患病率和败血性ICU患者期外收缩的时间分布:使用期外收缩预测流体响应能力的可行性

文摘

背景。期外收缩可能是有用的预测反应液治疗血液流动不稳定患者的但是他们的患病率是未知的。本研究的目的是评估的可用性期外收缩在重症监护室患者诊断为败血症。这项研究的目的不是要验证流体响应预测期外收缩的能力。方法。24小时心电图记录从50例诊断为败血症的便利样本提取MIMIC-II波形数据库,和ECG视觉检查正确的QRS波群检测。定制的基于RR算法识别潜在期外收缩间隔。两家评级机构直观地证实或拒绝潜在期外收缩然后室、室上,或者来历不明。期外收缩可用性计算extrasystolic覆盖每24小时心电图记录,24小时记录的百分比,一期外收缩发生在前30分钟。结果。的意思是extrasystolic覆盖(53.3%置信区间:42.8;63.6)%)和心室extrasystolic覆盖率为21.4 (13.5;29.8)%。评分者间信度是强大的确认/拒绝期外收缩。结论。期外收缩可用于流体响应预测败血症的病人中大约一半的时间。extrasystolic可用性,我们认为这种方法被认为是临床使用,如果未来的研究验证方法的流体响应预测能力。

1。介绍

液体管理可能是最常用的治疗策略当临床医生试图纠正危重患者的血流动力学不稳定。液体增加心脏前负荷,从而增加心脏中风体积如果心脏是在陡峭的部分Frank-Starling曲线操作。然而,如果心是操作的高原Frank-Starling曲线病人的心脏不会回应增加中风卷当液体管理。液体有一些副作用1],它强调需要方法,可以预测流体响应性,也就是说,是否流体政府将改善血液动力学。

从历史上看,已经提出几种方法来预测流体响应在重症监护室(ICU)设置。然而,尽管直观地有用,预估计变量如中央静脉压力是不可靠的流体响应预测(2]。家庭的动态变量,例如,脉压变化和中风体积变化,构成可靠的变量(2),但只有在一个狭窄的群ICU患者深镇静和通风与特定的呼吸机设置(3]。当潮气量低(低于7毫升/公斤)或病人自主呼吸的努力,动态变量成为不可靠的(4- - - - - -6]。被动的腿提高是一个可靠的替代方法(7),需要心输出量监测,不是一个连续测量,而是需要一个干预,这也是最近的情况建议但不呼气阻塞测试等方法进行验证。对于绝大多数的ICU患者,不变量连续监测提供广泛适用和可靠的流体响应预报。

在寻找额外的方法仅依赖持续的监控,我们最近建议分析自发发生期外收缩可能是一个新颖的方法来预测流体响应(8]。postectopic击败extrasystolic配置中增加预加载由于代偿间歇也可能由于一个贫穷的弹射的异位。postectopic击败的血流动力学响应分析,例如,多少收缩压的变化与之前相比窦节拍,可能预测流体响应能力。基于实验数据(9)以及临床资料(8,10),这种方法似乎很有希望。临床验证在不同的患者群体是至关重要的考虑方法的使用在临床实践中,这种特定方法的另一个关键问题是:在多大程度上是日常ICU中可用期外收缩设置?postcardiac手术病人、期外收缩可用之前预定的61%的体积膨胀nonatrial颤postcardiac手术患者(8]。这个数字可能并不令人惊讶,当nonhospitalized老学科的比较数据,估算的存在期外收缩97%以上的学科(n在24小时内= 1372),例如,超过50%的老年人(> 80岁)已经超过15小时室上期外收缩。不过,报道extrasystolic发生不同(11在这个背景下,很难解释。从根本上说,它是未知到什么程度期外收缩发生在ICU人口。如果病人有一个期外收缩,这可能是预测流体响应,但预测价值肯定会降低随着时间的推移,由于临床变化,例如,治疗变化和疾病恶化/改进。因此,我们建议,期外收缩是有用的在一个30分钟的时间窗口期外收缩(发生后8]。

本研究的目的是评估期外收缩在多大程度上在败血症的病人在ICU(基于上述30分钟规则)不验证的方法其预测流体响应的能力。我们调查了便利样本败血症的病人,病人因为败血症病人构成类别,流体响应预测尤为重要在ICU (1]。

2。材料和方法

2.1。数据材料

分析基于连续波形记录ecg的ICU患者匹配MIMIC-II临床数据库记录,进一步详细地描述http://www.physionet.org(12]。模拟数据库是一个数据库通过美国当局放弃从鉴定病人同意,他们的数据在数据库中。全球数据库可供研究人员。所选择的数据集包含50个独特的患者被诊断为败血症(13,14)和心电图(铅II)记录了至少24小时不断。24小时心电图记录持续时间被截断覆盖完整的生理周期。50波形选择基于连续的数字id在数据库中。这些主题id历来是随机分配,因此没有下令对入学的时间。我们认为这种方法最可再生的。人口和临床特点为整个剩余人口与临床数据库(n= 2461)也比较包括分组人口中提取诊断为败血症(n= 429)。这些痛苦并没有局限于存在,类型,或波形监测的长度。只存在在数据库中(n= 2461)和脓毒症诊断(n= 429)提取标准。的几个ICU招生,第一个入住ICU被选为这些病人。血管加压的使用被定义为下列管理:去甲肾上腺素,多巴胺、肾上腺素、血管加压素,异丙肾上腺素、去甲肾上腺素、多巴酚丁胺。

2.2。Extrasystolic覆盖率的定义

在这项研究中,我们定义这个词,extrasystolic覆盖,随着时间的分数在24小时心电图记录,在至少一期外收缩发生在前30分钟,见图1为进一步解释。

2.3。从模仿和R峰值修正提取ecg Kubios HRV软件

人口统计学和临床特点提取MIMIC-II临床数据库(生理波形记录匹配)。24小时心电图数据从数据库模拟的波形转换到一个文件中读到公开可用的软件,Kubios HRV [15)(Kuopio芬兰东部大学,芬兰)。在受试者的情况下超过一个24小时记录可以从单个与监控几天或多个招生入学,我们首先包括顺序确定24小时记录。

Kubios的自动非线性波检测是视觉检查和纠正。对心室异位胜(QRS形态改变),我们是最大的偏差(即非线性波在复杂。,无论是积极的还是消极的等电点线)。最初的视觉检查和校正Kubios是由两位作者之一(我或STV)。ecg与心房纤颤或其他心律失常/问题从而排除自动检测整个24小时段被称为没有可分析的和分配一个extrasystolic覆盖率为0%。

2.4。检测潜在的合格期外收缩

纠正RR间隔时间序列自动分析:RR间隔较前减少20%以上的RR间隔确定一个潜在的合格期外收缩(20%限制确保改变预加载在随后postectopic击败(8])。同时,所有10个RR间隔前一个潜在的合格期外收缩必须窦节拍(因为它们构成“基线”方法)。我们认为这一标准是如果没有十前RR间隔超过10%高于或低于中位数的十个RR间隔(允许自然心率变异性)的存在。

2.5。手动分类检测潜在的合格期外收缩

心电图段周围潜在期外收缩(n= 10944)被两个人视觉分类评级机构(作者我和STV)。检验组织通过一个自定义脚本,每个潜在的心电图期外收缩(和周围的心跳)和等待评定等级的分类分为四类:“室性期外收缩,”“室上期外收缩,”“来历不明的期外收缩,”或“错误的检测。“标准为室性期外收缩分类如下:(1)宽QRS波群(> 120 ms)(2)缺乏纵波(3)让形态学改变

不符合这些条件的案件中,期外收缩被归类为室上。在满足一些但不是全部标准情况下,这是一个主观决定指定期外收缩为“室”或“室上”或分类为“期外收缩来历不明的。”

室性和室上期外收缩之间的区别是在案件的起源期外收缩预测能力起到了一定的作用,尽管目前手头没有临床数据显示这个8]。我们报告整体extrasystolic覆盖和覆盖两种亚型的期外收缩。

在计算extrasystolic覆盖期外收缩发生在最后30分钟的录音被视为前心电图记录的前30分钟,也就是说,24小时内被认为是一个“封闭循环”(也见图1)。

2.6。统计数据和评分者间信度分析

临床和人口特征与卡方检验比较两个变量或Wilcoxon序数和连续变量的秩和检验。我们的50个病人与其余人口数据库在临床诊断为败血症(n= 429)以及整个剩余部分匹配的数据库(n= 2461)。特别是,可用已知影响反是extrasystolic发生(11,16]军团之间的比较(年龄、性别、高血压、心脏病;心脏病是分布定义为任何存在的充血性心力衰竭、心律失常、瓣膜病、肺循环障碍,或外周血管疾病Elixhauser子项、基于ICD9药品代码)。extrasystolic覆盖置信区间估计使用百分比计算方法引导样本(10000重新取样)。我们提出extrasystolic覆盖率估计整个群体的整体解释和对比,例如,动态变量的可分析的适用性还预测子群(例如,不包括心房纤维性颤动记录)排除的情况下,临床医生不会有预期的方法。

Extrasystolic覆盖人口的依赖和相关临床因素在三个多元线性回归模型分析了所有包括性别、年龄、高血压和心脏病。另外一个模型包括额外的并发症(Elixhauser和评分时省略高血压和心脏病物品,如上定义)第一个沙发得分(作为衡量疾病严重程度),另一个包含从入住ICU心电图记录开始时间,第三个还包括地图,心率,血管加压的使用可用的标记的血流动力学状态。评分者间信度分析的四类:“室性期外收缩”,“室上期外收缩,”“来历不明的期外收缩,”和“错误检测”使用未加权的科恩kappa。此外,评分者间信度计算团体“任何期外收缩型”和“错误的检测。“一个常见的分类是随后的分歧。最初咨询心脏病方面更加确定extrasystolic类型导致的结论是,高分辨率12导心电图,常常是必要的,以确定在不确定情况下的类型。Extrasystolic覆盖率估计报告为意味着(可信区间(CI))。统计测试是在R 3.2.1 (R核心团队,2015)或Matlab(2014版本,MathWorks公司,妈,美国)。

3所示。结果

50的心电图记录8没有可分析的(6由于心房纤颤和2由于踱步峰值和/或其他常见的心律失常)导致42 24小时ECG进行详细的心电图分析。的not-analyzable记录被分配一个extrasystolic覆盖率为0%。病人的人口统计和临床特点展示在表1。一般来说,这个群体特点不是很不同于其余败血症的病人匹配的子集。然而,选择50败血症的患者更高第一个沙发得分而剩下的败血症的病人。整个50-patient队列,53.3% (42.8;63.6)%的时间满是期外收缩根据30分钟保质期。可分析的记录,63.5% (53.4;73.1)的时间是覆盖着期外收缩(见图2)。只看着覆盖室性期外收缩,覆盖率为21.4 (13.5;29.8)% 50-patient队列和25.4 (16.7;34.9)%的可分析的队列42科目。室上期外收缩,覆盖率为41.1 (31.2;51.5)%和49.0 (38.2;分别为59.4)%。在42名可分析的记录中,除了两个病人(95%)至少有一个记录合格期外收缩;31例(73%)有至少50%的24小时覆盖期外收缩;和21例(50%)至少有24小时的75%。 In Figure3,合格期外收缩的数量为每个记录显示的类型和发生时间提取的24小时记录。中位数时间从入住ICU的开始24小时记录是50.8,差(1.0;144.6小时(n21 = 48),录音开始在第一次入住ICU后24小时。在多元线性回归分析,年龄()和心脏病()是唯一的显著影响因素extrasystolic覆盖所有三种模式。第一个沙发得分(被选中的队列,剩下的唯一区别败血症的病人)并不影响extrasystolic报道()。

3.1。评分者间信度

在10944个潜在期外收缩,10753期外收缩视觉确认和商定的评级机构。总共有919个分歧(简单的协议比例= 92%)。科恩kappa在四类分类是0.79。大多数这些分歧是系统性的,几期外收缩与相同的形态为一个特定的病人,例如,一个评定等级的多次分为室上和其他机密来历不明。评级机构的评估能力区分合格期外收缩和错误检测,所有类型的期外收缩(室上,心室,异位来历不明的)倒塌成一个单一的类别。这使得37分歧(简单协议比例= 99.7%)。Kappa分类的两个超级类别(合格期外收缩比错误的检测)是0.90。

4所示。讨论

这是第一个研究量化的发生期外收缩在感染性ICU患者中,和期外收缩可用于流体响应预测在大约一半的时间。虽然没有直接的可比性,但这些人物鲜明对比的动态变量作用约2 - 3%的ICU患者(3]。排除那些病人,医生不会期望期外收缩方法适用(如心房颤动),63.5%的时间是覆盖着期外收缩。这是按照临床验证研究postcardiac期外收缩方法的手术病人(61%在30分钟期外收缩观察期)(8]。动态变量使用的无可争辩的主要限制在ICU需求预加载不同的机制:机械通风控制模式下,潮气量、呼吸速率、合规、期外收缩方法等。在理论上,没有要求病人呼吸的方式。然而,由于任何呼吸模式诱发一些(循环)血压的变化,它可能是重要的考虑期外收缩方法当发生在一个呼吸周期,postectopic击败,这有可能提高现有分类方法与结果(8,10]。

潜在合格期外收缩的评分者间信协议分类是“温和”“强有力”的通用标准(17,18]。在评级机构不同意的情况下,最保守的分类(即主要被选出。期外收缩:“来历不明”或“错误的检测”)。37分歧的一个潜在期外收缩是否合格,26(70%)被评级可能解决期外收缩不合格(“正常”)。这样,这些37的相关比例的分歧似乎是简单的按钮按下犯的错误的评级,这是不切实际的,以避免当视觉检查和手动分类超过10000潜在期外收缩。882年的分歧在特定类型的期外收缩被评级的解决潜在期外收缩”来历不明的“841年(95%)的情况下。这可能导致低估的特定类型的期外收缩的频率(即。,室性和室上如图2)。

我们考虑的标准前十前窦比如果没有遇到的RR间隔超过10%高于或低于中位数的十个RR间隔前潜在的异位。这是自动提前验证了我们的定制软件的视觉检查。因为我们在这之后确认视觉验证每个期外收缩的资格和起源,我们确定的高患病率期外收缩s01606图等科目3确实是由合格期外收缩,而不是与心律失常如心房纤颤或耦合期外收缩。

方法的主要限制显然是临床医生不能等待期外收缩发生。尽管如此,信息在postectopic血压配置基本上是“免费”的病人监控与心电图和ABP但可能很难同时眼球在今天的显示器,考虑到最优截止,例如,收缩压变化到目前为止据报道约5%在临床设置(8]。期外收缩的方法,从理论上讲,不局限于一定的呼吸模式或肺的依从性,但是我们做预计,动态描述的方法有其他限制变量如心脏功能和填塞,所以这里介绍的报道估计应该被视为最大的潜力extrasystolic方法。不过,如果临床验证,基于本研究的数据,我们认为extrasystolic方法更适用于动态变量在加护病房。

影响extrasystolic协变量关于比较的临床报道,所选择的群体出现合理的代表剩余人口与脓毒症诊断与临床数据库(n= 429)。唯一显著的区别,第一个沙发得分(衡量疾病/脓毒症严重程度),并不影响extrasystolic覆盖在我们选择的群组(可分析的,n协变量= 42),和其他临床和人口影响extrasystolic覆盖率(年龄、性别、高血压和心脏疾病)没有不同选择的群组,其余败血症的病人。群很小,特别是多元回归,它可以合理地认为这不是动力公司关于extrasystolic上第一个沙发得分的影响的结论报道。然而,我们相信,我们的估计extrasystolic覆盖有资格估计给定否则好临床选择的群组之间的相似之处和剩下的人口患有败血症临床数据库匹配。我们认识到脓毒症严重程度可能会影响extrasystolic报道,虽然没有描述影响期外收缩的发生。然而,它已被证明,最近诊断为房颤的比例,从而nonanalyzable患者脓毒症的严重程度相关,在脓毒性休克患者有更高的风险(19]。这不是我们的小样本中发现,只有两个的21个病人接受了血管加压的治疗房颤(9.5%)对四个29日不接受血管加压的治疗(13.8%)。此外,extrasystolic发生估计(53.3%)的上下文中应该解释的相对较小的样本大小反映在估计的置信区间(42.8;63.6)%。规划的研究中,我们认为这个队列大小适合的估算的覆盖面,进一步关注验证分类(评分者间信分析)。检查更多的心电图记录将导致窄CI extrasystolic报道估计,但目前CI的象征在我们看来,类似于我们观察到在临床验证研究8,10]。

最后限制我们的研究中,脓毒症的标准已经更新(20.)在我们的数据分析和它是未知的,如果这将影响我们extrasystolic覆盖率估计。

5。结论

目前的研究表明,期外收缩相当用于流体响应预测感染性ICU患者。总的来说,我们相信,我们的系统的检测方法,最后共同分类以及强有力的协议在评分者间信度分析,导致一个非常可靠的估计实际extrasystolic覆盖率所选的队列。由医生决定是否的半杯水是半满还是半空extrasystolic覆盖率(53%的时间)。我们认为它是半满的,因为信息举行期外收缩似乎预测流体的响应能力和容易获得一半的ICU患者监测心电图和侵入性动脉压力。仍然相当高患病率/覆盖期外收缩不是验证该方法的预测能力,只有使其可行。未来验证研究期外收缩方法预测流体响应,例如,医疗ICU病人和病人全身麻醉前必须进行extrasystolic方法可以推荐供临床使用。

数据可用性

研究数据是基于公开的数据库,模拟,向世界各地的研究人员。

信息披露

丹麦医学研究理事会(DFF)不影响本研究或内容的手稿。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

JNE和STV负责研究的概念,研究设计,数据分析,解读数据,写论文的初稿,修改初稿至关重要的知识内容,并最终批准出版的版本。MX-W和CP负责研究的概念、研究设计、数据收集、初稿的修改至关重要的知识内容,并最终批准出版的版本。

确认

作者感谢心脏病专家,基督教Alcaraz Frederiksen extrasystolic深刻讨论的配置/形态。STV为丹麦医学研究理事会资助(DFF)(批准号4183 - 00540)。

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