Time-adaptiver Modus, eine neue Beatmungsform zur Behandlung der ventilatorischen Insuffizienz – ein selbstlernendes System

Zusammenfassung

Die hyperkapnische Insuffizienz wird in den meisten Fällen durch eine Überlastung der Atemmuskulatur (Atempumpe) verursacht. Die besten therapeutischen Erfolge sind nach Behandlung der Grunderkrankung durch Beatmung zu erreichen, wobei ein höherer Entlastungsgrad vermutlich mit einem besseren Outcome einhergeht, sichtbar an einem niedrigeren PaCO₂-Wert und höherer Leistungsfähigkeit. Üblicherweise wird die Ventilation im assistierten Modus durchgeführt, d. h. der Patient triggert die Maschine mit dem Atemfluss. Eine kontrollierte Beatmung wird meistens nur bei sedierten Patienten durchgeführt, da dann keine ausreichende Spontanatmung für die Triggerung zur Verfügung steht. Es ist aber auch möglich, am wachen Patienten eine kontrollierte Beatmung durchzuführen, wobei das viel Erfahrung benötigt. Hierzu muss das Muster der Beatmungsmaschine dem des Patienten in etwa angeglichen werden. Ändern sich die Bedingungen am Patienten, so müssen die Parameter nachgeregelt werden. Um diese komplexe und zeitaufwändige Tätigkeit zu automatisieren, wurde ein time-adaptiver Modus (TA-Modus) entwickelt. Es handelt sich um einen in den Ventilator eingebauten, programmierten, selbstlernenden Algorithmus, der in der Anfangsphase das Beatmungsmuster des Patienten detektiert und dann über die Bewegungsgleichung unter Berücksichtigung der Resistance und Compliance ein Flussprofil erstellt, das dem des Patienten entspricht. Die Grenzbedingungen (insbesondere IPAP und EPAP) müssen durch den Arzt vorgegeben werden. Nach Detektion eines stabilen Atemmusters über einen Zeitraum von etwa 10 – 20 Atemzügen wird das errechnete Flussprofil langsam gesteigert, so dass das Atmungszentrum durch den Übergang in den kontrollierten Modus nicht irritiert wird. Es zeigt sich, dass nach etwa 3 – 5 Minuten die Eigenatmung langsam zum Erliegen kommt. Setzt die Eigenatmung z. B. nach Hustenattacken oder im REM-Schlaf in verändertem Muster wieder ein, so erkennt der Algorithmus eine Asynchronie (fighting) und geht wieder in die Analysephase zurück. Erst wenn eine neue Regelmäßigkeit der Atmung eingetreten ist, übernimmt der Ventilator wieder die Beatmung. Der neue Modus wurde in einer Zulassungsstudie validiert. Dazu wurden 21 Patienten mit stabiler ventilatorischer Insuffizienz, von denen 20 im kontrollierten T-Modus, einer im assistiert-kontrollierten ST-Modus eingestellt waren, auf den neuen Ventilator umgestellt unter polygraphischer Überwachung. Dabei sollten 7 im T-Modus, 7 im ST-Modus und 7 im TA-Modus eingestellt werden. Da sich 2 nicht auf den ST-Modus umstellen ließen, wurden schließlich 9 im TA-Modus eingestellt. Die PaCO₂-Werte vor und nach Beatmung waren bei allen 3 Beatmungsmodi nicht signifikant verschieden. Die subjektive Einschätzung der Beatmung während der Nacht unter dem TA-Modus wurde in 34 % als sehr gut, in 45 % als gut und in 21 % als nicht befriedigend bezeichnet. Hierbei ist zu berücksichtigen, dass es sich bereits um optimal eingestellte Patienten gehandelt hat. Der TA-Algorithmus ist ein selbstlernendes System, das das Atemmuster des wachen Patienten imitiert, um über eine kontrollierte Ventilation eine völlige Entlastung der Atemmuskulatur in einem begrenzten Zeitraum zu erreichen.

Abstract

Hypercapnic respiratory failure is usually caused by an overload of the respiratory muscles (respiratory pump). After treatment of the underlying disease, mechanical ventilation will achieve optimal treatment success and higher degrees of respiratory muscle unloading will improve the outcome in terms of lower PaCO₂ levels and improved exercise performance. Routinely assisted modes are being used for ventilation, where the patient has to trigger the ventilator with his effort. Controlled ventilation is usually applied in sedated patients lacking spontaneous breathing efforts that are necessary to trigger the ventilator. Controlled ventilation, however, is feasible in awake patients but requires operator expertise. In this process, the respiratory pattern of the ventilator has to be adapted to the patient’s own respiratory pattern. Changing conditions require a re-adaptation of parameters. In order to automatise this complex and time-consuming operation, a time-adaptive mode (TA-mode) has been developed. This programmed mode incorporates a self-learning algorithm, primarily detecting the patient’s respiratory pattern. The software then calculates a matching flow profile using a motion equation that gives consideration to resistance and compliance. The operator has to pre-select allowed ranges of parameters (especially in- and expiratory pressures, IPAP and EPAP). After detection of a stable respiratory pattern (usually after 10 – 20 breaths), the ventilator will slowly increase the calculated flow profile and achieve controlled ventilation without irritating respiratory centres of the brain. Respiratory drive will cease usually within three to five minutes. Restart of the respiratory drive, for example, after coughing or during REM sleep with an altered respiratory pattern will be detected as ventilator fighting and the programme will return to the analysis algorythm again. After the respiratory pattern has become stable, the ventilator will take over ventilation again. The new mode has been validated in an accreditation study. For this purpose we selected 21 patients with stable hypercapnic respiratory failure, most of whom (20) had previously been ventilated with a controlled T-mode and only one patient had previously been ventilated with an assisted mode and adapted them to the new ventilator under polygraphic surveillance. Each time seven patients were adapted to a T-, ST- and TA-mode, respectively. Two patients, however, could not be adapted to ST-mode ventilation and were switched to TA-mode. PCO₂ values before and after ventilation were not significantly different between modes. Patient satisfaction was rated very good in 34 %, good in 45 % and non-gratifying in 21 % of cases ventilated with TA-mode. Consideration has to be given to the fact that patients previously had been receiving optimal ventilator treatment. The TA-mode is a self-learning system, capable of copying the patients own breathing pattern while awake, in order to achieve complete unloading of the respiratory muscles through controlled ventilation during a circumscribed period.

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