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英国剑桥大学专栏

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剑桥出品必属精品-德力凯TCD(自动探头)无创计算压力反应指数(PRx)

发布日期【2019-06-04】 已浏览【】次

【文章来源】Frederick A. Zeiler,Peter Smielewski, Andrew Stevens, Marek Czosnyka, David K. Menon, and Ari Ercole《Non-Invasive Pressure Reactivity Index Using Doppler Systolic Flow Parameters: A Pilot Analysis》 JOURNAL OF NEUROTRAUMA 36:713–720 (March 1, 2019)

德力凯TCD自动探头监护系统具有全球唯一性,其三大特点:自动搜索血管、自动定位最佳血流信号、智能跟踪血流信号显著解决了目前临床上遇到的两大问题:1、脑血流长程监测时信号易丢失问题;2、临床操作手法欠佳,不易找到血流信号问题。

——题记

摘要
德力凯TCD自动探头

       本目标是使用基于非侵入性经颅多普勒(TCD)的脑血管反应性指数:收缩期血流指数(Sx_a)和平均血流指数(Mx_a)指数来预测压力反应性指数(PRx)。我们使用德力凯TCD的全自动探头来实现长程不间断的大脑中动脉脑血流(CBFV)监测,并行直接颅内压(ICP)监测。 PRx,Sx_a和Mx_a计算于高频采集信号。使用时间序列技术,确定PRx的自回归整合移动平均(ARIMA)结构并嵌入以下PRx的线性混合效应(LME)模型:PRx * Sx_a和PRx * Sx_a + Mx_a。使用80%记录的患者数据,创建和训练LME模型。通过Akaike信息准则(AIC),贝叶斯信息准则(BIC)和对数似然(LL)评估模型优势。然后基于两个优势模型使用剩余的20%的信号数据来预测PRx。通过Pearson相关性,线性模型和Bland-Altman(BA)分析比较预测和观察到的PRx。10名患者持续3-4小时连续不间断PRX的最佳ARIMA结构被确定为(2,0,2),并且这被嵌入所有LME模型中。 PRx的前两个LME模型被确定为:PRx * Sx_a和PRx * Sx_a + Mx_a。 两种模型的估计和观察到的PRx值密切相关(r> 0.9;对于两者均p <0.0001),对BA分析具有可接受的一致性。 使用这两种模型的预测PRx也被观察到的PRx适度地破坏,具有可接受的一致性(r = 0.797,p = 0.006; r = 0.763,p = 0.011;分别)。 通过应用ARIMA和LME建模,可以使用非侵入性TCD测量来预测PRx。

 

方法
德力凯TCD自动探头

通过侵入性和非侵入性方法的监测患者各种信号。通过德力凯EMS-9D配备的TCD全自动探头监护系统(Delica,Shenzhen,China,www.delicasz.com)进行大脑中动脉脑血流速度(MCA CBFV)评估。该设备可利用TCD全自动探头监护系统对大脑中动脉脑血流速度进行连续不间断监测,因为该TCD全自动探头监护系统具有自动调整探头方向搜寻血流的算法。据我们所知,这是首次通过TCD全自动探头监护系统在重症TBI患者中应用延长持续时间TCD的研究。

我们小组之前关于指数间关系的研究仅仅持续0.5-1小时,因为被传统TCD的监测持续性所局限。本研究旨在同时记录来自所有设备的3-4小时连续数据,该数据集也被证明是复杂时间序列建模和分析的理想选择。只有具有三小时或更长的连续、不间断的ICP和TCD记录的患者才被用于本研究。

结论

德力凯TCD自动探头

ARMA和LME建模的应用证明可以使用非侵入的TCD监测来估计PRx,例如Sx_a和Mx_a。 这是实验性的首次尝试,在临床应用之前需要进一步的工作。

全球唯一的自动探头监护系统!

 

Non-Invasive Pressure Reactivity Index Using.pdf