JP6684302B2 - 心肺機能不全に対する易罹患性(susceptibility)を判断する装置を制御する方法、コンピュータ読取可能記憶媒体 - Google Patents
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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 (23)
- 1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装置を制御する方法であって、
前記装置は、前記患者と接続された1以上のセンサ、前記1以上のセンサと接続された1以上のプロセッサ、および前記1以上のプロセッサと接続されたディスプレイを備え、
前記方法は、
前記1以上のセンサが、前記患者に関連する1以上の生理的パラメータをモニタリングするステップ、
前記1以上のプロセッサが、前記1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力学系モデルにアクセスするステップであって、前記力学系モデルは前記患者が心肺不安定を発症するリスクに関する前記1以上の生理的パラメータの測定値を含む周期的に更新された臨床データのセットを有し、前記力学系モデルは前記臨床データが更新されるときまたはその後に再計算される、ステップ、
前記1以上のプロセッサが、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再計算した力学系モデルと比較するステップ、
前記1以上のプロセッサが、前記患者からの前記生理的パラメータと、心肺不安定の発症に対する前記患者の易罹患性に関する前記再計算した力学系モデルとの間の類似性を判断するステップ、
前記ディスプレイが、前記患者からの前記生理的パラメータと、心肺不安定の発症に対する前記患者の前記易罹患性に関する前記再計算した力学系モデルとがどのように合致するかを示すステップ、
を有する方法。 - 前記方法はさらに、前記1以上のプロセッサが、前記患者からの前記生理的パラメータと、心肺不安定の発症に対する前記患者の前記易罹患性に関する前記再計算した力学系モデルとがどのように合致するかを示すレポートを生成するステップを有する、請求項1に記載の方法。
- 前記患者からの前記生理的パラメータは、0から30分後における心肺不安定の発症に対する前記患者の易罹患性に関する前記再計算した力学系モデルと合致する、請求項1に記載の方法。
- 前記患者からの前記生理的パラメータは、5から15分後における血液量減少性障害、心原性機能障害、または欠陥運動神経性緊張による機能障害のうち少なくとも1つの発症に対する可能性に関する前記再計算した力学系モデルと合致する、請求項3に記載の方法。
- 前記方法はさらに、前記1以上のプロセッサが、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を提案するとともに、前記患者からの前記生理的パラメータと前記患者が心肺不安定を発症することについて前記再計算した力学系モデルとの間の適合の精度に対してそのモニタリングが与える影響を提案するステップを有する、請求項1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記載の方法。
- 前記方法はさらに、前記1以上のプロセッサが、輸液、変力薬治療、又は昇圧剤治療のうちの1つ以上を含む介入治療に対する前記患者の反応性を判断するステップを有する、請求項1記載の方法。
- 前記方法はさらに、前記ディスプレイが、介入治療に対する前記患者の反応性の判断結果をレポートするステップを有する、請求項7記載の方法。
- 前記方法はさらに、前記1以上のセンサが、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ステップを有する、請求項7記載の方法。
- 前記方法はさらに、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治療に反応するかどうか、又は他の介入治療を適用するべきかどうかを、前記1以上のプロセッサが判断するステップを有する、請求項1記載の方法。
- 前記方法はさらに、前記ディスプレイが、前記患者がプロセス固有の治療介入に対して反応するか否かをレポートするステップを有する、請求項10記載の方法。
- 前記方法はさらに、前記1以上のセンサが、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ステップを有する、請求項7記載の方法。
- 前記方法はさらに、蘇生により組織灌流を修復しその後に臓器傷害を阻止した時点を前記1以上のプロセッサが判断するステップを有する、請求項1記載の方法。
- 前記方法はさらに、前記ディスプレイが、蘇生により組織灌流を修復しその後に臓器傷害を阻止した時点の前記判断をレポートするステップを有する、請求項13記載の方法。
- 前記方法はさらに、前記1以上のセンサが、蘇生により組織灌流を修復しその後に臓器傷害を阻止した時点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ステップを有する、請求項13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;心拍数とエントロピー;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1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記載の方法。
- プロセッサが実行することにより、1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方法を前記プロセッサに実施させる、コンピュータ読取可能命令を格納したコンピュータ読取可能記憶媒体であって、前記方法は、
前記患者に接続された1以上のセンサを介して、前記患者に関連する1以上の生理的パラメータをモニタリングするステップ、
前記モニタリングした1以上の生理的パラメータのうち少なくとも1つを分析するステップ、
患者が心肺不安定を発症する可能性を予測する力学系モデルにアクセスするステップであって、前記力学系モデルは前記患者が心肺不安定を発症するリスクに関する前記1以上の生理的パラメータの測定値を含む周期的に更新された臨床データのセットを有し、前記力学系モデルは前記臨床データが更新されるときまたはその後に再計算される、ステップ、
前記分析した生理的パラメータのうちの少なくとも1つを前記再計算した力学系モデルと比較するステップ、
前記患者からの前記生理的パラメータと、心肺不安定の発症に対する前記患者の易罹患性に関する前記再計算した力学系モデルとの間の類似性を判断するステップ、
ディスプレイを介して、前記生理的パラメータと、心肺不安定の発症に対する前記患者の前記易罹患性に関する前記再計算した力学系モデルとがどのように合致するかを示すステップ、
を有するコンピュータ読取可能記憶媒体。 - 前記方法はさらに、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を提案するとともに、前記患者からの前記生理的パラメータと前記患者が心肺不安定を発症することについて前記再計算した力学系モデルとの間の適合の精度に対してそのモニタリングが与える影響を提案するステップを有する、請求項19記載のコンピュータ読取可能記憶媒体。
- 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記載のコンピュータ読取可能記憶媒体。
- 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学習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記載のコンピュータ読取可能記憶媒体。
- 前記方法はさらに、治療介入に対する前記患者の応答性を判断するステップを有する、請求項19記載のコンピュータ読取可能記憶媒体。
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