南京醫(yī)科大學(xué)附屬婦產(chǎn)科醫(yī)院

 

2021年8月1日Anesthesiology雜志發(fā)表了這篇《輔助液體管理軟件導(dǎo)向術(shù)中輸液》。

摘要

背景資料：輸液過量或不足都會導(dǎo)致并發(fā)癥，但盡管如此，非心臟手術(shù)期間輸液的變數(shù)很大。以目標(biāo)為導(dǎo)向的管理有助于優(yōu)化液體管理的數(shù)量和時間；然而，由于算法復(fù)雜，實施起來很困難。因此，作者測試了Acumen Assisted Fluid Management軟件(愛德華茲生命科學(xué)公司，USA)的性能，該軟件旨在指導(dǎo)手術(shù)期間最佳的靜脈輸液管理。

方法：在這項多中心、前瞻性、單臂隊列評估中，作者招募了330名計劃接受中到高風(fēng)險非心臟手術(shù)的成年人，這些手術(shù)需要動脈導(dǎo)管插入和機械通氣。臨床醫(yī)生根據(jù)每搏輸出量(SV)增加10%、15%或20%作為液體輸注的反應(yīng)性來選擇液體策略。專門的液體管理軟件提示“測試”或“推薦”輸注，臨床醫(yī)生可以自由地啟動“模擬患者”100到500毫升晶體或膠體輸注。臨床醫(yī)生可以自由接受或拒絕軟件提示。作者主要比較了軟件推薦的使SV適當(dāng)增加的輸注法與30%參考率的比例。在探索性的基礎(chǔ)上，我們比較了病人對軟件推薦的和臨床醫(yī)生選擇的輸液的反應(yīng)。 

結(jié)果：對479例(89%)軟件推薦的輸液方案中的424例(89%)和592例臨床醫(yī)生選擇的輸液方案中的508例(86%)進行了分析。與30%參考率相比，66%(95%可信區(qū)間，62-70%)的軟件推薦的輸液方案產(chǎn)生了預(yù)期的SV增加，而臨床醫(yī)生選擇的輸液只有41%(95%可信區(qū)間，38-44%)產(chǎn)生了預(yù)期的SV增加(P<0.0001)。軟件推薦輸注法SV平均增加14.2±13.9%，而臨床醫(yī)生推薦輸注法SV平均增加8.3±12.1%(P<0.0001)。

結(jié)論：該軟件推薦的輸液方案與臨床醫(yī)生選擇的相比，導(dǎo)致預(yù)期SV增加的頻率更高，且SV增加絕對值更大。液體反應(yīng)性的自動評估可能有助于臨床醫(yī)生優(yōu)化非心臟手術(shù)期間的術(shù)中液體管理。

每年，全世界范圍內(nèi)開展超過3.13億例大型非心臟外科手術(shù)，其中美國就有4千萬例。高風(fēng)險手術(shù)在大型非心臟手術(shù)中大約占10%，但卻有接近80%的圍術(shù)期致死率和較高的術(shù)后并發(fā)癥發(fā)生率。在手術(shù)過程中，保持合適的術(shù)中心輸出量和血液攜氧能力可以防止重要臟器損害和術(shù)后相關(guān)并發(fā)癥?；谘簞恿W(xué)的液體管理，也叫目標(biāo)導(dǎo)向療法，可以幫助高風(fēng)險手術(shù)病人們改善心輸出量，也可能改善其預(yù)后。

目標(biāo)導(dǎo)向療法需要臨床醫(yī)生遵循標(biāo)準(zhǔn)化的算法，以便可以決定何時應(yīng)該補液。大多數(shù)算法都有一個共同特征就是努力保持一個預(yù)定的SV，并保持SV的波動小于12%。目標(biāo)導(dǎo)向療法方案已經(jīng)被多個組織研究和認(rèn)可，包括一些歐洲國家的醫(yī)學(xué)會。然而，目標(biāo)導(dǎo)向療法算法的復(fù)雜性和多樣性使其難以實施；因此，對此類算法的可行性往往較差。例如，在一項最大的目標(biāo)導(dǎo)向治療試驗中，只有30%的輸液方案導(dǎo)致了SV的適當(dāng)增加，這突顯了SV最大化方案對液體反應(yīng)性的評估效果較差。為了克服這些挑戰(zhàn)，Acumen Assisted Fluid Management軟件(愛德華茲生命科學(xué)公司，USA)被開發(fā)用于自動評估液體反應(yīng)性。軟件通過收集有創(chuàng)血壓信息，當(dāng)病人可能會對液體輸注發(fā)生反應(yīng)且SV增加至預(yù)定值時，就會推薦液體輸注。

于是，我們評估了Assisted Fluid Management軟件在預(yù)測需要有創(chuàng)動脈壓監(jiān)測的中高危非心臟手術(shù)患者液體反應(yīng)性方面的有效性。我們假設(shè)，血流動力學(xué)狀態(tài)的自動評估和提供特定的液體輸注建議可能有助于術(shù)中液體管理。具體來說，我們評估了與30%的參考值相比，軟件推薦的補液方案后SV達到目標(biāo)變化值的百分比。此外，我們分別比較了病人對軟件推薦的和臨床醫(yī)生選擇的補液方案的反應(yīng)。

材料和方法

實驗設(shè)計

我們的單臂前瞻性隊列研究是一項調(diào)查性評估，旨在評估提交給美國食品和藥物管理局(Silver Spring, Maryland)的上市前批準(zhǔn)申請的安全性和有效性數(shù)據(jù)。這項研究由一家西部私營商業(yè)機構(gòu)審查委員會(WCG IRB；Puyallup，Washington)和地方機構(gòu)審查委員會批準(zhǔn)，并在ClinicalTrials.gov(NCT03469570)注冊。每個受試者都簽署了知情同意書。這些受試者是在美國九家醫(yī)院招募的，且每家招募人數(shù)不超過總招募人數(shù)的20%。在正式數(shù)據(jù)采集開始之前，每個招募點允許有兩名初步受試者(初步隊列)用于培訓(xùn)目的。

受試者選擇

我們招募了18歲或18歲以上的成年擇期大型非心臟外科手術(shù)患者，包括腹部手術(shù)，腹部/盆腔聯(lián)合手術(shù)，或預(yù)計持續(xù)2小時或更長時間的外周大血管手術(shù)。所有患者ASA分級III或IV級，且需要術(shù)中機械通氣和動脈插管進行持續(xù)血壓監(jiān)測。排除體重指數(shù)大于或等于35 kg/m2，主動脈瓣狹窄，中到重度二尖瓣狹窄，中到重度主動脈瓣或二尖瓣返流，心房顫動，預(yù)計潮氣量小于理想體重8ml/kg，以及肝切除術(shù)、神經(jīng)外科手術(shù)或開胸手術(shù)的患者。

軟件

本研究通過帶有Acumen Assisted Fluid Management軟件的EV1000臨床平臺(愛德華茲生命科學(xué)公司，USA)采用開環(huán)液體管理工作流程。因此，臨床醫(yī)生受到該軟件的指導(dǎo)，但仍保持對液體管理的完全控制。該軟件的主要功能是：(1)整合所有監(jiān)測的血流動力學(xué)變量并持續(xù)分析病人的液體反應(yīng)性；(2)分析病人對液體的反應(yīng)；(3)預(yù)測患者當(dāng)前的液體反應(yīng)性，并在適當(dāng)?shù)那闆r下提示臨床醫(yī)生考慮補液。

軟件算法見圖1。輸入用戶設(shè)置，包括液體策略和手術(shù)方法的選擇、基于動脈壓波形分析的血流動力學(xué)數(shù)據(jù)，以及臨床醫(yī)生通過監(jiān)護儀用戶界面提供的輸液細(xì)節(jié)。用戶被要求指定500毫升液體輸注導(dǎo)致的SV(10%、15%或20%)的預(yù)期變化，從而允許臨床醫(yī)生選擇設(shè)置10%的開放性液體管理策略或設(shè)置20%的限制液體管理策略。然而，臨床醫(yī)生可以選擇100到500毫升之間的任何容量的液體。如果臨床醫(yī)生提供的液體輸注的容量不是500毫升，則軟件會按比例調(diào)整SV的預(yù)期變化。輸液容量和衡量因素之間的關(guān)系是從動物研究中實驗得出的，并與前面描述的液體反應(yīng)性定義相印證。如果手術(shù)入路選項是“開放”或“腹腔鏡/俯臥位”，選擇后者則算法會校正，從而使SV變異度可能會隨著這些手術(shù)特性的變化而適當(dāng)增加。血流動力學(xué)數(shù)據(jù)包括測量的變量，如心率、平均動脈壓，以及使用脈搏輪廓分析估計的高級變量，包括SV、SV變異度和全身血管阻力。我們記錄了每次輸注的開始和結(jié)束時間，以及液體類型和容量。

液體輸注分析使用輸液數(shù)據(jù)和血流動力學(xué)數(shù)據(jù)來估計由液體輸注引起的SV的百分比變化(即SV的變化)。只要當(dāng)液體在規(guī)定的限度(容量：100至500ml；速率：1至10 l/h)內(nèi)注入時，該算法通過將液體輸注的開始時間和停止時間結(jié)合SV測量值來計算SV的預(yù)期變化。

患者當(dāng)前液體反應(yīng)性的算法預(yù)測結(jié)合了來自群體模型和輸注對數(shù)模型(圖1)的預(yù)測。群體模型描述了SV變異度和SV預(yù)測變化之間的關(guān)系。輸注對數(shù)模型使用對過去液體輸注的血流動力學(xué)反應(yīng)來確定患者是否對液體輸注有反應(yīng)。它通過識別在相似血流動力學(xué)狀態(tài)下給出的輸注并匯總這些反應(yīng)來預(yù)測SV的變化。

在預(yù)測校正中，該算法將測量到的SV變化與在被用于輸注對數(shù)模型中的那些液體藥劑的SV預(yù)測變化進行比較，并校正預(yù)測模型的系統(tǒng)性偏差(即，該模型高估或低估了患者對液體的反應(yīng))。在預(yù)測整合中，群體模型預(yù)測和輸注對數(shù)預(yù)測的平均值由輸注對數(shù)模型中的信息質(zhì)量加權(quán)，并由此產(chǎn)生最終預(yù)測。在決策邏輯中，將最終預(yù)測與當(dāng)前的液體策略設(shè)置進行比較，以確定是否應(yīng)生成輸液建議。如果SV的預(yù)測變化大于選定的液體策略設(shè)置，則算法的輸出在臨床監(jiān)護儀上顯示液體建議提示。

方案

在使用 矩形波測試確認(rèn)的動脈波形信號質(zhì)量良好后，啟動該軟件。然后，臨床醫(yī)生根據(jù)SV期望增加10%、15%或20%來選擇限制性或開放性液體策略。當(dāng)可用信息不足以預(yù)測流體反應(yīng)性時，軟件提示“試驗”輸注或提示“推薦”藥物；兩者在本文中統(tǒng)稱為“軟件提示輸注”。臨床醫(yī)生可以自由地接受或拒絕軟件提示的輸注（圖2），他們還可以自行決定實施以醫(yī)生主導(dǎo)的輸注100至500ml的晶體或膠體的方案。并不是所有的輸注提示都會進行輸注分析；圖3展示了完整的液體輸注工作流程，并描述了提示、拒絕、接受、丟棄、完成和分析輸注之間的轉(zhuǎn)換。被拒絕的提示會在5分鐘內(nèi)阻止其他提示。液體輸注只有在規(guī)定的速率和容量限制內(nèi)輸注時，并且有必要的信息來評估對液體的血流動力學(xué)反應(yīng)才會被軟件分析。如果液體輸注沒有按預(yù)期完成，臨床醫(yī)生需要通過在臨床平臺上標(biāo)記“丟棄”來將其排除在分析之外。軟件性能(見研究終點)有條件地依賴于兩個變量：臨床醫(yī)生選擇接受軟件提示的輸注的次數(shù)和達到所需SV變化的次數(shù)的比例。

研究終點

主要終點是軟件提示的輸注導(dǎo)致所需SV增加的的比例。當(dāng) SV 沒有增加至預(yù)計值時，該事件則會被認(rèn)為是無反應(yīng)的。我們對軟件提示輸注的有效反應(yīng)率與先前文獻中發(fā)表的30%反應(yīng)率進行了比較。此外，我們還對臨床醫(yī)生選擇的輸注進行了探索性比較。

收集并總結(jié)不良事件，主要安全終點是源自該軟件的嚴(yán)重不良事件。根據(jù)美國食品和藥物管理局(FDA)的指南，一個獨立的臨床事件委員會審查了事件描述、患者檔案和血流動力學(xué)，并審斷所有不良事件的原因、嚴(yán)重程度和與液體管理建議的相關(guān)性，歸類為與軟件使用“無關(guān)”、“可能相關(guān)”或“相關(guān)”。臨床事件委員會由四名獨立成員(三名麻醉醫(yī)生和一名外科醫(yī)生)組成，他們是解釋數(shù)據(jù)和確保研究參與者安全所需的各學(xué)科的專家。

數(shù)據(jù)分析

在分析數(shù)據(jù)之前，要編寫數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計計劃，并將其蓋上日期戳，記錄在調(diào)查人員的檔案中。統(tǒng)計分析計劃也包括在2019年1月11日美國食品和藥物管理局批準(zhǔn)的最終方案中。我們的研究是一項務(wù)實的單臂研究，旨在將輔助液體管理軟件推薦的反應(yīng)率與參考的30%反應(yīng)率進行比較。反應(yīng)率定義為導(dǎo)致適當(dāng)SV改變的液體輸注的比例。比較病人對輔助液體管理推薦的輸注和臨床醫(yī)生選擇輸注后的反應(yīng)率的比例。

根據(jù)每種數(shù)據(jù)類型，使用適當(dāng)?shù)臉?biāo)準(zhǔn)表達方法對數(shù)據(jù)進行匯總。由于在研究計劃時對數(shù)據(jù)的潛在缺失量尚不清楚，所以初步有效性分析是按照每組的人群中進行的。直方圖和箱線圖被用來表達連續(xù)變量的分布和可能的異常值。主要有效性終點的反應(yīng)率和報告的單側(cè)97.5%的可信區(qū)間，是在事件級別上使用自助法計算的。反應(yīng)率的比較使用卡方檢驗或Fisher精確概率法，而SV的變化使用配對t檢驗或Wilcoxon秩和檢驗進行比較。

根據(jù)Samuelson和Petrick的建議，α=0.025時，建議至少使用4,000次自助抽樣，此分析使用了10,000次抽樣。自助估計的準(zhǔn)確性的偏倚被計算為樣本均值與自助事件總體均值之間的差值 (偏差=2.7e?7)。這種方法被用于統(tǒng)計推斷的所有估計，因為它容納了相關(guān)數(shù)據(jù)。所有自助事件都遵循Davison和Hinkley討論的步驟。

使用SAS v9.4(SAS Institute，USA)進行統(tǒng)計分析。

樣本量估計

我們假設(shè)軟件提示的輸注的反應(yīng)率為50%，并與MacDonald等人報告的30%反應(yīng)率進行比較。設(shè)α=0.025，檢驗效能為90%，檢測到20%的反應(yīng)率差異，計劃招募330名受試者和300名符合每個方案分析資格的受試者。因為這些分層中的受試者的比例事先是未知的，所以SV(10%，15%，20%)分層的改變的潛在影響沒有被提及。這些閾值是作為數(shù)據(jù)收集的一部分捕獲并分析的。先前并沒有對輔助液體管理推薦的輸注劑量和臨床醫(yī)生選擇的輸注劑量之間的探索性比較進行效能計算。

由于該軟件的時間點之間的相關(guān)性最初是未知的，正如Gelman和Hill所描述的那樣，我們使用了一種使用組內(nèi)相關(guān)性和簇大小的近似方法。我們使用0.1的標(biāo)準(zhǔn)誤差和0.04的組內(nèi)相關(guān)性來確定檢驗效能和樣本量。并且考慮了多種因素的潛在影響，但發(fā)現(xiàn)對檢驗效能計算的影響微乎其微。規(guī)定組內(nèi)相關(guān)性由組間變異(標(biāo)準(zhǔn)差的平方)除以總變異計算，總變異可從規(guī)定的二項結(jié)果的p1×(1?p1)近似計算。使用R(v3.4.2)和R檢驗包CRTSize進行所有檢驗效能和樣本量計算，并使用PASS 15使用單樣本比例的t檢驗進行驗證。

結(jié)果

共有1017名受試者接受了資格篩選，其中637人不符合入選標(biāo)準(zhǔn)(圖2)。在380名同意的受試者中，有330人入選并接受了使用輔助液體管理的手術(shù)。307個被認(rèn)為是“按方案”的，并被納入主要有效性終點的最終分析中。平均年齡為66歲，58%為男性，92%為ASA Ⅲ級(表1和表2)。

使用該軟件的臨床醫(yī)生對目標(biāo)導(dǎo)向療法擁有豐富的經(jīng)驗和很高的熟悉程度。但所有人都不熟悉該軟件。臨床信息見表1。

液體輸注

在2550例軟件提示中，1209例(47%)被臨床醫(yī)生拒絕(表3)。記錄中最常見的拒絕軟件提示的原因是提示時血壓正常；其他不接受提示的原因則如表4所示。在1341例接受軟件提示的輸注中，168例被臨床醫(yī)生放棄，主要原因是病人在液體輸注期間使用血管活性藥物或突然發(fā)生其他的生理變化，因此最終總共完成了1173例軟件提示輸液，1165例納入分析。

完整的流體輸注工作流程和相關(guān)術(shù)語見圖3。同樣，臨床醫(yī)生在沒有軟件提示的情況下決定了592例液體輸注，其中81例被放棄，511例完成， 508例納入分析(圖3)。

輸注的主要液體類型是晶體(82%由軟件提示，56%由臨床醫(yī)生選擇)，其次是膠體(13%由軟件提示，29%由臨床醫(yī)生選擇)，以及一小部分包括血液制品的“其他”液體類型(5%由軟件提示，14%由臨床醫(yī)生選擇)。軟件提示和臨床醫(yī)生選擇的液體輸注量的中位數(shù)都是200ml(表3)。

主要結(jié)果

軟件推薦的輸液反應(yīng)率為66%(97.5%的自助抽樣CI，62%至70%)。臨床醫(yī)生選擇的輸液反應(yīng)率為41%(97.5%的自助抽樣CI，38%到44%；表3)。軟件推薦輸液后的SV均數(shù)為14.2±13.9%，而臨床醫(yī)生選擇的輸液為8.3±12.1%。無論選擇何種液體策略，結(jié)果都是相似的(表3)。每個患者73%的觀察時間里SV變異度小于或等于12%，也稱為平均SV變異目標(biāo)時間。

安全性

臨床事件委員會判定，在6名受試者(2%)中發(fā)生了9起嚴(yán)重不良事件，可能與該軟件有關(guān)(表5)。4名患者出現(xiàn)急性腎損傷(3名患者在出院前治愈)，1名患者術(shù)中出現(xiàn)伴有大量失血的低血壓，1名患者有短暫的房顫發(fā)作，隨后出現(xiàn)乳酸酸中毒并在術(shù)后短時間內(nèi)出現(xiàn)敗血癥。但沒有任何嚴(yán)重的不良事件明確被認(rèn)為與該軟件或隨后的臨床決策相關(guān)。

討論

臨床醫(yī)生術(shù)中通常通過輸液以以維持血管容量和重要器官灌注。臨床醫(yī)生通常根據(jù)自身的判斷，根據(jù)血壓、心率、尿量、失血量和脈壓變化的非正式評估，給患者輸液。困難之處在于，這些生理變量中的大多數(shù)都是患者容量狀況的滯后指標(biāo)。例如，在血壓下降之前，患者失血量可能高達20%。此外，武斷的限制性或開放性液體藥物策略可能導(dǎo)致患者的不良結(jié)局。更合理的方法是使用某種目標(biāo)導(dǎo)向算法，通?；趯斠汉蟮腟V變化。目標(biāo)通常是提供足夠的液體以最大限度地增加SV和優(yōu)化組織灌注。但這種方法的難處是確定何時輸液可能增加SV(即有益的)，而不是提供過多的(無益的)液體負(fù)荷。

麻醉學(xué)中基于人工智能的工具正在開發(fā)中，并在各種圍手術(shù)期應(yīng)用中都取得了不同程度的成功：麻醉深度監(jiān)測、麻醉藥物、不良事件檢測、超聲引導(dǎo)和疼痛管理。由于自動評估液體反應(yīng)性，我們基于人工智能的輔助液體管理軟件在需要時推薦輸液是成功的。軟件推薦輸液后SV的增加比臨床醫(yī)生決策后的增加更多，當(dāng)遵循軟件的建議時，期望的SV目標(biāo)更容易達到。

在我們的患者中，只有41%的臨床醫(yī)生選擇的輸液達到了預(yù)設(shè)的SV增加值，其他的輸液可能會過量，而這本可以更好地避免，或者是為了應(yīng)對持續(xù)的失血而給予的。相比之下，使用該軟件推薦的輸液方案66%病例達到了預(yù)期的SV增加，與臨床醫(yī)生選擇的輸液相比，相對改善了60%。此外，軟件推薦輸液后SV增加的絕對值比臨床醫(yī)生決定輸液后SV增加高出40%。因此，軟件指導(dǎo)的液體管理既增加了有益輸液的比例，也提高了療效。

其實，在指導(dǎo)液體管理背后有一個假設(shè)：將液體滴定到預(yù)期SV可以改善結(jié)局。可事實上，支持這一益處的證據(jù)很薄弱。但就導(dǎo)向管理可能改善液體滴定的程度而言，目標(biāo)導(dǎo)向方案的復(fù)雜性是在臨床實踐中實施的障礙。通過自動評估液體反應(yīng)性，軟件的客觀指導(dǎo)有可能改善對目標(biāo)導(dǎo)向方案的依從性。

目前，有一半的軟件提示被臨床醫(yī)生拒絕，無法分析。而軟件推薦被拒絕的主要原因是血壓正常，或者臨床醫(yī)生更喜歡使用血管收縮劑，這表明臨床醫(yī)生認(rèn)為壓力和容量都是充分灌注所必需的。表4列出了拒絕提示的完整原因。假設(shè)如果所有推薦的輸注方案都被接受，并給予液體，后續(xù)推薦的選擇會更少，因為最初的液體會充滿血管空間。臨床醫(yī)生對軟件提示的依從性可能影響了SV變異度的平均目標(biāo)時間，但在我們的研究中，這一比例僅為73%。相比之下，Joosten等人的報告中對軟件提示的遵從性很高，相對應(yīng)的目標(biāo)時長也很高(92%)。也就是說臨床實踐的可變性可能會影響研究方案的依從性，從而影響反應(yīng)率。但是不同醫(yī)院的反應(yīng)率是相似的(表2)，這也支持我們的初步結(jié)論。在輸液過程中手術(shù)或病人情況的改變常常是是不可避免的。例如，在接受輸液提示后，手術(shù)或患者的情況可能會迅速改變。如果給予了血管加壓劑之類的藥物，或者在輸液過程中改變了患者的體位，則臨床醫(yī)生被指示在臨床平臺中將已接受/輸注的液體記錄從分析中刪除。事實上幾乎一半的軟件推薦提示被拒絕，這并不令人驚訝，這可能是因為臨床醫(yī)生對這種新穎的軟件缺乏信任。但在輸液過程中，手術(shù)或患者情況的變化是不可避免的，這使得無法確定推薦藥物的真實效果。系統(tǒng)性能應(yīng)在各種臨床環(huán)境中進一步評估，并與更經(jīng)常接受軟件建議的臨床醫(yī)生一起進行評估。此外，麻醉水平、手術(shù)刺激、血管活性藥物和心血管基礎(chǔ)狀況可以影響是否給予液體藥物的決定以及隨后的SV反應(yīng)。雖然我們沒有麻醉水平或手術(shù)條件的數(shù)據(jù)，但我們確實評估了血管升壓劑的使用時機對主要終點的影響。當(dāng)液體輸注后15分鐘內(nèi)給予血管活性藥物時，SV變化沒有太大差別，這支持了我們的初步結(jié)論。此外，我們還評估了不同醫(yī)院臨床醫(yī)生的反應(yīng)率的差異。雖然不同地點的反應(yīng)率不同，但似乎對結(jié)果沒有太大影響。與之前關(guān)于液體管理實踐的報告一致，大部分差異歸因于臨床醫(yī)生的經(jīng)驗。

Acumen Assisted Fluid Management軟件和監(jiān)控系統(tǒng)依賴于來自動脈血壓波形的準(zhǔn)確信息，以及需要提供輸液細(xì)節(jié)的專業(yè)臨床醫(yī)生。來自SV變異度的信息和來自過去對輸液的血流動力學(xué)反應(yīng)的信息相結(jié)合，有助于軟件區(qū)分液體反應(yīng)性事件和無反應(yīng)性事件。例如，在其他條件相同的情況下，當(dāng)患者可能被認(rèn)為對液體敏感(即SV變異度升高)，但對過去的輸液沒有反應(yīng)時，軟件會學(xué)習(xí)拒絕額外的輸液提示。這種學(xué)習(xí)模仿臨床思維是該軟件的一個理想功能。另一方面，該軟件增加了正常的臨床操作工作量。例如，臨床醫(yī)生需要記錄開始時間、停止時間和輸液量。

我們的研究旨在評估該軟件為臨床醫(yī)生決策支持工具的有效性，為中到高風(fēng)險手術(shù)患者提供個性化的液體管理建議。我們發(fā)現(xiàn)軟件推薦輸液后SV的增加比臨床醫(yī)生決定輸液后的增加更多，并且當(dāng)遵循軟件的建議時，預(yù)期的SV目標(biāo)更容易達到。然而，我們的研究結(jié)果的普遍性受到以下因素的限制：我們專注于中到高風(fēng)險的外科患者，要求對患者通氣的潮氣量超過理想體重的8ml/kg，以及排除體重指數(shù)大于或等于35 kg/m2的患者、瓣膜心臟病和心房顫動等。此外，這些因素的臨床重要性仍不清楚。就這一點而言，目前尚不清楚有針對性的液體管理是否能改善實質(zhì)性結(jié)果。需要進一步進行隨機試驗來確定軟件導(dǎo)向的液體管理是否可以改善重要結(jié)果。

總而言之，在重大非心臟外科手術(shù)中，輔助液體管理軟件推薦的輸液比臨床醫(yī)生決定的輸液顯著增加SV的發(fā)生率高出約60%。此外，軟件推薦輸液的SV增加的絕對值比臨床醫(yī)生決定輸液高出40%。因此，該軟件是對臨床判斷的有益補充，有助于確定在重大非心臟手術(shù)期間何時需要液體輸注。

述評

術(shù)中液體管理一般分為限制性輸液、開放性輸液和目標(biāo)導(dǎo)向輸液，對于各自的適應(yīng)癥和效果一直存有爭議。目前，一些基于人工智能技術(shù)的自動化軟件正在開發(fā)使用，為各種術(shù)中液體管理提供臨床決策。這項多中心前瞻性研究在置入動脈導(dǎo)管患者中通過軟件評估并給予輸液建議，目的是增加SV。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，和臨床醫(yī)生決策相比，軟件推薦輸液達到SV預(yù)期目標(biāo)的比例和SV絕對值均顯著升高，提示該軟件具有較高的臨床應(yīng)用價值和前景。 然而，臨床狀況復(fù)雜多變，任何軟件均有相應(yīng)的局限性，均不能完全模擬真實的臨床情景，也不能完全代替臨床醫(yī)師的決策。為了提高軟件的通用性，尚需進行一系列在不同手術(shù)類別、不同身體狀況患者圍術(shù)期輸液的多中心研究，反復(fù)驗證并加以優(yōu)化，以期進一步服務(wù)于臨床。

翻譯：周進

審校：馮善武 袁紅梅

 

參考文獻

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