Előszó
Ez a bejegyzés egy kutatási projekt tettem, mint a pulmonalis Critical care fellow 2011-ben. Ahhoz, hogy megértsük, meg kell tudni, hogy egy kicsit a történet mögött.
volt néhány ötletem a VBG értékek ABG értékekké konvertálására. A további vizsgálathoz a közzététel utáni adatokat kértem több kutatótól, akik az ABG vs. VBG adatokat összehasonlító tanulmányokat publikáltak. Sokan nagylelkűen megosztották velem az adataikat.
ezen adatok alapján kidolgoztam a VBG értékek ABG értékekké történő átalakítására szolgáló képleteket., Ezt a munkát eredetileg a Critical Care Medicine-hez nyújtották be, ahol elutasították. Az elemzésben nem találtak jelentős hibákat, de irrelevánsnak tekintették (az egyik értékelő azt írta: “Ez a meta-elemzés jól leírja az ABG kiszámításának módját a VBG-ből. Vitatható azonban, hogy ez az információ hasznos-e a klinikai gyakorlatban”)(1).
a kéziratot egy kicsit átdolgozták és egy második folyóiratnak adták át. A folyóirat által kiválasztott egyik bíráló egy nyomozó volt, aki a legmagasabb minőségű adatokat szolgáltatta nekem az újságban., A kutató (akit Dr. No-nak hívok) aggódhatott, hogy a kézirat versenyezne a saját munkájával. Visszavonta az adatok felhasználására vonatkozó engedélyt.
Dr. No adatai nélkül a kézirat nem volt közzétehető. Megkerestem néhány további nyomozót, akik nemrég publikálták az adatokat, és beszereztem egy friss adathalmazt. Azonban nem találtam semmit, ami megfelelt Dr. No adatainak (gondosan mérte az ABG és VBG értékeket szinte egyidejű módon, meglepően pontos eredményeket hozva).
évek teltek el., Azt mérte rám, hogy nem tettem közzé ezeket az eredményeket, amelyek továbbra is úgy gondolom, hogy érvényesek és potenciálisan hasznosak. Most, hogy blogger vagyok, bemutathatom ezt a kutatást a blogomban. Én szerkesztett adatokat Dr. No (beleértve az ő személyazonosságát), hogy elkerüljék az esetleges etikai vagy személyes konfliktus.
elmélet
a kezdeti koncepció egyszerű, bár talán túl egyszerűsített. Képzeld el, hogy a vér a radiális artériából a vénába áramlik a kézben. A kéz szövetei kivonják az oxigént és szén-dioxidot termelnek (a légzési hányadossal megegyező arányban)., Ha feltételezzük, hogy a legtöbb beteg kezében van egy hasonló légzési hányados, akkor a változás a CO2 között artériás, illetve vénás gáz arányosnak kell lennie a változás oxigén tartalom (ahol k1 egy empirikusan származtatott állandó):
A következő kérdés az, hogy milyen hatással volt ez a változás a CO2 lesz a pH. A kapcsolat pH CO2 komplex, amely részben a Henderson-Hasselbach egyenlet. Bármely görbe elsőrendű közelítése azonban egyenes vonal., Így a pH változása a szén-dioxid változásával arányosan közelíthető meg:
ez létrehozza a telítettségi modellt, amelyet a következőképpen lehet összefoglalni (ahol a k1 és k2 empirikusan származtatott állandók):
ez lehetővé teszi az ABG értékek becslését a VBG értékek kombinációja alapján, plusz egyidejű impulzus oximetria. Sajnos a legtöbb VBGs nem érhető el egyidejű pulzoximetria mellett. Jó lenne egy módja annak, hogy a VBG-t közvetlenül ABG-be konvertáljuk anélkül, hogy ismernünk kellene az artériás oxigén telítettségét., Ezt meg lehet tenni egy harmadik feltételezés használatával.
az oxigéntelítettség különbsége a vénás és az artériás oxigéntelítettség közötti különbség (lásd alább). A vénás oxigén telítettség kissé változik, körülbelül 10% -95% között. Eközben a kórházi betegek körében az artériás oxigén telítettség szoros tartományban marad (jellemzően 88-100% között). Ezért az oxigéntelítettség különbségének túlnyomó többsége a vénás oxigéntelítettség variációiból származik., Az artériás oxigéntelítettség változása olyan alacsony, hogy nullához közelíthető (a beteg artériás oxigéntelítettségének beállításával, amely megegyezik a teljes betegpopuláció átlagos oxigéntelítettségével).
ez a közelítés lehetővé teszi számunkra, hogy hozzon létre az egyszerűsített telítettségi modell, amely képes megbecsülni ABG értékek alapján közvetlenül VBG értékek:
ez a modell nem tökéletes., Ez azonban valószínűleg jobb, mint a szakirodalomban alkalmazott leggyakoribb módszer, amely az artériás és vénás paramétereket közvetlenül lineáris regressziós egyenletekkel (ahol a c1-c4 konstansok) kapcsolja össze egymással:
forrásadatok
tizenhat tanulmányt azonosítottak az irodalomkutatásból, amelyek relevánsak a megfontolás szempontjából. Ezek közül három, 314 beteget érintő vizsgálatot elemeztek., Tizenhárom tanulmányok elutasították az elemzés a következő okok miatt: a megfelelő szerző nem reagált a kérésem, hogy elemezze az adatokat (7) a levelező szerző nem tudta, hogy keresse meg az adatokat (4), az adatok nem tartalmaznak oxigén telítettség értékek (1), majd az adatok belső összhangban jelentett hidrogén-karbonát értékek jelentősen különbözik azoktól kiszámítása a Henderson-Hasselbach egyenlet (1)., Mivel e három vizsgálat egyike kontrollcsoportot tartalmazott, ezt a vizsgálatot két betegcsoportnak nevezték, ezért összesen négy betegcsoportot elemeztek. Két beteg adatait két különböző vizsgálatban cenzúrázták (egy esetben azért, mert a pCO2 mérhetetlenül magas volt, egy másik esetben azért, mert a vénás oxigén telítettség >25% – kal magasabb volt, mint az artériás oxigén telítettség).,
a forrásadatok jellemzői itt jelennek meg (Ak 2006, Ibrahim 2011, O ‘ Connor 2011):
a telítettségi modell alapfeltevéseinek érvényesítése
a telítettségi modell két lineáris kapcsolat létezését jósolja, amelyeknek minden adatkészletben létezniük kell. Ezek az adatkészletek támogatják egy univerzális és lineáris kapcsolat létezését (az alábbi számok mindegyikében a piros vonalak megfelelő lejtőkkel rendelkeznek):
a telítettségi modell összehasonlítása vs. közvetlen korrelációs modell
Ez jól néz ki, de egy kicsit pontosabbnak kell lennünk., Kezdjük azzal, hogy elemezzük ezeket az adatkészleteket a közvetlen korrelációs modell segítségével (lent), amely a szokásos módja ezeknek az adatkészleteknek a megtekintésére.
ha az egyenletekben részt vevő állandókat különböző adatkészletekből számítjuk ki, a számok az egész helyen vannak (az alábbi táblázat). Így ez a stratégia nem képes olyan általánosan alkalmazható egyenletet eredményezni, amely az artériás és vénás vérgáz értékeit is összefüggésbe hozhatja. Hasonló variáció figyelhető meg az ABG vs., VBG összehasonlítás, elmagyarázza, hogy ezek az egyenletek miért nem nyertek klinikai elfogadottságot.
most elemezzük ezeket az adatokat a telítettségi modell segítségével (lent). Az egyes adatkészletekből nyert állandók összhangban vannak egymással. Ez azt jelenti, hogy lehetséges a telítettségi modell használata egy általánosan alkalmazható egyenlet létrehozásához, hogy a VBG értékeket ABG értékekké alakítsák.
végeredmények
a telítettségi modell és az egyszerűsített telítettségi modell ugyanolyan teljesítményt nyújtott a VBG-ről ABG-értékekre történő konvertálásban., A VBG-ről ABG-értékekre konvertálandó végső egyenletek a következők:
pontosság?
itt a dolgok szétesnek Dr. No adatai nélkül. A különböző adatkészletek elemzésekor a pontosság elsődleges mozgatórugója nem maga a modell, hanem a mögöttes adatok pontossága (pl. a VBG és az ABG közötti időintervallum, az ABG és a VBG példányok feldolgozása stb.).,
a VBG és az ABG értékeket összehasonlító szinte minden vizsgálatban rejlő egyik probléma az, hogy minden hibát a VBG-ABG különbségekre hibáztatnak, figyelmen kívül hagyva a következőket:
- hiba az artériás és vénás vér mintavételében (pl. gázbuborékok).
- hiba részt késedelem elemzés.
- a vérgáz értékeinek változása idővel (gyorsan ingadozhat).
összességében könnyű túlbecsülni a VBG-ről ABG-mintákra történő extrapoláláshoz kapcsolódó hibát (a fenti források alapján). Nehéz azonban alábecsülni ezt a hibát egy teljes adatkészleten., Így a legalacsonyabb hibát jelző adatkészlet a legközelebb áll a VBG-ről ABG-adatokra (2) történő extrapolációban szereplő valódi hibához.
Dr. No adatai voltak a legpontosabbak (valószínűleg azért, mert meghatározott időintervallumokat igényelt az ABG és a VBG minták között). Ezek az adatok arra utalnak, hogy egy egyszerűsített telítettségi modell előre jelezheti az ABG értékeket olyan pontossággal, amely megfelelő lehet a klinikai használatra. Megjegyzendő, hogy pontosan vitatható, hogy az ABG-mérés mennyi hibája elfogadható (például egy 95% – os konfidencia – intervallum + / – 0,03 pH-egység és + / – 5 mm-es pCO2 elég pontos?)., Azt állítanám, hogy a fontos vezetői döntések nem alapulhatnak az ABG vagy a VBG értékek finom különbségein.
Az ABG értékeket általában a pH-értékelés arany standardjaként veszik figyelembe. Meg kell azonban jegyezni, hogy a klinikailag stabil betegeknél a pH és a pCO2 véletlenszerű ingadozása 0,015-0,02, illetve 1,5-3 mm szórással történik (4). Ez ismét hangsúlyozza, hogy az ABG-értékek kis különbségei nem klinikailag relevánsak. Például az ABG értelmezés egyik klasszikus hibája a véletlenszerű variáció túlzott értelmezése a szekvenciális ABG mérésekben.,
validáció egy másik adatkészlettel
a fenti elemzés egyik hibája az, hogy az adatkészleteket a regressziós egyenlet együtthatóinak létrehozására használták, majd a regressziós egyenletet ugyanazon adatkészleteken tesztelték. Ez megteremti a körkörös logika lehetőségét.
a fent leírt sikertelen közzétételi kísérletek után adatokat kértem a nyomozóktól,akik a közelmúltban publikáltak. Kedvesen kaptam egy adatkészletet Dr. Geraldine Mcmahontól a kiadványából (McCanny 2012).,
a VBG értékek értelmezésére szolgáló három módszer pontosságát ezen adatok felhasználásával tesztelték:
- Az ABG érték becslése a VBG értékkel egyenlő (amint azt a klinikai gyakorlatban gyakran végzik).
- a VBG értékek átalakítása ABG értékekké a LeMoel 2013 Által Közzétett módszerrel.
- a VBG értékek átalakítása ABG értékekké az egyszerűsített telítettségi modell használatával, a fenti együtthatókkal.
az alábbiakban az eredmények találhatók. Az egyszerűsített telítettségi modell biztosította az ABG értékek legjobb előrejelzését., Ez jelentősen javította a pontosságot, összehasonlítva azzal a feltételezéssel, hogy az ABG értékek nagyjából megegyeznek a VBG értékekkel:
klinikai alsó sor
ezek az egyenletek jelenleg nem állnak készen klinikai használatra (további érvényesítést igényelnek). Itt azonban egy alapvető élettani igazságot mutattunk be: az artériás és vénás vérgáz közötti különbségek erősen összefüggenek az artériás és vénás oxigén telítettség közötti különbségekkel.,
Ez azt jelenti, hogy a pontosság a VBG becsülhető az oxigén telítettség, a vénás vér-gáz:
- Ha a vénás oxigén telítettség magas, kis anyagcsere történt a szövet, így a VBG nagyon közel kell lennie a abg-re.
- ha a vénás oxigén telítettség alacsony, akkor jelentős anyagcsere történt, így a VBG nem egyezik meg jól az ABG-vel.,
a fenti számok alapján ez egy durva séma, amelyet a vbgs értékelésére lehet használni:
a gyakorlatban a VBGs oxigéntelítettsége gyakran meglehetősen magas (pl. > 80%), ami arra utal, hogy a VBG rendkívül közel van az ABG-hez. Ha a VBG oxigéntelítettsége alacsony, a következő technikák alkalmazhatók a nagyobb oxigéntelítettséggel rendelkező VBG előállítására:
- minimalizálják a tüskés alkalmazás időtartamát (pl.,, ha a betegnek vénás katétere van, amely lehetővé teszi a vér visszavonását, lassan húzza le a vért a vénás katéterről anélkül, hogy tüskét használna).
- ne hagyja, hogy a vér hosszabb ideig szobahőmérsékleten üljön ki (vagy azonnal feldolgozza, vagy jégre helyezze).
korlátozások & módszertan
Ez az elemzés számos korlátozással rendelkezik, leginkább a legpontosabb adatok egy részét törölték. Egy másik fontos korlátozás az, hogy kizárólag a perifériás vénás vérmintákat vizsgáló vizsgálatokon végezték., Nem ismert, hogy ez az elemzés igaz-e a központi vénás mintákra.
a módszertanra vonatkozó további részletekért csatolva van a kézirat 2012-es példánya.
újabb tanulmányok
az elemzés elvégzése óta néhány tanulmány jött ki, ami arra utal, hogy a VBG értékek közelebb állnak az ABG értékekhez, mint azt általában hitték (pl. Zeserson 2016). Ez jön a kis meglepetés. A VBG-és ABG-értékeket összehasonlító korábbi vizsgálatokban a “hiba” nagy része valószínűleg idegen forrásoknak (pl. mintafeldolgozás, a vérgáz-értékek véletlenszerű változása az idő múlásával stb.) köszönhető.).,
összességében továbbra is úgy gondolom, hogy a VBG értékek általában finomak a klinikai döntéshozatalhoz. Például, ha jelentős döntéseket hoz annak alapján, hogy a pH 7.27 vagy 7.30 vagy 7.32, akkor valószínűleg újra meg kell fontolnia az orvosi döntéshozatali folyamatot (3). Bár az orvosi irodalom tele van tankönyvek, valamint iránymutatások segítségével tetszőleges abg-re farmersortot, arra kevés leendő bizonyíték érvényesítése nehéz abg-re forrónaci útmutató kezelés.,
- Az ABG és a VBG értékek közötti különbség a sejtes légzés mennyiségétől függ, amely a szövetekben a kettő között alakul ki.
- a vénás vérgáz oxigéntelítettsége felhasználható annak becslésére, hogy a VBG-értékek mennyire közel állnak az ABG-értékekhez.
- a vénás oxigéntelítettséget alkalmazó egyszerű képletek javíthatják az ABG értékek VBG-értékek alapján történő előrejelzésének képességét.
további információk:
- eredeti kézirat 2012-ből.,
Megjegyzések
- jelentős különbségek vannak a specialitások között a VBG adatok felhasználásával kapcsolatos vélemény tekintetében. Úgy tűnik, hogy a sürgősségi orvosok a legjobban megértik a VBGs hasznosságát (mert folyamatosan foglalkoznak olyan beteg, differenciálatlan betegekkel, akiknek többnyire nincs artériás katéterük). Jelenleg úgy tűnik, hogy nagyobb az érdeklődés a vbgs iránt a kritikus ápolási közösségben, mivel távolodunk az a-vonalak elhelyezésétől, valamint a végső árapály CO2 használata a betegek megfigyelésére.,
- ez azt feltételezi, hogy a különböző klinikai helyzetekben nagyjából stabil a hiba nagysága.
- További információ az ABG értékek alkalmazásáról a klinikai döntéshozatalban a következő posztokban.
- referenciák: Umenda 2008, Sasse 1994, Thorson 1983, Hess 1992.
- Szerző
- Utolsó Hozzászólás
- PulmCrit Kis – MENDS2:Fentanil vagy a fentanil szedáció, mechanikusan szellőző felnőttek szepszis – február 2, 2021
- PulmCrit Kis – nyomon Bamlanivimab tanulmány lerántja a leplet statisztikai csalás – január 26, 2021
- IBCC – Megújult COVID fejezet összpontosít INTENZÍVEN & stepdown menedzsment – január 25, 2021