使用生物阻抗矢量分析、脑钠肽和中心静脉压评估机械通气重症监护患者的容量

摘要

目的．危重病人容量评估的策略是有限的，但早期目标导向的治疗可以改善结果。中心静脉压(CVP)、生物阻抗矢量分析(BIVA)和脑利钠肽(BNP)是潜在的有用工具。我们研究了这些措施的效用，单独和联合，以预测变化的氧合。方法．34名机械通气患者进行了研究，其中26人的数据超过了研究第一天。评估CVP、BIVA、BNP与氧合指数(O₂I)采用横断面(基线)和纵向方式，使用单变量和多变量建模。结果．基线时，CVP和O₂我正相关(；)，而CVP与BIVA则弱相关(；）.各变量斜率随时间变化的关系可以忽略不计，BNP的斜率与O相关₂我(；）.比较CVP、BIVA、BNP的三分之一斜率与O的斜率₂我发现BNP和O之间只达成了不大的协议₂我(；）.在回归模型中，只有BNP与O显著相关₂我;然而，在模型中加入CVP加强了这一点。结论．BNP在重症监护中似乎是一种有价值的无创测量容积状态的方法，应该以前瞻性的方式进行评估。

1.目的

危重病人的量评估和管理仍然具有挑战性[1］.在指导治疗的时机、选择、液体量和容量评估类型方面的问题仍在研究中。而早期的容量复苏和目标导向治疗已被证明可以提高死亡率和发病率[2，3.降低急性肾损伤的风险[3.]，对已确诊急性肺损伤患者的治疗显示，较保守或“干”的治疗策略比自由或“湿”的治疗策略更合适[4］.评估液体状态的研究表明，简单的中心静脉压(CVP)监测与更具侵入性的手段(如肺动脉闭塞压力)一样有效和安全[5］.然而，很明显，CVP并不能说明全部情况，因为右侧压力高的患者有效循环容量可能减少、正常或增加。

生物阻抗矢量分析(BIVA)允许从测量组织电阻率到单频或多频发射信号来测定细胞外液体体积和全身水分总量。BIVA用于血液透析患者的容量管理已有几十年的历史。然而，BIVA在危重患者中的应用尚未得到广泛研究，用于确定容量状态的数据来自血流动力学稳定的患者[6，7］.

脑利钠肽(BNP)是一种用于识别液体超载和充血性心力衰竭患者的生物标志物[8］.在重症监护中，它已被证明与死亡率和发病率相关，尽管它尚未被用于指导治疗[9，10］.

我们进行了一项初步研究，以检查CVP、BIVA和BNP之间的关系，以确定哪种测量或组合测量与危重通气患者的容量状态有关。

2.方法

本研究由意大利维琴察圣波托洛医院的机构审查委员会批准，并在重症监护病房(ICU)进行。任何需要机械通气的成人患者都符合条件。由于BIVA的技术要求，任何上肢或下肢截肢、严重横纹肌溶解或双上肢或下肢丹毒的患者均被排除在外。由于该研究需要随时间的连续测量，任何预计不能存活72-96小时的患者都被排除在外。任何最近做过心脏手术的患者也被排除在外，因为BNP和CVP可能严重倾斜。同样，失代偿性心力衰竭或急性冠脉综合征患者也被排除在外。据报道，BIVA载体来源于白种人[6，我们排除了非白种人。在没有进行正式的样本量计算的情况下，对30-40例患者进行了样本量登记。

在开始机械通气的48-72小时内，进行基线评估，包括CVP、BIVA和血液样本BNP、血细胞比容和肌酐。用Triage MeterPro (Biosite Inc.， San Diego, CA)测定BNP。CVP和BIVA由单独训练过的观察员以盲法记录。以右心房水平为参考点，通过连接到校准传感器的中心静脉导管获得CVP。BIVA采用体积描记仪发射800-μA和50 khz交流正弦电流(EFG Electrofluidgraph, Akern s.r.l.， Pontassieve, Florence, Italy)和以前发表的方法[11］.记录患者原发病史、收缩压(SBP)、舒张压(DBP)、平均动脉压(MAP)、心率(HR)、体重、尿量、降压剂量、PO₂(FiO)₂，平均气道压力。每隔24和48小时进行额外测量，以尽量减少BNP的日变化。计算其间的流体平衡。

CVP被归类为“低”(< 4cm H)₂O)、“高”(≥14 cm H₂O)，或“正常”(4-14厘米高₂O) (4］.对于BIVA，根据已发表的基于正常人的阻力/身高(R/H)参考文献，考虑了三种模式，并根据年龄、性别和体重进行了调整[7]: 75%耐受椭圆(目标的上极)外的长向量被归类为“脱水”，75%耐受椭圆(目标的下极)外的短向量被归类为“高水合”，其余为“正常水合”。BNP被认为是一个连续变量，也被分为三等分。氧合指数(O₂I)计算为平均气道压力除以PO的比值₂/ FiO₂乘以100 [4，然后把结果分成三分块。

使用最小二乘回归，测量随时间变化的CVP来估计斜率，ΔCVP被分为“下降”(< - 2厘米/24小时)、“上升”(>2厘米/24小时)或“稳定”(ΔCVP从- 2到2厘米/24小时)。BIVA随时间的变化估计为R/H随时间的斜率，>30 ohm/m/day被归类为“下降ECF”;< - 30 ohm/m/day为“上升ECF”，±30 ohm/m/day为“稳定ECF”。用BNP的绝对值来估计BNP的斜率，并将这些斜率分为三等分。的斜率啊₂我被分成三块。当病人被拔管时，将最后可用的平均气道压力往前推，并使用最近的动脉血气值来估计O₂我的目的是计算斜率。

CVP、BIVA和BNP的斜率与O的斜率之间的协议₂我是用卡帕的统计数据估计的。在基线时评估O的单变量相关性₂I, CVP, BIVA, BNP。还评估了这些变量与血流动力学参数、液体平衡和其他临床参数(如红细胞压积和肌酐)之间的变化斜率。对O进行多元线性回归₂我和ΔO₂I作为连续因变量。

3.结果

34例患者被纳入研究，其中22例(64.7%)为男性，最常见的入院诊断为创伤，12例(35.3%)。其余基线特征见表1．大多数患者在基线时没有使用升压药或收缩剂，而平均去甲肾上腺素剂量是μcg /公斤/分钟;多巴胺是μcg /公斤/分钟。在基线横断面分析中，CVP、BIVA或BNP的三分位与O无相关性₂我;而连续变量CVP与O之间的相关性较弱₂我(；)(见图1)， CVP与BIVA呈弱负相关(；）.

26名受试者在第一天研究后仍有数据可用，以估算CVP、BIVA、BNP和O的变化斜率₂一、CVP变化的平均斜率为0.03 mmHg/day, BIVA变化的斜率为−6.1 ohm/m/day, BNP变化的斜率为60.3 pg/mL/day, O变化的斜率为₂我每天0.12美元。

比较CVP、BIVA、BNP的三分之一斜率与O的斜率₂我透露了BNP和O₂我(；)，其他变量之间不一致。BNP与O的三分位关系₂I的斜率如图所示2．同样，用Spearman相关法，BNP的斜率与O的相关性较弱₂我(；)如图所示3.．在检验所有基线变量和CVP、BIVA和BNP斜率作为潜在变量的回归模型中，只有BNP与O显著相关₂在模型中加入CVP加强了这一点。BNP的斜率每增加三分位，O₂我增加了1.29 (95% CI 0.18-2.41;）.

4.结论

这是第一个试图找到最合适的微创床边工具组合来评估需要机械通气的危重患者容量的研究。虽然基线时的任何标记物，无论是单独的还是联合的，都无助于预测那些受试者的氧合水平会改善或恶化，但我们发现BNP随时间的变化与O的重要变化相关₂I.此外，有迹象表明在多变量建模中结合CVP和BNP进一步加强了后者与O变化的关联₂我。

很直观地认为，体积的测量，无论是血管内或血管外(间质)体积的测量，都与肺功能和氧合有关。例如，动物研究表明，体液平衡可以影响严重“高渗透性”肺水肿的发病和消退[12，13］.过量的血管外肺水是所有类型肺水肿的特征[14]，较低的血管外肺水与液体平衡、呼吸机天数减少和ICU住院时间相关[15］.我们选择CVP是因为局部实践中大多数机械通气患者的中心静脉通路适合测量CVP。此外，研究表明，临床测量如颈外压和CVP之间具有很高的一致性[16];因此，在所有科目中，都可以得到一份关于CVP的现成估计数。我们选择BIVA是因为其易于使用和无创的特性，以及它能够提供血管外水的估计。选择BNP是因为其对心肌伸展的反应能力[17]及其在以往研究中作为预后预测指标的效用[9，10］.

我们没有发现添加BIVA来帮助我们队列患者的体液评估。此前，Piccoli和他的同事[6]表明CVP与阻抗矢量分量之间存在一定程度的负相关，但在CVP显著升高的组中这种负相关较强，而在CVP较低的组中这种负相关较弱。这些作者认为，CVP和BIVA联合应用可能有助于危重患者的容量评估和管理。我们无法证明BIVA和CVP之间的任何相关性，也不能预测氧合。我们的研究与Piccoli的主要区别在于后者研究中少数患者接受了机械通气，而这是我们的研究合格性的要求。这可能起到了一定的作用，因为机械通气呼气末正压(PEEP)可能会系统性地提高CVP，并可能削弱CVP与BIVA之间的任何潜在关系。此外，本研究中所有患者的PEEP值均较高(8-10 cmH)₂O)。

我们能够证明BNP的变化与O的变化有关₂I，在多变量回归中，通过纳入CVP的变化斜率，这种关系得到适度加强。O的选择₂作为一个结果，我可能会被批评为一个替代品，但研究人群不够大，我们无法预测更重要的临床结果，如肺损伤评分、ICU住院时间或机械通气天数等。然而,阿₂在急性呼吸窘迫综合征(ARDS)临床试验网络研究中，I已被证明与这些更重要的结果密切相关[4］.该研究的另一个局限性是，用于评估容量的方法没有与其他方法如超声心动图、下腔静脉超声、脉压变化或努力容量变化进行比较。这是一个公正的批评;但是，所提出的研究是一系列试点工作中的第一项，其目的是审查数量评估的不同组合。在我们的机构中，利用FloTrac传感器和Vigileo监测器(Edwards Lifesciences, s.a.， st - prex Switzerland)测量重症患者卒中量变化的其他研究正在进行中。

一项更大的研究可以让我们更有信心地探索更多的极端值。例如，对数据的检查显示出在极端情况下更大的可变性，而更大的样本量将允许对关系进行更复杂的分析，以看看非线性建模是否能提供更紧密的数据拟合。

另一个限制是患者的数量，在这些患者中，主要的入院诊断是创伤(约三分之一)。而其余患者则有各种各样的情况，包括呼吸衰竭、意识水平下降、败血症、颅内出血或中风;将其推广到整个重症监护人群是困难的。另一个潜在的限制与我们选择等待48-72小时来登记患者有关，在这段时间内，他们可能已经稳定到一个点，可能会抑制我们观察到的关系的强度。

我们的结果与Levitt及其同事最近的研究结果一致[18他对危重病人进行了一项类似的前瞻性队列研究，并比较了各种容量状况的测量方法。在他们的研究中，我们发现随着时间的推移，CVP和BNP之间没有关系。然而，我们的研究的不同之处在于，我们在多变量模型中检查了这些参数的组合，并发现它们在预测氧合改善方面提供了互补的信息。

综上所述，单靠床边测量容积状态、CVP和BIVA对预测O的有利变化没有帮助₂而BNP随时间的变化确实与O的变化相关₂I.有迹象表明联合CVP和BNP提高了预测O变化的能力₂I.对通气危重患者进行优化CVP和BNP的干预是否会改善预后，还需要进一步的前瞻性研究。

致谢

作者非常感谢San Bortolo医院重症监护室的医生和护士，他们帮助确定了适合研究的对象，并捕捉了分析所需的重要血液动力学和临床参数。

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