されているとき、残存ボリュームは未知であると仮定される。ＩＲＰＣは、ΔＶｐによって示される、制限された量の治療液をＰＣから排出するためにＡＰＤサイクラが作動される、ドレインフェーズによって開始する。いくつかの実施形態において、ΔＶｐは、ドレイン痛のリスクを制限するように設定される。例えば、ΔＶｐは、例えば履歴データに基づいて、患者または患者のグループについて決定されうる公称残存ボリュームに等しくまたはそれ未満に設定されうる。いくつかの実施形態において、ΔＶｐは、最大充填ボリュームの１０％～２５％未満に設定される。いくつかの実施形態において、ΔＶｐは、５０～４００ｍＬまたは１００～３００ｍＬの範囲である。ドレインフェーズの後に充填フェーズが続き、この段階では、ＰＣに未使用の治療液が注入される。過剰充填のリスクを避けるために、注入される治療液の量は、ΔＶｐ以下に設定されてもよい。ＩＲＰＣの間、第１データサンプルＫｐｉ０＊は、上述のＫｐ０＊およびＫｐ２＊との類似によって、ドレインフェーズにおける１つ以上の測定値によって与えられる。第２データサンプルＫｐｉ１＊は、充填フェーズの完了後、所定の期間Δｔｉで採取される。期間Δｔｉは、０～２０分または０～１０分の範囲であってもよい。第２データサンプルＫｐｉ１＊は、上述のＫｐ１＊およびＫｐ３＊との類似によって、ＡＰＤサイクラを操作して、ＰＣから少量の治療液をドレインすることによって取得されうる。したがって、Ｋｐｉ１＊は、図１２Ａに示されるように、ＰＣにおける治療液のわずかな損失をもたらす。短い計算時間の後、時点Ｃ１において、ＩＰＶ（Ｖｐ）は、抽出されたボリューム（ΔＶｐ）、注入されたボリュームＫｐｉ０＊およびＫｐｉ１＊に基づいて計算されている。図示の例において、ＩＰＶが大きいことが見出され、ＡＰＤサイクラは、従来の実施に従って最初のドレインを実行するように動作する。しかしながら、最初のドレインは、例えば、ＰＣが最初ドレインによって完全に空にならないことを確実にするようにドレインボリュームを設定することによって、ドレイン痛を軽減するように制御される。同様に、後続の充填フェーズにおける注入体積は、過剰充填を避けるために、推定ＩＰＶおよびドレインボリュームに基づいて設定される。図１２Ａに示されるように、ＡＰＤサイクラは、次いで、さらなるデータサンプル、例えば、Ｋｐ０＊、Ｋｐ１＊などを取得しながら、１つ以上の交換サイクルを実行することによって、図７Ａ～７Ｂの例による試験手順を進めうる。試験手順のための計算は、上述の状態パラメータのうちの１つ以上を生成しうる。上述のように、それぞれのドレインフェーズの後の残留ボリュームを決定するために、Ｋｐ０＊、Ｋｐ２＊、Ｋｐ２２＊などのドレインフェーズの間にデータサンプルを取得することが十分でありうる。

図１２Ｂは、ＩＲＰＣの使用の別の例を示す。図１２Ｂは、患者が小さなＩＰＶで始まる点で図１２Ａと異なる。これは、図１２Ａと同じ計算によって、時間Ｃ１において検出される。制限された量（ΔＶｐ）の採取は、ＩＲＰＣ中のドレイン痛の危険性を低減することが理解される。図示の例において、ＩＰＶが小さいことが見出されているため、ＡＰＤサイクラは充填フェーズを実行するように動作する。さらに、時点Ｃ１におけるＩＰＶは既知であるため、充填フェーズは、過剰充填を防止するように制御されうる。充填フェーズは、上述のような試験手順の一部であってもよく、上述の状態パラメータのうちの少なくとも１つは、試験手順中に採取されたデータサンプルのセットに基づいて生成されてもよい。例えば、図１２ＢのＫｐ１＊は、データサンプルのセットの中に含まれていてもよい（ただし、必ずしも含まれなくてもよい）。

図１２Ａ～１２Ｂから理解されるように、ＡＰＤサイクラの動作は、ＩＲＰＣについて推定されるＩＰＶに基づいて制御されうる。いくつかの実施形態において、ＡＰＤサイクラは、推定ＩＰＶが限界値未満である場合（図１２Ｂ参照）、ＩＲＰＣの後に充填フェーズを実行し、推定ＩＰＶが限界値を超える場合（図１２Ａ参照）、ドレインフェーズを実行するように構成される。一例において、限界値は３００～７００ｍＬの範囲である。限界値は患者固有であってもよく、例えば、介護者によって設定されてもよい。

したがって、いくつかの実施形態において、ＰＴ装置（図５Ａの５０）は、ＡＰＤサイクラ（図１の３）による受領のために、推定されたＩＰＶ、例えばＶｒｅｓを表す出力データを提供するように構成され、それによって、推定されたＩＰＶに応じてＩＰＲＣの後にドレインフェーズまたは充填フェーズを選択的に開始させる。

上述のように、ＩＰＶの計算は、試験手順中に繰り返されうり、試験手順中の離散的な時点で計算されたＩＰＶ値をもたらしうる。そのような実施形態は、例えば、ＩＰＶが制限内に留まることを確実にするために、ＩＰＶが経時的に追跡されることを可能にする。これは、腹膜の輸送特性がまだ知られていない場合、または、輸送特性が、例えば感染の結果としてドリフトしていることが疑われる場合、重要でありうる。

ＩＰＶの計算は、公称伝導度／濃度の代わりに、Ｋｄ０＊（図７Ａ～７Ｂ参照）、すなわち、測定された未使用の治療液の伝導度／濃度にさらに基づいてもよいことを理解されたい。

いくつかの実施形態において、ＩＲＰＣについてのＩＰＶの計算は、上述のように、しかし、固定値に設定された腹膜の１つ以上の輸送特性を用いて行われる。したがって、いくつかの実施形態において、ＰＴ装置は、ＩＰＶを計算するときに、数学的腹膜輸送モデル（図５Ａの５２’）に含まれるように、腹膜の１つ以上の輸送特性を固定値に設定するように構成される。当業者は、ＰＳｉ、ＬｐＳおよびｆＣｐｗのうちの少なくとも１つの固定値を仮定することによって、計算が大幅に単純化されることを理解する。例えば、パラメータフィッティングアルゴリズム（図５Ｂの５３’）の複雑さが低減されうる。固定値は、患者の履歴値によって与えられてもよく、例えば、１つ以上の先行する試験手順の計算によって生成されてもよい。代わりに、または、追加して、固定値は、一般的な輸送特性、例えば、患者群の平均値によって与えられてもよい。また、患者に対して実施される標準ＰＥＴからの情報を使用して、患者へのそのような一般的な輸送特性を調整することも考えられる。

上記のように、残存ボリュームを計算するために数学的腹膜輸送モデルを使用する代わりに、残存ボリュームは、従来の希釈式の使用によって推定されてもよい。そのような推定は、例えば、ＩＲＰＣの間、または、通常のＰＤ治療の間、ドレインフェーズおよび充填フェーズの任意のシーケンスに対して実行されうる。上述のように、そのような式は、３つの伝導度値、すなわち、ドレインフェーズにおける治療できの伝導度、後続の充填フェーズの完了時（任意に遅延期間後）における治療できの伝導度、および、未使用の治療液の伝導度に応じて、残留ボリュームを演算する。

本出願人は、また、ＰＤ治療の前のＩＲＰＣ、または、ＰＤ治療の最初の交換サイクルのいずれかのために、数学的腹膜輸送モデルまたは希釈式の使用によって推定されるＩＰＶのさらなる使用を想定する。

そのようなさらなる用途の１つは、推定ＩＰＶによって与えられる残留ボリュームＶｒｅｓに基づいて、未使用の治療液の組成を修正することである。未使用の治療液は、ＰＣ内の残留ボリュームと混合し、治療液を希釈させ、治療の有効性を潜在的に低下させる。いくつかの実施形態において、ＡＰＤサイクラは、推定されたＶｒｅｓに基づいて、ＰＣ内部の残留ボリュームと混合されたときに処方された組成をほぼもたらす、治療液の調整された組成を計算するアルゴリズムを含む。ＡＰＤサイクラは、ＩＲＰＣの後の１つ以上の充填フェーズの間に、調整された組成物を用いて治療液を取得し、注入するようにさらに構成されうる。したがって、いくつかの実施形態において、ＰＴ装置（図５Ａの５０）は、ＡＰＤサイクラ（図１の３）による受領のために、Ｖｒｅｓを表す出力データを提供するように構成され、それによって、Ｖｒｅｓによって与えられる、ＰＣ中の残留液による未使用の治療液の希釈について考慮するために、ＡＰＤサイクラによって生成される未使用の治療液の組成を調整する。組成物は、希釈に少なくとも部分的に対処するように調整されうる。

別の用途は、完全なドレイン後の推定ＩＰＶによって与えられる残存ボリュームＶｒｅｓに基づいて、腹膜アクセスに関する問題を検出することである。アクセス問題は、Ｖｒｅｓの異常な増加をもたらし、したがって、Ｖｒｅｓが患者の安全限界、例えば、６００～９００ｍＬの範囲を超える場合、ＡＰＤサイクラによって検出され、警告されうる。アクセス問題は、カテーテルの閉塞もしくは移動、または、便秘を原因としうる。アクセス問題の検出は、ＩＲＰＣについて決定されたＩＰＶに基づきうるが、必ずしもそうである必要はないことに留意されたい。変形例において、アクセス問題は、例えば、図７Ａ～７Ｂを参照して説明したように、試験手順のために決定されるＶｒｅｓに基づいて検出される。したがって、いくつかの実施形態において、ＰＴ装置（図５Ａの５０）は、腹膜アクセスに関する問題の検出のためにＩＰＶを評価し、アクセス問題の検出時に介護者に警告する警告信号を出力するように構成されうる。

図１３は、腹腔内ボリュームに対する影響を最小限に抑えて、腹腔から治療液をサンプリングする技術を概略的に示す。サンプリングは、抽出フェーズＤ’、測定フェーズ、および、リターンフェーズＦ’を含む。サンプリングの持続時間Δｔは、約１～５分でありうる。抽出フェーズＤ’において、治療液が腹膜腔からＰＤ装置のラインを通って伝導度センサまで引き出される（図１参照）。治療液の抽出量は、ΔＶ１＋ΔＶ２であり、例えば２００ｍＬである。リターンフェーズＦ’において、抽出量の少なくとも一部が、図１３にΔＶ２で示されるように、腹膜腔内にポンプで戻される。リターンフェーズＦ’を実施することによって、ΔＶ１のみが除去されるため、腹腔内ボリュームに対するサンプリングの影響が最小限に抑えられる。図３に戻って、Ｊｓ（ｔ）は、Ｊｓ（ｔ）が試験レジメンデータ（図５Ａの５４Ａ）の一部としてＰＴ装置５０に入力されるとき、試料抽出中の時間に応じた治療液の流量を再現しうることに留意されたい。

本明細書で説明されるＰＴ装置５０は、例えば、ＡＰＤサイクラに統合されたＰＤ装置の一部であってもよい。代わりに、ＰＴ装置５０が、ＰＤ装置１とは別個のデバイス上に実装されてもよい。そのようなデバイスは、ローカルコンピュータデバイスまたはリモートコンピュータデバイスであってもよく、クラウド内に位置していてもいなくてもよい。さらに、ＰＴ装置５０は、図５Ａに示される入力データの少なくとも一部を自動的に取得するように構成されてもよい。いくつかの実施形態において、ＰＴ装置５０は、伝導度センサ１４またはＡＰＤサイクラ３から測定データ（図５Ａの５４Ｂ）を取得するように構成され、接続されうる。他の実施形態において、測定データ５４Ｂは、ＰＴ装置５０に接続された入力ユニットを介してオペレータによって手動で入力されてもよい。

本明細書に開示される構造および方法は、連続周期的腹膜透析（ＣＣＰＤ）、間欠的腹膜透析（ＩＰＤ）、タイダル腹膜透析（ＴＰＤ）、持続注入腹膜透析（ＣＦＰＤ）を含むが、これらに限定されない、自動腹膜透析（ＡＰＤ）の任意の様式に適用可能である。これらの様式の全ては、充填フェーズ、滞留フェーズ、および、ドレインフェーズを含む少なくとも１つの液体交換サイクルを含む。

本明細書で開示される構造および方法は、ハードウェア、または、ソフトウェアとハードウェアとの組合せによって実装されうる。いくつかの実施形態において、ハードウェアが、１つ以上のソフトウェア制御コンピュータリソースを備える。図１４は、処理システム２０１、コンピュータメモリ２０２、データの入力および／または出力のための通信インターフェースまたは回路２０３を備える、そのようなコンピュータリソース２００を概略的に示す。通信インターフェース２０３は、有線および／または無線通信のために構成されうる。上記から理解されるように、コンピュータリソース２００は、ＡＰＤサイクラの一部であってもよいし、一部でなくてもよい。処理システム２０１は、例えば、ＣＰＵ（「中央演算処理装置」）、ＤＳＰ（「デジタル信号プロセッサ」）、ＧＰＵ（「グラフィック処理装置」）、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、ＡＳＩＣ（「特定用途向け集積回路」）、個別のアナログおよび／またはデジタルコンポーネントの組合せ、ＦＰＧＡ（「フィールドプログラマブルゲートアレイ」）などの何らかの他のプログラマブル論理デバイスのうちの１つ以上を含みうる。コンピュータ命令を備える制御プログラム２０２Ａは、メモリ２０２に記憶され、処理システム２０１によって実行され、上記で説明された方法、手順、機能またはステップのいずれかを実行するロジックを実装する。制御プログラム２０２Ａは、有形（非一時的）製品（例えば、磁気媒体、光ディスク、読み出し専用メモリ、フラッシュメモリなど）、または、伝搬信号でありうるコンピュータ可読媒体２０５上のコンピュータリソース２００に供給されうる。図１４に示されるように、メモリ２０２は、また、処理システム２０１によって使用される制御データ２０２Ｂ、例えば、試験レジメンデータ５４Ａ、治療履歴データ５６Ａ、一般的な患者データ５６Ｂ、患者固有データ５６Ｃ、または、溶質特性データ５６Ｄ（図５Ａ）のすべてまたは一部を記憶しうる。

本開示の主題は、現在最も実際的な実施形態であると考えられるものに関連して説明されたが、本開示の主題は、開示された実施形態に限定されるべきではなく、逆に、添付の特許請求の均等物の趣旨および均等物内に含まれる種々の変形態および均等な構成を包含することが意図されることを理解されたい。

さらに、動作は特定の順序で図面に示されているが、これは望ましい結果を達成するために、そのような動作が示されている特定の順序で、または、連続的な順序で実行されること、またはすべての示されている動作が実行されることを必要とするものとして理解されるべきではない。

以下では、上記で開示された、いくつかの態様および実施形態を要約するために項目が列挙される。

項目１
腹膜透析中の人（Ｐ）の少なくとも１つの状態パラメータを決定するための装置であって、１つ以上の液体交換サイクル中に、前記人（Ｐ）の腹膜アクセスを介して、腹膜腔（３１）に出入りする治療液の時間に応じた流量を示す第１データ（５４Ａ）であって、それぞれの液体交換サイクルは、充填フェーズ、滞留フェーズおよびドレインフェーズを含む、第１データ（５４Ａ）、および、前記１つ以上の液体交換サイクル中の２つ以上の時点における前記腹膜腔（３１）内の前記治療液中の１つ以上の溶質の濃度を表す測定データサンプル（［Ｋｐ＊］）を含む第２データ（５４Ｂ）を受信するための入力（５１）と、前記第１データ（５４Ａ）に基づいて、かつ、前記腹膜腔（３１）内の腹膜（３０）を通る水および溶質の輸送の数学的モデル（５２’）を使用して、前記２つ以上の時点における前記腹膜腔（３１）内の前記治療液中の前記１つ以上の溶質の前記濃度を表す推定データサンプル（［Ｋｐ］）を演算するように構成された第１演算モジュール（５２）と、前記測定データサンプル（［Ｋｐ＊］）および前記推定データサンプル（［Ｋｐ］）に応じて、前記少なくとも１つの状態パラメータを決定するように構成された第２演算モジュール（５３）と、を備える、装置。

項目２
項目１に記載の装置であって、前記少なくとも１つの状態パラメータは、前記腹膜（３０）の輸送特性を含む、装置。

項目３
項目１または２に記載の装置であって、前記第２演算モジュール（５３）は、パラメータフィッティングアルゴリズム（５３’）を備え、前記パラメータフィッティングアルゴリズム（５３’）を使用することによって、前記測定データサンプル（［Ｋｐ＊］）と前記推定データサンプル（［Ｋｐ］）との間の１つ以上の差を最小化するために、前記数学的モデル（５２’）に含まれるパラメータのセットのそれぞれの候補値（５３Ｂ）を決定するように動作可能であり、前記パラメータのセットは、前記少なくとも１つの状態パラメータを含む、装置。

項目４
項目３に記載の装置であって、前記第２演算モジュール（５２）は、前記測定データサンプル（［Ｋｐ＊］）と前記推定データサンプル（［Ｋｐ］）とに応じて、前記１つ以上の液体交換サイクルの前記ドレインフェーズ中の伝導度の測定される時間的変化および推定される時間的変化を演算するようにさらに構成され、前記第２演算モジュール（５２）は、前記パラメータフィッティングアルゴリズム（５３’）を使用することによって、前記測定される時間的変化と前記推定される時間的変化との間の差をさらに最小化するために、前記それぞれの候補値（５３Ｂ）を決定するように動作可能である、装置。

項目５
項目３または４に記載の装置であって、前記パラメータのセットは、前記腹膜（３０）を通る１つ以上の溶質の拡散能力、および、前記腹膜（３０）を通る水の濾過能力を表す、装置。

項目６
項目４または５に記載の装置であって、前記パラメータのセットは、前記人（Ｐ）の張性（ｆＣｐｗ）をさらに表す、装置。

項目７
項目２乃至６の何れか１項目に記載の装置であって、前記第１演算モジュール（５２）は、前記第２演算モジュール（５３）によって決定された前記パラメータ値のセットの前記それぞれの候補値（５３Ｂ）に基づいて、前記推定データサンプル（［Ｋｐ］）を繰り返し演算するように構成され、前記第２演算モジュール（５３）は、前記第１演算モジュール（５２）からの前記推定データサンプル（［Ｋｐ］）に基づいて、前記パラメータのセットの前記それぞれの候補値（５３Ｂ）を繰り返し決定するように構成され、前記第２演算モジュール（５３）は、収束基準が満たされるか、または、制限時間に達した場合に、前記少なくとも１つの状態パラメータを出力するように構成される、装置。

項目８
項目１乃至７の何れか１項目に記載の装置であって、前記第１演算モジュール（５２）は、前記第１データ（５４Ａ）に基づいて、かつ、前記数学的モデル（５２’）を使用することによって、前記１つ以上の液体交換サイクル中の期間について、前記腹膜腔（３１）内の治療液の推定量の時間シーケンスを演算するようにさらに構成される、装置。

項目９
項目１乃至８の何れか１項目に記載の装置であって、前記数学的モデル（５２’）は、前記腹膜（３０）を通る輸送のためのｔｈｒｅｅ－ｐｏｒｅ ｍｏｄｅｌである、装置。

項目１０
項目１乃至９の何れか１項目に記載の装置であって、前記数学的モデル（５２’）は、前記腹膜（３０）の両側での溶解イオンの量の差および前記腹膜（３０）による大きな荷電溶質の反発を原因とする、前記腹膜（３０）を横切る静電力によるイオン輸送について考慮するように構成される、装置。

項目１１
項目１乃至１０の何れか１項目に記載の装置であって、前記腹膜（３０）の潜在的な不全の検出のために前記少なくとも１つの状態パラメータを評価し、前記潜在的な不全の検出時に、アラームまたは警告を生成するようにさらに構成される、装置。

項目１２
項目１１に記載の装置であって、変化の検出のために前記少なくとも１つの状態パラメータのトレンドを分析し、前記潜在的な不全の検出について前記変化を評価するように構成される、装置。

項目１３
項目１１に記載の装置であって、第１時間的変化を検出するために前記少なくとも１つの状態パラメータのトレンドを分析し、前記第１時間的変化の検出時に前記少なくとも１つの状態パラメータを高い精度で決定し、前記トレンドにおける前記高い精度での前記少なくとも１つの状態パラメータを含み、第２時間的変化を検出するために前記トレンドを分析し、前記潜在的な不全を検出するために前記第２時間的変化を評価するように構成される、装置。

項目１４
項目１３に記載の装置であって、前記第１データ（５４Ａ）に含まれ、かつ、前記推定データサンプル（［Ｋｐ］）を演算するために前記第１演算モジュール（５２）によって使用される交換サイクルの数を増加させることによって、前記高い精度で前記少なくとも１つの状態パラメータを決定するように構成される、装置。

項目１５
項目１乃至１４の何れか１項目に記載の装置であって、標準化ＰＥＴ手順によって与えられる前記少なくとも１つの状態パラメータおよび１つ以上の時点に応じて、前記腹膜腔（３０）内の前記治療液と前記人の血漿との間の尿素およびクレアチニンのうち少なくとも１つの濃度比（Ｄ／Ｐ）、および、前記１つ以上の液体交換サイクルの開始時点からの前記腹膜腔（３０）内の前記治療液中のグルコースの濃度の相対的変化（Ｄ／Ｄ０）のうちの少なくとも１つを演算するように構成されたシミュレーションモジュール（９０）をさらに備える、装置。

項目１６
項目１乃至１５の何れか１項目に記載の装置であって、前記第２データ（５４Ｂ）は、前記１つ以上の液体交換サイクルの前記充填フェーズ中に、前記腹膜腔（３０）に注入される前記治療液中の前記１つ以上の溶質の濃度を表す１つ以上の測定データサンプル（Ｋｄ０＊、Ｋｄ１＊、Ｋｄ１２＊、Ｋｄ１３＊、Ｋｄ１４＊、Ｋｄ１５＊、Ｋｄ１６＊）をさらに含む、装置。

項目１７
項目１乃至１６の何れか１項目に記載の装置であって、前記第１演算モジュール（５２）は、最初の時点から終了の時点まで、中間時間ステップを含む前記最初の時点から前記終了の時点までの前記腹膜腔（３１）内の治療液の量（７１Ｂ）を計算し、前記中間時間ステップを含む前記最初の時点から前記終了の時点までの前記腹膜腔（３１）内の前記治療液中の１つ以上の溶質の濃度（７１Ｂ）を計算するように構成された微分方程式解法サブモジュール（７１）を備える、装置。

項目１８
項目１７に記載の装置であって、前記微分方程式解法サブモジュール（７１）は、それぞれの時間ステップについて、前記腹膜腔（３１）内の前記治療液の前記量の先行する時間的変化（７４Ｂ）に基づいて、前記腹膜腔（３１）内の前記治療液の量（７１Ｂ）を計算し、前記それぞれの時間ステップについて、前記腹膜腔（３１）内の前記治療液中の１つ以上の溶質の濃度の先行する時間的変化（７５Ｂ）に基づいて、前記腹膜腔（３１）内の前記治療液中の前記１つ以上の溶質の前記濃度（７１Ｂ）を計算するように構成される、装置。

項目１９
項目１８に記載の装置であって、前記第１演算モジュール（５２）は、前記それぞれの時間ステップについて前記微分方程式解法サブモジュール（７１）によって計算された前記腹膜腔（３１）内の前記治療液中の前記１つ以上の溶質の前記濃度（７１Ｂ）と、前記それぞれの時間ステップについて前記微分方程式解法サブモジュール（７１）によって計算された前記腹膜腔（３１）内の前記治療液の量（７１Ｂ）と、に応じて、前記それぞれの時間ステップについて前記腹膜腔（３１）内の前記治療液の前記量の時間的変化（７４Ｂ）を演算するように構成された第１変化演算システム（７２、７４）をさらに備える、装置。

項目２０
項目１９に記載の装置であって、前記第１変化演算システム（７２、７４）は、前記それぞれの時間ステップについて前記微分方程式解法サブモジュール（７１）によって計算された前記腹膜腔（３１）内の前記治療液の量（７１Ｂ）に応じて、前記それぞれの時間ステップについて前記腹膜（３０）を通る水の流量（７２Ｂ）を演算するように構成された第１流量演算サブモジュール（７２）を備え、前記第１変化演算システム（７２、７４）は、前記腹膜（３０）を通る水の前記流量（７２Ｂ）に応じて、前記腹膜腔（３１）内の前記治療液の前記量の前記時間的変化（７４Ｂ）を演算するように構成された第１変化演算サブモジュール（７４）をさらに備える、装置。

項目２１
項目１９または２０に記載の装置であって、前記第１演算モジュール（５２）は、前記それぞれの時間ステップについて前記微分方程式解法サブモジュール（７１）によって計算された前記腹膜腔（３１）内の前記治療液中の前記１つ以上の溶質の前記濃度（７１Ｂ）と、前記それぞれの時間ステップについて前記微分方程式解法サブモジュール（７１）によって計算された前記腹膜腔（３１）内の前記治療液の量（７１Ｂ）と、に応じて、前記それぞれの時間ステップについて前記腹膜腔（３１）内の前記治療液中の前記１つ以上の溶質の前記濃度の時間的変化（７５Ｂ）を演算するように構成された第２変化演算システム（７３、７５）をさらに備える、装置。

項目２２
項目２１に記載の装置であって、前記第２変化演算システム（７３、７５）は、前記それぞれの時間ステップについて前記微分方程式解法サブモジュール（７１）によって計算された前記腹膜腔（３１）内の前記治療液中の前記１つ以上の溶質の前記濃度（７１Ｂ）と、前記それぞれの時間ステップについて前記微分方程式解法サブモジュール（７１）によって計算された前記腹膜腔（３１）内の前記治療液の量（７１Ｂ）と、に応じて、前記それぞれの時間ステップについて前記腹膜（３０）を通る前記１つ以上の溶質の流量（７３Ｂ）を演算するように構成された第２流量演算サブモジュール（７３）を備え、前記第２変化演算システム（７３、７５）は、前記腹膜（３０）を通る前記１つ以上の溶質の前記流量（７３Ｂ）、前記腹膜（３０）を通る水の前記流量（７２Ｂ）、前記それぞれの時間ステップについて前記微分方程式解法サブモジュール（７１）によって計算された前記腹膜腔（３１）内の前記治療液中の前記１つ以上の溶質の前記濃度（７１Ｂ）、および、前記それぞれの時間ステップについて前記微分方程式解法サブモジュール（７１）によって計算された前記腹膜腔（３１）内の前記治療液の量（７１Ｂ）に応じて、前記腹膜腔（３１）内の前記治療液中の前記１つ以上の溶質の前記濃度の前記時間的変化（７５Ｂ）を演算するように構成された第２変化演算サブモジュール（７５）をさらに備える、装置。

項目２３
項目１乃至２２の何れか１項目に記載の装置であって、前記測定データサンプル（［Ｋｐ＊］）は、測定された伝導度値を含む、装置。

項目２４
項目１乃至２３の何れか１項目に記載の装置であって、前記第１演算モジュール（５２）は、前記腹膜腔（３１）内の前記治療液中の少なくとも１つの溶質の推定濃度値の時間シーケンス（［Ｃｐｉ］）を生成し、前記推定濃度値の時間シーケンス（［Ｃｐｉ］）を伝導度値の時間シーケンスに変換し、前記伝導度値の時間シーケンスから前記推定データサンプル（［Ｋｐ］）を決定するように構成される、装置。

項目２５
項目１乃至２４の何れか１項目に記載の装置であって、前記１つ以上の液体交換サイクルは、２つの連続する交換サイクルを含み、前記２つ以上の時点は、第１液体交換サイクルの前記ドレインフェーズ中の時点と、前記第１交換サイクルの後の第２液体交換サイクルの前記滞留フェーズ中の時点と、を含む、装置。

項目２６
項目２５に記載の装置であって、前記２つ以上の時点は、前記第１液体交換サイクルの前記滞留フェーズ中の時点と、第１液体交換サイクルに先行するドレインフェーズ中の時点と、のうちの少なくとも１つをさらに含む、装置。

項目２７
項目１乃至２６の何れか１項目に記載の装置であって、前記入力（５１）は、前記１つ以上の液体交換サイクルの前の先行する期間において前記人（Ｐ）の液体交換データを受信するようにさらにアレンジされ、前記装置は、前記液体交換データに基づいて、評価開始時点における前記腹膜腔（３１）内の前記治療液中の１つ以上の溶質の初期濃度を推定するようにさらに構成され、前記第１演算モジュール（５２）は、前記初期濃度に基づいて、前記推定データサンプル（［Ｋｐ］）を演算するように構成される、装置。

項目２８
項目１乃至２７の何れか１項目に記載の装置であって、前記少なくとも１つの状態パラメータは、前記腹膜（３０）を通る溶質の拡散能力と、前記腹膜（３０）を通る水の濾過能力と、のうちの少なくとも１つを含む、装置。

項目２９
項目２８に記載の装置であって、前記溶質の拡散能力は、前記治療液中の薬剤の透過係数と表面積との積（ＰＳｉ）を含み、前記水の濾過能力は、水圧コンダクタンス（ＬｐＳ）を含む、装置。

項目３０．
項目１乃至２９の何れか１項目に記載の装置であって、前記少なくとも１つの状態パラメータは、選択された時点における前記腹膜腔（３１）内の治療液のボリュームを含む、装置。

項目３１
項目３０に記載の装置であって、前記選択された時点は、前記１つ以上の液体交換サイクルのうちの少なくとも１つの前記ドレインフェーズの完了に対応する、装置。

項目３２
項目３０または３１に記載の装置であって、前記第２データ（５３Ｂ）の前記測定データサンプルは、ドレインフェーズ中に採取された第１データサンプルと、前記ドレインフェーズの後の充填フェーズの完了後に採取された第２データサンプルと、を含み、前記第２演算モジュール（５３）は、前記選択された時点で前記腹膜腔（３１）内の前記治療液のボリュームを決定するように構成される、装置。

項目３３
項目３２に記載の装置であって、前記第１データサンプルおよび前記第２データサンプルは、前記ドレインフェーズおよび前記充填フェーズを含み、かつ、前記腹膜腔（３１）内の制限された量（ΔＶｐ）の治療液が前記ドレインフェーズで抽出される最初のプロービングサイクル（ＩＲＰＣ）中に採取され、前記制限された量（ΔＶｐ）は、前記腹膜腔（３１）の最大充填ボリュームの一部分に対応する、装置。

項目３４
項目３３に記載の装置であって、前記制限された量は、前記最大充填ボリュームの１０％～２５％未満である、装置。

項目３５
項目３３または３４に記載の装置であって、前記制限された量は、５０～４００ｍＬまたは１００～３００ｍＬの範囲である、装置。

項目３６
項目３３乃至３５の何れか１項目に記載の装置であって、前記腹膜透析を実行するために動作する腹膜透析装置（３）が、前記治療液のボリュームが制限値を上回る場合に、前記最初のプロービングサイクル（ＩＰＲＣ）の後にドレインフェーズを開始させ、前記治療液のボリュームが制限値を下回る場合に、前記最初のプロービングサイクル（ＩＰＲＣ）の後に充填フェーズを開始させるように、前記腹膜透析装置（３）による受領のために、前記腹膜腔（３１）内の前記治療液のボリュームを表す出力データを提供するように構成される、装置。

項目３７
項目３２乃至３６の何れか１項目に記載の装置であって、前記第２データ（５４Ｂ）の前記測定データサンプルは、後続のドレインフェーズ中に採取されたデータサンプルをさらに含み、前記第２演算モジュール（５３）は、前記後続のドレインフェーズの前記終了時に前記腹膜腔（３１）内の前記治療液のボリュームを決定するようにさらに構成される、装置。

項目３８
項目３０乃至３７の何れか１項目に記載の装置であって、前記数学的モデル（５２’）に含まれる前記腹膜（３１）の１つ以上の輸送特性を、前記選択された時点で前記腹膜腔（３１）内の前記治療液のボリュームを決定する際に固定値に設定するように構成される、装置。

項目３９
項目３０乃至３８の何れか１項目に記載の装置であって、前記腹膜透析中に間欠的に、それぞれの液体交換サイクルについて前記治療液のボリュームを決定し、出力するように構成される、装置。

項目４０
項目３９に記載の装置であって、前記腹膜透析を実行するように動作する腹膜透析装置（３）が、前記それぞれの液体交換サイクルのための前記治療液のボリュームに基づいて、前記それぞれの液体交換サイクルの後の液体交換サイクルのドレインフェーズおよび充填フェーズのうちの少なくとも１つを調整するように、前記腹膜透析装置（３）による受領のために、前記それぞれの液体交換サイクルの前記治療液のボリュームを表す出力データを提供するように構成される、装置。

項目４１
項目３０乃至４０の何れか１項目に記載の装置であって、前記腹膜アクセスに関する問題を検出するために、前記選択された時点における前記腹膜腔（３１）内の前記治療液のボリュームを評価し、前記問題が検出された際に警告信号を出力するようにさらに構成される、装置。

項目４２
項目３０乃至４１の何れか１項目に記載の装置であって、前記腹膜透析を実行するために動作する腹膜透析装置（３）が、前記腹膜腔（３１）内の前記治療液のボリュームによる未使用の治療液の希釈について考慮するために前記腹膜透析装置（３）によって生成される前記未使用の治療液の組成を調整するように、前記腹膜透析装置（３）による受領のために、ドレインフェーズの完了後の前記腹膜腔（３１）内の前記治療液のボリュームを表す出力データを提供するように構成される、装置。

項目４３
項目１乃至４２の何れか１項目に記載の装置であって、前記少なくとも１つの状態パラメータは、前記人（Ｐ）の張性パラメータ（ｆＣｐｗ）を含む、装置。

項目４４
腹膜透析装置であって、治療液を腹膜腔（３１）からまたは腹膜腔（３１）へ運ぶための人（Ｐ）の腹膜アクセスに接続可能な体外液体回路（３ｂ）と、前記体外液体回路（３ｂ）内に配され、前記治療液中の１つ以上の溶質の濃度を表すデータサンプルを提供するように構成された少なくとも１つのセンサデバイス（１４）と、前記体外液体回路（３ｂ）を動作させ、前記センサデバイス（１４）から前記データサンプルを取得するように構成された制御装置（３ａ）と、前記制御装置（３ａ）から前記第１データおよび前記第２データを受信するように接続された、項目１乃至３１の何れか１項目に記載の装置と、を備える、腹膜透析装置。

項目４５
腹膜透析中の人の少なくとも１つの状態パラメータを決定する方法であって、１つ以上の液体交換サイクル中に、前記人の腹膜アクセスを介して、腹膜腔に出入りする治療液の時間に応じた流量を示す第１データを取得する（６０１）ことであって、それぞれの液体交換サイクルは、充填フェーズ、滞留フェーズおよびドレインフェーズを含むことと、前記１つ以上の液体交換サイクル中の２つ以上の時点における前記腹膜腔内の前記治療液中の１つ以上の溶質の濃度を表す測定データサンプルを含む第２データを取得する（６０２）ことと、前記第１データに基づいて、かつ、前記腹膜腔内の腹膜を通る水および溶質の輸送の数学的モデルを使用して、前記２つ以上の時点における前記腹膜腔内の前記治療液中の前記１つ以上の溶質の前記濃度を表す推定データサンプルを演算する（６０３、６０３Ａ）ことと、前記測定データサンプルおよび前記推定データサンプルに応じて、前記少なくとも１つの状態パラメータを決定する（６０５）ことと、を含む方法。

項目４６
１つ以上のプロセッサ（２０１）によって実行された場合に、前記１つ以上のプロセッサ（２０１）に項目４５に記載の方法を実行させるコンピュータ命令（２０２Ａ）を含む、コンピュータ可読媒体。

項目４７
モニタリング方法であって、前記少なくとも１つの状態パラメータを決定するために、項目１乃至４３の何れか１項目に記載の装置を動作させることと、前記腹膜の潜在的な不全を検出するために、前記少なくとも１つの状態パラメータを評価することと、を含む、モニタリング方法。

付録Ａ
腹腔内ボリュームの変化は、

によって与えられ、ここで、Ｊ_ｆ（ｔ）は、充填フェーズ中の流量であり、Ｊ_ｄ（ｔ）は、ドレインフェーズ中の流量であり、Ｊ_ｓ（ｔ）は、試料抽出中の液体の損失であり、Ｌは、例えば、０．３ｍＬ／分で一定であると仮定されうる、リンパ管吸収である。

腹膜の全液体の流れは、アクアポリン（ｍ１）、小さな細孔（ｍ２）および大きな細孔（ｍ３）を通る流れの合計であり、

ここで、α_ｍは、α_１＝０．０２、α_２＝０．９０、α_３＝０．０８と仮定されうる、それぞれの細孔タイプの水圧コンダクタンスの割合であり、Ｒは、理想気体定数であり、Ｔは、体温であり、Ｎは、異なる溶質の数である。

面積係数Ａ_ｆ（ｔ）は、交換のための実効面積が腹腔内の液体のボリュームに依存することを説明するために導入されうる。面積係数は、

によって与えられうる。

腹腔と毛細血管との間の静水圧差ΔＰ（ｔ）は、ΔＰ（ｔ）＝Ｐ_ｃａｐ（ｔ）－ＩＰＰ（ｔ）として計算されうり、ここで、ＩＰＰ（ｔ）は、腹腔内ボリュームの関数であると仮定されうる腹腔内圧であり、

である。

毛細血管圧Ｐ_ｃａｐ（ｔ）は、平均動脈圧ＭＡＰ、および、ＩＰＰ（ｔ）に等しいと仮定されうる静脈圧に依存するように設定されうる。

異なる溶質に対する浸透係数φ_ｉは、表の値で与えられてもよく、異なる溶質に対する反発係数σ_ｍ，ｉは、

によって与えられ、ここで、λ_ｍ，ｉは、溶質ｉの流体力学的半径と、それぞれの細孔タイプ（ｍ＝１，２，３）の細孔半径と、の商である。異なる溶質の流体力学的半径は、サイズの有効な尺度であり、これは、分子質量／幾何学的形状ならびに電荷に依存する。アクアポリンの場合、σ_１，ｉ＝１であることにも留意されたい。

各溶質の濃度差は、溶質の流れおよび膜上の液の流れからの希釈、ならびに、充填フェーズ中の希釈に依存し、

Ｃ_Ｉｉは、未使用の治療液中の溶質ｉの濃度である。溶質ｉの流れは、

によって与えられ、ここで、Ｐｅ_ｉ，ｍ（ｔ）は、空孔タイプｍを通る溶質ｉの無次元のペクレ数（拡散による対流）であり、

によって計算され、ここで、σ_ｉ，ｍは、細孔タイプｍにおける溶質ｉの反発係数であり、表の値で与えられる。最後の項は、溶質Ｚｉの電荷と、膜３０を横切る電位ΔＥ（ｔ）と、による静電効果である。しかしながら、腹膜腔３１と血液側３２との間に電流はないため、

ここで、Ｊ_ｉ，ｍ２（ｔ）およびＪ_ｉ，ｍ３（ｔ）は、それぞれ小さな細孔（ｍ２）および大きな細孔（ｍ３）を通る溶質ｉの流れである。これは、それぞれの時点において、電流ゼロを満たす電位ΔＥ（ｔ）が存在することを意味する。電位の大きさ、したがってＰｅ_ｉ，ｍ（ｔ）は、任意の好適なルート発見アルゴリズム、例えば、二等分法などのブラケティング法、または、ニュートン法、ニュートン様法などの反復法を使用することによって決定され得る。

Claims (47)

1. 腹膜透析中の人（Ｐ）の少なくとも１つの状態パラメータを決定するための装置であって、
   １つ以上の液体交換サイクル中に、前記人（Ｐ）の腹膜アクセスを介して、腹膜腔（３１）に出入りする治療液の時間に応じた流量を示す第１データ（５４Ａ）であって、それぞれの液体交換サイクルは、充填フェーズ、滞留フェーズおよびドレインフェーズを含む、第１データ（５４Ａ）、および、前記１つ以上の液体交換サイクル中の２つ以上の時点における前記腹膜腔（３１）内の前記治療液中の１つ以上の溶質の濃度を表す測定データサンプル（［Ｋｐ＊］）を含む第２データ（５４Ｂ）を受信するための入力（５１）と、
   前記第１データ（５４Ａ）に基づいて、かつ、前記腹膜腔（３１）内の腹膜（３０）を通る水および溶質の輸送の数学的モデル（５２’）を使用して、前記２つ以上の時点における前記腹膜腔（３１）内の前記治療液中の前記１つ以上の溶質の前記濃度を表す推定データサンプル（［Ｋｐ］）を演算するように構成された第１演算モジュールと、
   前記測定データサンプル（［Ｋｐ＊］）および前記推定データサンプル（［Ｋｐ］）に応じて、前記少なくとも１つの状態パラメータを決定するように構成された第２演算モジュール（５３）と、を備える、装置。
2. 請求項１に記載の装置であって、前記少なくとも１つの状態パラメータは、前記腹膜（３０）の輸送特性を含む、装置。
3. 請求項１または２に記載の装置であって、前記第２演算モジュール（５３）は、パラメータフィッティングアルゴリズム（５３’）を備え、前記パラメータフィッティングアルゴリズム（５３’）を使用することによって、前記測定データサンプル（［Ｋｐ＊］）と前記推定データサンプル（［Ｋｐ］）との間の１つ以上の差を最小化するために、前記数学的モデル（５２’）に含まれるパラメータのセットのそれぞれの候補値（５３Ｂ）を決定するように動作可能であり、前記パラメータのセットは、前記少なくとも１つの状態パラメータを含む、装置。
4. 請求項３に記載の装置であって、前記第２演算モジュール（５２）は、前記測定データサンプル（［Ｋｐ＊］）と前記推定データサンプル（［Ｋｐ］）とに応じて、前記１つ以上の液体交換サイクルの前記ドレインフェーズ中の伝導度の測定される時間的変化および推定される時間的変化を演算するようにさらに構成され、前記第２演算モジュール（５２）は、前記パラメータフィッティングアルゴリズム（５３’）を使用することによって、前記測定される時間的変化と前記推定される時間的変化との間の差をさらに最小化するために、前記それぞれの候補値（５３Ｂ）を決定するように動作可能である、装置。
5. 請求項３または４に記載の装置であって、前記パラメータのセットは、前記腹膜（３０）を通る１つ以上の溶質の拡散能力、および、前記腹膜（３０）を通る水の濾過能力を表す、装置。
6. 請求項４または５に記載の装置であって、前記パラメータのセットは、前記人（Ｐ）の張性（ｆＣｐｗ）をさらに表す、装置。
7. 請求項２乃至６の何れか１項に記載の装置であって、前記第１演算モジュール（５２）は、前記第２演算モジュール（５３）によって決定された前記パラメータ値のセットの前記それぞれの候補値（５３Ｂ）に基づいて、前記推定データサンプル（［Ｋｐ］）を繰り返し演算するように構成され、前記第２演算モジュール（５３）は、前記第１演算モジュール（５２）からの前記推定データサンプル（［Ｋｐ］）に基づいて、前記パラメータのセットの前記それぞれの候補値（５３Ｂ）を繰り返し決定するように構成され、前記第２演算モジュール（５３）は、収束基準が満たされるか、または、制限時間に達した場合に、前記少なくとも１つの状態パラメータを出力するように構成される、装置。
8. 請求項１乃至７の何れか１項に記載の装置であって、前記第１演算モジュール（５２）は、前記第１データ（５４Ａ）に基づいて、かつ、前記数学的モデル（５２’）を使用することによって、前記１つ以上の液体交換サイクル中の期間について、前記腹膜腔（３１）内の治療液の推定量の時間シーケンスを演算するようにさらに構成される、装置。
9. 請求項１乃至８の何れか１項に記載の装置であって、前記数学的モデル（５２’）は、前記腹膜（３０）を通る輸送のためのｔｈｒｅｅ－ｐｏｒｅ ｍｏｄｅｌである、装置。
10. 請求項１乃至９の何れか１項に記載の装置であって、前記数学的モデル（５２’）は、前記腹膜（３０）の両側での溶解イオンの量の差および前記腹膜（３０）による大きな荷電溶質の反発を原因とする、前記腹膜（３０）を横切る静電力によるイオン輸送について考慮するように構成される、装置。
11. 請求項１乃至１０の何れか１項に記載の装置であって、前記腹膜（３０）の潜在的な不全の検出のために前記少なくとも１つの状態パラメータを評価し、前記潜在的な不全の検出時に、アラームまたは警告を生成するようにさらに構成される、装置。
12. 請求項１１に記載の装置であって、変化の検出のために前記少なくとも１つの状態パラメータのトレンドを分析し、前記潜在的な不全の検出について前記変化を評価するように構成される、装置。
13. 請求項１１に記載の装置であって、第１時間的変化を検出するために前記少なくとも１つの状態パラメータのトレンドを分析し、前記第１時間的変化の検出時に前記少なくとも１つの状態パラメータを高い精度で決定し、前記トレンドにおける前記高い精度での前記少なくとも１つの状態パラメータを含み、第２時間的変化を検出するために前記トレンドを分析し、前記潜在的な不全を検出するために前記第２時間的変化を評価するように構成される、装置。
14. 請求項１３に記載の装置であって、前記第１データ（５４Ａ）に含まれ、かつ、前記推定データサンプル（［Ｋｐ］）を演算するために前記第１演算モジュール（５２）によって使用される交換サイクルの数を増加させることによって、前記高い精度で前記少なくとも１つの状態パラメータを決定するように構成される、装置。
15. 請求項１乃至１４の何れか１項に記載の装置であって、標準化ＰＥＴ手順によって与えられる前記少なくとも１つの状態パラメータおよび１つ以上の時点に応じて、前記腹膜腔（３０）内の前記治療液と前記人の血漿との間の尿素およびクレアチニンのうち少なくとも１つの濃度比（Ｄ／Ｐ）、および、前記１つ以上の液体交換サイクルの開始時点からの前記腹膜腔（３０）内の前記治療液中のグルコースの濃度の相対的変化（Ｄ／Ｄ０）のうちの少なくとも１つを演算するように構成されたシミュレーションモジュール（９０）をさらに備える、装置。
16. 請求項１乃至１５の何れか１項に記載の装置であって、前記第２データ（５４Ｂ）は、前記１つ以上の液体交換サイクルの前記充填フェーズ中に、前記腹膜腔（３０）に注入される前記治療液中の前記１つ以上の溶質の濃度を表す１つ以上の測定データサンプル（Ｋｄ０＊、Ｋｄ１＊、Ｋｄ１２＊、Ｋｄ１３＊、Ｋｄ１４＊、Ｋｄ１５＊、Ｋｄ１６＊）をさらに含む、装置。
17. 請求項１乃至１６の何れか１項に記載の装置であって、前記第１演算モジュール（５２）は、最初の時点から終了の時点まで、中間時間ステップを含む前記最初の時点から前記終了の時点までの前記腹膜腔（３１）内の治療液の量（７１Ｂ）を計算し、前記中間時間ステップを含む前記最初の時点から前記終了の時点までの前記腹膜腔（３１）内の前記治療液中の１つ以上の溶質の濃度（７１Ｂ）を計算するように構成された微分方程式解法サブモジュール（７１）を備える、装置。
18. 請求項１７に記載の装置であって、前記微分方程式解法サブモジュール（７１）は、それぞれの時間ステップについて、前記腹膜腔（３１）内の前記治療液の前記量の先行する時間的変化（７４Ｂ）に基づいて、前記腹膜腔（３１）内の前記治療液の量（７１Ｂ）を計算し、前記それぞれの時間ステップについて、前記腹膜腔（３１）内の前記治療液中の１つ以上の溶質の濃度の先行する時間的変化（７５Ｂ）に基づいて、前記腹膜腔（３１）内の前記治療液中の前記１つ以上の溶質の前記濃度（７１Ｂ）を計算するように構成される、装置。
19. 請求項１８に記載の装置であって、前記第１演算モジュール（５２）は、前記それぞれの時間ステップについて前記微分方程式解法サブモジュール（７１）によって計算された前記腹膜腔（３１）内の前記治療液中の前記１つ以上の溶質の前記濃度（７１Ｂ）と、前記それぞれの時間ステップについて前記微分方程式解法サブモジュール（７１）によって計算された前記腹膜腔（３１）内の前記治療液の量（７１Ｂ）と、に応じて、前記それぞれの時間ステップについて前記腹膜腔（３１）内の前記治療液の前記量の時間的変化（７４Ｂ）を演算するように構成された第１変化演算システム（７２、７４）をさらに備える、装置。
20. 請求項１９に記載の装置であって、前記第１変化演算システム（７２、７４）は、前記それぞれの時間ステップについて前記微分方程式解法サブモジュール（７１）によって計算された前記腹膜腔（３１）内の前記治療液の量（７１Ｂ）に応じて、前記それぞれの時間ステップについて前記腹膜（３０）を通る水の流量（７２Ｂ）を演算するように構成された第１流量演算サブモジュール（７２）を備え、前記第１変化演算システム（７２、７４）は、前記腹膜（３０）を通る水の前記流量（７２Ｂ）に応じて、前記腹膜腔（３１）内の前記治療液の前記量の前記時間的変化（７４Ｂ）を演算するように構成された第１変化演算サブモジュール（７４）をさらに備える、装置。
21. 請求項１９または２０に記載の装置であって、前記第１演算モジュール（５２）は、前記それぞれの時間ステップについて前記微分方程式解法サブモジュール（７１）によって計算された前記腹膜腔（３１）内の前記治療液中の前記１つ以上の溶質の前記濃度（７１Ｂ）と、前記それぞれの時間ステップについて前記微分方程式解法サブモジュール（７１）によって計算された前記腹膜腔（３１）内の前記治療液の量（７１Ｂ）と、に応じて、前記それぞれの時間ステップについて前記腹膜腔（３１）内の前記治療液中の前記１つ以上の溶質の前記濃度の時間的変化（７５Ｂ）を演算するように構成された第２変化演算システム（７３、７５）をさらに備える、装置。
22. 請求項２１に記載の装置であって、前記第２変化演算システム（７３、７５）は、前記それぞれの時間ステップについて前記微分方程式解法サブモジュール（７１）によって計算された前記腹膜腔（３１）内の前記治療液中の前記１つ以上の溶質の前記濃度（７１Ｂ）と、前記それぞれの時間ステップについて前記微分方程式解法サブモジュール（７１）によって計算された前記腹膜腔（３１）内の前記治療液の量（７１Ｂ）と、に応じて、前記それぞれの時間ステップについて前記腹膜（３０）を通る前記１つ以上の溶質の流量（７３Ｂ）を演算するように構成され第２流量演算サブモジュール（７３）を備え、前記第２変化演算システム（７３、７５）は、前記腹膜（３０）を通る前記１つ以上の溶質の前記流量（７３Ｂ）、前記腹膜（３０）を通る水の前記流量（７２Ｂ）、前記それぞれの時間ステップについて前記微分方程式解法サブモジュール（７１）によって計算された前記腹膜腔（３１）内の前記治療液中の前記１つ以上の溶質の前記濃度（７１Ｂ）、および、前記それぞれの時間ステップについて前記微分方程式解法サブモジュール（７１）によって計算された前記腹膜腔（３１）内の前記治療液の量（７１Ｂ）に応じて、前記腹膜腔（３１）内の前記治療液中の前記１つ以上の溶質の前記濃度の前記時間的変化（７５Ｂ）を演算するように構成された第２変化演算サブモジュール（７５）をさらに備える、装置。
23. 請求項１乃至２２の何れか１項に記載の装置であって、前記測定データサンプル（［Ｋｐ＊］）は、測定された伝導度値を含む、装置。
24. 請求項１乃至２３の何れか１項に記載の装置であって、前記第１演算モジュール（５２）は、前記腹膜腔（３１）内の前記治療液中の少なくとも１つの溶質の推定濃度値の時間シーケンス（［Ｃｐｉ］）を生成し、前記推定濃度値の時間シーケンス（［Ｃｐｉ］）を伝導度値の時間シーケンスに変換し、前記伝導度値の時間シーケンスから前記推定データサンプル（［Ｋｐ］）を決定するように構成される、装置。
25. 請求項１乃至２４の何れか１項に記載の装置であって、前記１つ以上の液体交換サイクルは、２つの連続する交換サイクルを含み、前記２つ以上の時点は、第１液体交換サイクルの前記ドレインフェーズ中の時点と、前記第１交換サイクルの後の第２液体交換サイクルの前記滞留フェーズ中の時点と、を含む、装置。
26. 請求項２５に記載の装置であって、前記２つ以上の時点は、前記第１液体交換サイクルの前記滞留フェーズ中の時点と、第１液体交換サイクルに先行するドレインフェーズ中の時点と、のうちの少なくとも１つをさらに含む、装置。
27. 請求項１乃至２６の何れか１項に記載の装置であって、前記入力（５１）は、前記１つ以上の液体交換サイクルの前の先行する期間において前記人（Ｐ）の液体交換データを受信するようにさらにアレンジされ、前記装置は、前記液体交換データに基づいて、評価開始時点における前記腹膜腔（３１）内の前記治療液中の１つ以上の溶質の初期濃度を推定するようにさらに構成され、前記第１演算モジュール（５２）は、前記初期濃度に基づいて、前記推定データサンプル（［Ｋｐ］）を演算するように構成される、装置。
28. 請求項１乃至２７の何れか１項に記載の装置であって、前記少なくとも１つの状態パラメータは、前記腹膜（３０）を通る溶質の拡散能力と、前記腹膜（３０）を通る水の濾過能力と、のうちの少なくとも１つを含む、装置。
29. 請求項２８に記載の装置であって、前記溶質の拡散能力は、前記治療液中の薬剤の透過係数と表面積との積（ＰＳｉ）を含み、前記水の濾過能力は、水圧コンダクタンス（ＬｐＳ）を含む、装置。
30. 請求項１乃至２９の何れか１項に記載の装置であって、前記少なくとも１つの状態パラメータは、選択された時点における前記腹膜腔（３１）内の治療液のボリュームを含む、装置。
31. 請求項３０に記載の装置であって、前記選択された時点は、前記１つ以上の液体交換サイクルのうちの少なくとも１つの前記ドレインフェーズの完了に対応する、装置。
32. 請求項３０または３１に記載の装置であって、前記第２データ（５３Ｂ）の前記測定データサンプルは、ドレインフェーズ中に採取された第１データサンプルと、前記ドレインフェーズの後の充填フェーズの完了後に採取された第２データサンプルと、を含み、前記第２演算モジュール（５３）は、前記選択された時点で前記腹膜腔（３１）内の前記治療液のボリュームを決定するように構成される、装置。
33. 請求項３２に記載の装置であって、前記第１データサンプルおよび前記第２データサンプルは、前記ドレインフェーズおよび前記充填フェーズを含み、かつ、前記腹膜腔（３１）内の制限された量（ΔＶｐ）の治療液が前記ドレインフェーズで抽出される最初のプロービングサイクル（ＩＲＰＣ）中に採取され、前記制限された量（ΔＶｐ）は、前記腹膜腔（３１）の最大充填ボリュームの一部分に対応する、装置。
34. 請求項３３に記載の装置であって、前記制限された量は、前記最大充填ボリュームの１０％～２５％未満である、装置。
35. 請求項３３または３４に記載の装置であって、前記制限された量は、５０～４００ｍＬまたは１００～３００ｍＬの範囲である、装置。
36. 請求項３３乃至３５の何れか１項に記載の装置であって、前記腹膜透析を実行するために動作する腹膜透析装置（３）が、前記治療液のボリュームが制限値を上回る場合に、前記最初のプロービングサイクル（ＩＰＲＣ）の後にドレインフェーズを開始させ、前記治療液のボリュームが制限値を下回る場合に、前記最初のプロービングサイクル（ＩＰＲＣ）の後に充填フェーズを開始させるように、前記腹膜透析装置（３）による受領のために、前記腹膜腔（３１）内の前記治療液のボリュームを表す出力データを提供するように構成される、装置。
37. 請求項３２乃至３６の何れか１項に記載の装置であって、前記第２データ（５４Ｂ）の前記測定データサンプルは、後続のドレインフェーズ中に採取されたデータサンプルをさらに含み、前記第２演算モジュール（５３）は、前記後続のドレインフェーズの前記終了時に前記腹膜腔（３１）内の前記治療液のボリュームを決定するようにさらに構成される、装置。
38. 請求項３０乃至３７の何れか１項に記載の装置であって、前記数学的モデル（５２’）に含まれる前記腹膜（３１）の１つ以上の輸送特性を、前記選択された時点で前記腹膜腔（３１）内の前記治療液のボリュームを決定する際に固定値に設定するように構成される、装置。
39. 請求項３０乃至３８の何れか１項に記載の装置であって、前記腹膜透析中に間欠的に、それぞれの液体交換サイクルについて前記治療液のボリュームを決定し、出力するように構成される、装置。
40. 請求項３９に記載の装置であって、前記腹膜透析を実行するように動作する腹膜透析装置（３）が、前記それぞれの液体交換サイクルのための前記治療液のボリュームに基づいて、前記それぞれの液体交換サイクルの後の液体交換サイクルのドレインフェーズおよび充填フェーズのうちの少なくとも１つを調整するように、前記腹膜透析装置（３）による受領のために、前記それぞれの液体交換サイクルの前記治療液のボリュームを表す出力データを提供するように構成される、装置。
41. 請求項３０乃至４０の何れか１項に記載の装置であって、前記腹膜アクセスに関する問題を検出するために、前記選択された時点における前記腹膜腔（３１）内の前記治療液のボリュームを評価し、前記問題が検出された際に警告信号を出力するようにさらに構成される、装置。
42. 請求項３０乃至４１の何れか１項に記載の装置であって、前記腹膜透析を実行するために動作する腹膜透析装置（３）が、前記腹膜腔（３１）内の前記治療液のボリュームによる未使用の治療液の希釈について考慮するために前記腹膜透析装置（３）によって生成される前記未使用の治療液の組成を調整するように、前記腹膜透析装置（３）による受領のために、ドレインフェーズの完了後の前記腹膜腔（３１）内の前記治療液のボリュームを表す出力データを提供するように構成される、装置。
43. 請求項１乃至４２の何れか１項に記載の装置であって、前記少なくとも１つの状態パラメータは、前記人（Ｐ）の張性パラメータ（ｆＣｐｗ）を含む、装置。
44. 腹膜透析装置であって、
    治療液を腹膜腔（３１）からまたは腹膜腔（３１）へ運ぶための人（Ｐ）の腹膜アクセスに接続可能な体外液体回路（３ｂ）と、
    前記体外液体回路（３ｂ）内に配され、前記治療液中の１つ以上の溶質の濃度を表すデータサンプルを提供するように構成された少なくとも１つのセンサデバイス（１４）と、
    前記体外液体回路（３ｂ）を動作させ、前記センサデバイス（１４）から前記データサンプルを取得するように構成された制御装置（３ａ）と、
    前記制御装置（３ａ）から前記第１データおよび前記第２データを受信するように接続された、請求項１乃至３１の何れか１項に記載の装置と、を備える、腹膜透析装置。
45. 腹膜透析中の人の少なくとも１つの状態パラメータを決定するための方法であって、
    １つ以上の液体交換サイクル中に、前記人の腹膜アクセスを介して、腹膜腔に出入りする治療液の時間に応じた流量を示す第１データを取得する（６０１）ことであって、それぞれの液体交換サイクルは、充填フェーズ、滞留フェーズおよびドレインフェーズを含むことと、
    前記１つ以上の液体交換サイクル中の２つ以上の時点における前記腹膜腔内の前記治療液中の１つ以上の溶質の濃度を表す測定データサンプルを含む第２データを取得する（６０２）ことと、
    前記第１データに基づいて、かつ、前記腹膜腔内の腹膜を通る水および溶質の輸送の数学的モデルを使用して、前記２つ以上の時点における前記腹膜腔内の前記治療液中の前記１つ以上の溶質の前記濃度を表す推定データサンプルを演算する（６０３、６０３Ａ）ことと、
    前記測定データサンプルおよび前記推定データサンプルに応じて、前記少なくとも１つの状態パラメータを決定する（６０５）ことと、を含む、方法。
46. １つ以上のプロセッサ（２０１）によって実行された場合に、前記１つ以上のプロセッサ（２０１）に請求項４５に記載の方法を実行させるコンピュータ命令（２０２Ａ）を含む、コンピュータ可読媒体。
47. モニタリング方法であって、
    前記少なくとも１つの状態パラメータを決定するために、請求項１乃至４３の何れか１項に記載の装置を動作させることと、
    前記腹膜の潜在的な不全を検出するために、前記少なくとも１つの状態パラメータを評価することと、を含む、モニタリング方法。

Images