Phân loại tương tác bệnh nhân-máy thở và Phương pháp đọc dạng sóng máy thở

A Taxonomy for Patient-Ventilator Interactions and a Method to Read Ventilator Waveforms

Eduardo Mireles-Cabodevila, Matthew T. Siuba and Robert L Chatburn

https://doi.org/10.4187/respcare.09316

Cite as: RESPCARE 2021; 10.4187/respcare.09316. Received: 31 July 2021.Accepted: 31 July 2021

Dịch bởi: BS. Đặng Thanh Tuấn – BV Nhi Đồng 1

Một nhà thông thái đã từng nói: điều đơn giản hiếm khi được nhìn thấy, và điều được nhìn thấy thì hiếm khi hiểu được. Nói gì khi điều đó là phức tạp?

MỞ ĐẦU

Các dạng sóng của máy thở cung cấp cho chúng ta một lưu lượng thông tin liên tục về cả sinh lý và tương tác của máy thở với bệnh nhân. Thông tin này là vô giá cho việc chăm sóc bệnh nhân. Là những nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc tích cực, chúng ta cần thay đổi cách nhìn màn hình máy thở cơ học. Thông thường, đào tạo về các dạng sóng của máy thở dựa trên nhận dạng mẫu đơn giản (ví dụ: kích hoạt kép, kích hoạt bị bỏ lỡ) và cuối cùng chỉ là một bài tập dựa trên kinh nghiệm chứ không phải là một quá trình có hệ thống.

Một bác sĩ trong quá trình đào tạo dành vô số giờ để học cách đọc EKG. Các biểu hiện điện của hoạt động của tim cung cấp một cửa sổ cho chức năng và sinh lý của tim. Biết cách đọc điện tâm đồ là một kỹ năng quan trọng mà tất cả các bác sĩ lâm sàng phải thành thạo. Trong thực hành lâm sàng hàng ngày, chúng tôi theo dõi điện tâm đồ liên tục tại giường bệnh để cung cấp thông tin quan trọng. Nhiều trung tâm có các cá nhân giám sát liên tục để nhận ra các hình thái nguy hiểm. Chúng tôi in, giải thích và ghi lại các dải điện não đồ mỗi ca trong phòng chăm sóc đặc biệt của chúng tôi. So sánh điều này với thực hành của chúng tôi với máy thở, sự thiếu hụt trong cách tiếp cận của chúng tôi ngay lập tức trở nên rõ ràng. Có, chúng tôi quan sát màn hình máy thở và cài đặt tài liệu, nhưng chúng tôi không thu thập bất kỳ thông tin nào về phần diễn giải. Tất nhiên, có những bác sĩ trên khắp thế giới thường xuyên đọc các dạng sóng của máy thở và giải thích các tương tác giữa máy thở của bệnh nhân, nhưng điều này dường như là ngoại lệ chứ không phải là quy luật.

Một thách thức khác là có rất nhiều thuật ngữ được sử dụng để mô tả các tương tác giữa bệnh nhân với máy thở. Không có từ vựng được chuẩn hóa để mô tả những gì chúng ta thấy. Các bài báo đánh giá, nghiên cứu và báo cáo trường hợp sử dụng các tên và định nghĩa khác nhau cho các mẫu được quan sát^1,2. Một số sử dụng nguyên nhân (ví dụ như kích hoạt ngược), kết quả (ví dụ như nhịp thở chồng), các kiểu mẫu (ví dụ như kích hoạt kép) hoặc các thuật ngữ không rõ ràng (ví dụ như không đồng bộ lưu lượng) mà chúng ta sử dụng và hiểu, nhưng nó tạo ra các vấn đề trong giáo dục, nghiên cứu và học thuật.³

Có một số lý do lịch sử và thực tế cho sự thiếu hụt thực hành của chúng ta. Thứ nhất, máy thở ban đầu không cung cấp màn hình đồ họa. Thứ hai, bản chất của màn hình, là một hình ảnh tức thời và không có bản in, khiến chúng tôi khó ghi lại và phân tích các dạng sóng hơn. (Một số máy thở cho phép chụp màn hình dưới dạng tệp hình ảnh, nhưng điều này không thuận tiện). Cuối cùng, và có lẽ quan trọng nhất, chưa bao giờ có một phương pháp hệ thống, chính thức, được chấp nhận rộng rãi để đọc các dạng sóng này như đối với EKGs.⁴ Hầu hết chúng ta đều dựa vào việc tự học, trải nghiệm và học hỏi từ những người cố vấn.

Ở đây chúng tôi đề xuất một danh pháp và phân loại chuẩn hóa cùng với một phương pháp đọc dạng sóng máy thở dựa trên kiến thức về các phương thức thở máy, sinh lý của hệ hô hấp và phân tích các tương tác của bệnh nhân với máy thở. Phương pháp này có 3 bước, giúp phân tích đầy đủ các dạng sóng.

BƯỚC 1. XÁC ĐỊNH TAG CHO CHẾ ĐỘ (CHẾ ĐỘ HIỆN TẠI LÀ GÌ )

Để xác định một chế độ, bạn phải học một từ vựng nhỏ nhưng chuyên biệt về các thuật ngữ được tiêu chuẩn hóa và phân loại được sử dụng để phân loại các chế độ. Chúng tôi đã viết nhiều về chủ đề này.^{5– 7} Một cách ngắn gọn, một chế độ có thể được xác định là sự kết hợp cụ thể của ba thành phần, biến kiểm soát, chuỗi nhịp thở và sơ đồ nhắm mục tiêu (Hình 1), chúng tôi tóm tắt ba thành phần này bằng một viết tắt được gọi là Nhóm thuộc tính phân loại (TAG, Taxonomic Attribute Grouping). Các bác sĩ lâm sàng có thể phân loại các chế độ của bất kỳ máy thở nào bằng cách sử dụng phân loại ⁵. Chúng tôi đã phân loại tất cả các chế độ trên hầu hết mọi máy thở được sử dụng ở Hoa Kỳ⁸. Bản thân phân loại chế độ đã được mô tả trong hầu hết các sách giáo khoa hiện hành có các chương về thở máy^9–14. Chúng tôi duy trì một cơ sở dữ liệu công khai đang phát triển chứa mọi chế độ trên mọi máy thở (Tài liệu bổ sung). Ngoài ra, một tập hợp con của các chế độ này, dành cho máy thở tại bệnh viện của chúng tôi, đã được đặt trên một thẻ bỏ túi mà chúng tôi gọi là Bảng Chế độ TAG (Hình 1).

Có một số lý do tại sao phân loại chế độ là một bước thiết yếu, nhưng lý do chính là tên thương mại của chế độ không nhất thiết đại diện cho hành vi thực tế của chế độ. Ví dụ cổ điển làm nổi bật điều này là chế độ có tên Kiểm soát thể tích được điều chỉnh áp lực (Pressure Regulated Volume Control) (trên máy thở Getinge Servo), thường được cho là chế độ điều chỉnh thể tích.¹⁵ Chế độ này có sẵn trên nhiều máy thở khác, nhưng với các tên chế độ độc quyền khác nhau (ví dụ: Volume Control Plus hoặc Volume Guarantee) hoặc có thể được kích hoạt dưới tên chế độ khác (ví dụ: Volume Control + Auto flow trên máy thở Dräger V500) với tên của chế độ thậm chí không thay đổi. Tất cả các chế độ này có cùng một TAG, PC- CMVa cho chúng ta biết những điều sau: Biến số kiểm soát là áp lực (PC), trình tự nhịp thở là thông khí bắt buộc liên tục (CMV) và sơ đồ nhắm mục tiêu là thích ứng (a). Chúng tôi sẽ mô tả thêm tất cả những điều này bên dưới, nhưng vấn đề là để có thể đọc được các dạng sóng của máy thở, chúng ta phải hiểu máy thở được lập trình để làm gì. TAG cho bạn biết điều đó. Nó xác định ba thành phần của chế độ (biến kiểm soát, trình tự nhịp thở và lược đồ nhắm mục tiêu) giúp bạn phân tích các dạng sóng để đọc sinh lý bệnh nhân (Bước 2) và tương tác giữa bệnh nhân – máy thở (Bước 3).

BƯỚC 2: XÁC ĐỊNH TẢI

Các dạng sóng áp lực, thể tích và lưu lượng của máy thở chứa thông tin quan trọng về sinh lý của hệ hô hấp. Không cần bất kỳ sự can thiệp nào khác, chỉ cần quan sát các dạng sóng, bác sĩ lâm sàng có thể xác định tải (load) chính của hệ hô hấp (Hình 2). 

Hình 1. Tóm tắt phân loại chế độ máy thở và kiểu mẫu thẻ chế độ TAG. Một chế độ có thể được mô tả bởi 3 thành phần: Biến kiểm soát nhịp thở, Trình tự nhịp thở và lược đồ nhắm mục tiêu. Chúng tôi sử dụng Nhóm phân bổ theo phân loại (TAG) để tóm tắt các tính năng này. Chúng tôi có thể phân loại tất cả các chế độ hiện có trên máy thở bằng Thẻ chế độ TAG, cho phép xác định nhanh các tính năng của từng chế độ.

Trong quá trình hít vào, các cơ hô hấp hoặc/và máy thở tạo ra áp lực để cung cấp lưu lượng và thể tích chống lại áp lực ngược từ các đặc tính sức cản và đàn hồi của hệ thống hô hấp. Mô hình toán học mô tả điều này là Phương trình chuyển động (Equation of Motion) của Hệ hô hấp. Có nhiều dạng của phương trình này, nhưng một dạng đơn giản được biểu thị là:

P_mus + P_vent = E.V + R.V̇ (1) trong đó P_vent là áp lực thở ra do máy thở tạo ra (trên PEEP), P_mus là áp lực hít vào do cơ hô hấp tạo ra, E là độ đàn hồi (cm H₂O/mL), V là thể tích (mL), R là sức cản (cm H₂O/L/s), và V̇ là lưu lượng (L/phút), tất cả đều được đo liên quan đến giá trị cuối kỳ thở ra của chúng. Thuật ngữ E.V là độ lớn của áp lực và được gọi là tải đàn hồi (elastic load) (P_E, lực làm giãn nở thành ngực và phổi). Thuật ngữ R.V̇ cũng là độ lớn của áp lực và được gọi là tải sức cản (resistive load) (P_R, lực tạo ra lưu lượng qua đường thở, cả tự nhiên và nhân tạo). P_vent và/hoặc P_mus phải vượt qua tải đàn hồi và tải sức cản để đạt được chuyển động của không khí.

Hình 2. Biểu diễn đồ họa của phương trình chuyển động và tải trên dạng sóng của máy thở. P_mus, Áp lực do bệnh nhân tạo ra; P_vent, áp lực do máy thở tạo ra; E, độ đàn hồi; V, thể tích; R, sức cản; ̇, lưu lượng; P_R, tải sức cản; P_E, tải đàn hồi. Chú ý, đối với tất cả các chế độ, khi bắt đầu thở, tải chính là sức cản; ở cuối nhịp thở, tải đàn hồi chiếm ưu thế.