流量观察器(机械通气期间的呼吸监测：现在和未来)

Posted 2023-05-31

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流量观察器(机械通气期间的呼吸监测：现在和未来)

简介

机械通气应用的增加、对其危害的认识以及对个体化的关注，都提出了对有效监测的需求。在过去的20年里，越来越多的监测工具和模式被引入，对不同步性、肺和胸壁力学、呼吸努力和驱动力的了解也越来越深入。它们应该以一种互补的方式而不是独立的方式来使用。一个合理的策略可以指导减少不良反应，如呼吸机引起的肺损伤、呼吸机引起的膈肌功能障碍、病人-呼吸机不同步，并有助于早期从呼吸机上撤机。然而，多样性、复杂性、专业知识的缺乏以及相关的费用使制定适当的监测策略成为临床医生的挑战。大多数情况下，大量的数据被反馈给临床医生，使得解释变得困难。因此，对于重症监护医生来说，了解每个工具的原理、优势和限制是最基本的。本分析报告包括对常用的基本和高级呼吸监测仪的简化叙述，以及它们的局限性和未来的前景。

介绍

机械通气（MV）的历史与重症监护医学（ICM）的历史并行，甚至被认为是ICM的基础。重症监护室（ICU）三分之一到一半的病人接受MV，这不仅反映了它的基本作用，也反映了它对ICU成本和资源的主要影响。

呼吸是一个复杂的过程，涉及中枢神经系统、周围神经、胸壁、肌肉、肺实质和气道。在一个健康的人身上，它被精细地调整以满足代谢的需求。虽然监测通常需要多器官和多模式，但本综述将主要关注ICU中的呼吸系统方面的监测。

监测的目的和目标

MV的目标可以归纳为：

(a)确保气体交换（提供足够的氧合和二氧化碳（CO2）的排出）;

(b)减少呼吸工作（WOB）;

(c)休息和保护肺部和膈肌；以及

(d)早日从MV中撤机。

呼吸机诱导的肺损伤（VILI）是一个公认的MV的不良反应。此外，呼吸机诱导的膈肌功能障碍（VIDD）在过去几年中也引起了人们的关注。为了确保MV的输送方式能使效益最大化，风险最小化，监测的重点是：

1. 气体交换的充分性；

2.最佳化WOB；

3.优化呼吸力学（例如，肺复张）；

4.病人与呼吸机的同步性；

5.避免伤害性通气（即VILI和VIDD）；以及

6.反馈对干预措施的反应（例如，俯卧位、呼气末正压[PEEP]滴定，等等）。

监测可以是基本的（即每个病人都需要），也可以是高级的（即更复杂和难以通气的病人需要）（图1）。理想的监测仪应该是应用和解释简单（用户友好），价格便宜，无创，便携，提供实时、准确、精确的数据，并有助于个体化管理（表1）。

基础监测

气体交换

确保充分的气体交换是MV的主要目标（即消除二氧化碳和改善氧气的扩散）。它可以通过抽取动脉血气样本（ABG）最准确地完成。尽管准确，但它是有创的，不是连续的，而且需要抽血，稍微延迟了结果。这促使人们在20年前对连续监测ABG的血管内传感器产生兴趣。由于对准确性、成本、设备脆性、组织氧的偏差以及对无创监测的兴趣增加，这最终没有转化为更广泛的临床实践。

两种无创监测仪可以替代ABG，达到合理的精度：脉搏血氧仪和毛呼末二氧化碳仪，具有连续、实时、无创和减少工作人员工作量的额外优势。

脉搏血氧仪。脉搏血氧仪根据2个原则测量经皮的血氧饱和度：脉动动脉信号和氧合血红蛋白与还原血红蛋白相比有明显的光吸收光谱。它便宜、无创、使用简单，适用于从家庭到ICU的任何地方。在COVID-19大流行期间，由于许多病人患有沉默性低氧血症，它获得了特别的关注。

血氧仪测量的氧饱和度（SpO2）是ABG SaO2的代表，而它们与动脉血氧分压（PaO2）的关系则由氧解离曲线说明。

当SaO2下降到80%时，血氧仪的准确性会明显下降。低灌注、运动伪影（例如，激动的病人）、皮肤颜色、指甲油；都会导致不精确的读数。血氧仪高估了深色皮肤病人的氧饱和度，有可能忽略低氧血症的发作。此外，异常的Hb（碳氧血红蛋白[COHb]和高铁血红蛋白[MetHb]）也会干扰读数。最后当血红蛋白完全饱和（即SpO2=100%）时，区分PaO2高值的能力有限，可能会忽略高氧血症和任何相关的伤害。

最近，多波长设备可以测量COHb、MetHb（8个波长）和总血红蛋白（12个波长）。另外，较新的设备可以在运动和低灌注的情况下读出更高的数值。有人建议将SpO2与FiO2联系起来，以监测无创通气（NIV）。最后，血氧仪驱动的Pleth变异指数将手指大小的变化转化为容量状态和液体反应性的无创血流动力学工具（FR）。

尽管已经使用多年，但最关键的临床要点仍然是将目标SpO2个性化。Semler等人的研究表明，SpO2在88%和100%之间时，死亡率和无呼吸机天数都没有差别。另外，下游静脉氧饱和度（如混合静脉饱和度、颈静脉氧饱和度[SjvO2]）或组织氧饱和度已被探索为补充监测目标。静脉饱和度反映氧气输送和消耗之间的平衡，而组织氧指数表明氧气的可用性。在急性脑损伤中，监测包括SjvO2、近红外光谱（NIRS）和脑组织氧分压（PbtO2）。PbtO2<20 mmHg被认为是干预的触发因素。NIRS也可用于心搏停止后、手术和脓毒症患者的脑和肌肉组织氧合（StO2）目标，但证据是矛盾的。

二氧化碳监测。呼吸系统的第二个作用是提供通气（即消除二氧化碳）。二氧化碳由细胞代谢产生，由循环系统运输，并由肺部排出。因此，呼气结束时的二氧化碳值（呼末二氧化碳[ETCO2]）代表了新陈代谢、循环和呼吸的综合最终结果。读数的突然变化通常反映了呼吸或循环系统的病变（例如，气道问题、肺部力学的突然变化[例如，支气管痉挛]、死腔[例如，肺栓塞]或循环系统[例如，休克、心脏骤停]）。除ETCO2外，呼末二氧化碳还可用于其他许多方面：正确放置气管导管和位置、监测气道阻力和神经肌肉阻滞等。需要注意的是，PETCO2在呼末二氧化碳图的上坡期或短的平台期（例如，在气道压力释放通气中）可能不准确。

死腔（ VDphys ）是指在气体交换中没有参与的潮气量（Vt）的一部分，导致通气障碍。在临床上，它来自于肺泡过度膨胀或肺灌注受损，并与成人呼吸窘迫综合征（ARDS）的死亡率相关。由于在床边测量 VDphys是很麻烦的，因此有人建议对Bohr方程进行Enghoff修改，以便根据呼末二氧化碳和ABG提供的数据来估计 VDphys ，如下所示：

VDphys / Vt = (PaCO2 − PETCO2) / PaCO2

在ICU以外的地方越来越多地使用NIRS，这就需要新的监测方案。最近的进展包括在NIV、面罩和鼻腔插管中加入呼末二氧化碳。然而，由于呼出气体的稀释、呼吸模式和采样方向，测量受到了挑战（特别是在急性呼吸衰竭（ARF）中）。另一个解决方案是通过专门的传感器监测经皮二氧化碳（TcCO2）；然而，准确性仍然值得怀疑。有趣的是，除了呼吸监测的作用外，PaCO2和TcCO2之间的差距可以成为组织灌注的标志。PETCO2的变化也被作为FR的一个参数进行了调查。ΔEtCO2约为5%至6%，或在MV患者被动抬腿试验中的绝对值为2mmHg，在检测FR方面表现一般，灵敏度为0.79，特异性为0.90。

要注意的是，呼末梢氧（ETO2）也可以测量，并被认为是肺泡浓度的替代指标。它主要用于监测手术室插管时的预给氧，而在ICU中的使用仍然很少，因为人们担心在有大量死腔的情况下它的准确性。在这些情况下，一部分肺泡的氧气没有参与气体交换，ETO2不能准确反映可用于组织氧合的情况。最后，一些新的呼吸机结合了体积二氧化碳图来测量死腔。

其他基础监控

轻度镇静缩短了 MV 的持续时间。为了监测镇静，引入了不同的脑电图衍生设备以克服临床评分的主观性。双频指数 (BIS) 将大脑脑电图信号转换为介于 0（完全镇静）和 100（完全清醒）之间的数值。ICU 中的目标通常在 40 到 60 之间，但最好是个体化。尽管更可靠、更客观并且工作量更小，但其优于临床评分的证据尚无定论。Cochrane 系统评价显示，在 MV 持续时间或 ICU 停留时间方面没有差异，但证据表明低到极低。

有时会输注神经肌肉阻滞剂 (NMBA) 以促进插管或 MV。重症医学会指南建议结合临床评估和周围神经刺激（四组 [TOF]）来监测 NMBA。TOF 取决于肌肉对反映神经肌肉阻滞深度的 4 种电刺激的反应（ TOF 评分 0 表示对所有 4 种刺激都没有反应，完全麻痹）。尽管是一个简单的工具，但它有许多限制：设备相关（类型、电压）、员工相关（培训、经验）或患者相关（体温过低、水肿、应用部位、血流）。临床医生应该意识到 NMBA 对外周肌和呼吸肌的影响可能存在差异。在使用 NMBA 期间深度镇静是必要的，尽管没有正式建议且证据不足，但更强调 BIS。

高级监测

作为监测器的呼吸机

呼吸机本身可能是最好的呼吸监测仪。制造商不断应用肺生理学的进步来升级呼吸机。现代呼吸机使用传感器和数字信号处理算法捕获和显示许多临床相关的呼吸变量（即容量、压力、流量）。它们可以根据时间（曲线）或对照彼此（压力容积 [PV] 和流量-容积环）。计算并显示其他变量（例如，呼吸顺应性和气道阻力）。

MV可以被设置为控制或辅助模式。监测从控制模式到辅助模式的过渡尤为重要，因为这可能与病人-呼吸机不同步、肺和膈肌损伤的风险增加有关。

模式和设置。呼吸机模式分为容量模式和压力模式。操作员设置一个输入，该输入根据肺力学转换为输出（例如，在容量模式中，容量和流量是输入，而压力是输出）。这种关系可以通过描述容量、压力、气道阻力和呼吸系统弹性（或顺应性）之间关系的运动方程式来简化：

Pvent + Pmus = (V / C) + (R × F)

其中 Pvent和 + Pmus 分别是呼吸机或患者产生的压力，V 是容量，R 是气道阻力，F 是流量，C 是呼吸系统顺应性。

平台压和PEEP之间的差值被称为驱动压（DPaw），与ARDS的死亡率有关。在辅助和自发模式下，当患者开始呼吸时，呼吸频率（RR）成为监测变量。医生应注意，在自动触发或无效努力的情况下，呼吸机显示的RR可能与患者的RR不同。RR并不能很好地反映WOB，虽然容积和压力对伤害性通气的贡献是众所周知的，但越来越多的动物和人类证据表明RR也可以牵涉到肺和膈肌的损伤。

呼吸机图形。检查呼吸机图形有助于了解肺力学、检测患者-呼吸机不同步或罕见的呼吸机功能障碍。MV 的目标之一是复张肺，这转化为更好的顺应性和 CO2 清除。PV 回路特别有用，它显示了一个安全的压力范围，以避免收缩和过度扩张（在下拐点和上拐点之间）。Lu 等人表明，恒定的慢流量（3-9 L/min）导致可忽略不计的阻力压力和与参考超级注射器和吸气阻塞方法相似的 PV 曲线。使用低流量原理（2-5 cmH2O/s)，一些制造商推出了保护性通气工具（P/V 工具）来测试肺复张能力并设置 PEEP 水平。迟滞是 PV 回路的膨胀和收缩支之间的差异。它是可复张性的另一个参数，可以在一些新的呼吸机中测量。

气道阻力可在流量-容积环上追踪。观察流量-时间曲线，如果呼气末流量未达到零值，则表示内源性PEEP。

人机不同步。不同步是由患者的固有呼吸控制和呼吸机设置之间的不匹配引起的。它与不适、WOB 增加、气体交换受损、膈肌损伤、睡眠受损、镇静剂和 NMBA 的使用增加、MV 持续时间延长以及死亡率增加有关。不同步可能涉及流量不匹配（流量异步）或发生在触发期间（延迟触发、无效努力和自动触发）或循环（早期循环、延迟循环和双重触发）。

近期进展。第一台呼吸机没有配备传感器，但从那时起就开始发展以监测呼吸力学并满足患者的需求。引入警报以引起对有害环境的注意。不幸的是，这最终导致了所谓的“警报疲劳”，即注意力下降和无法辨别真假警报，从而危及患者的健康。然后引入算法以允许通过闭环反馈自动调整 MV，这也服务于智能和个性化 MV 的目标。这意味着设置会根据患者的需要自动控制，并有助于自动脱机。他们通过在目标分钟通气量内最大化肺泡通气量来达到最低 WOB。随着人工智能 (AI) 应用的增加，这种趋势可能会成为未来的常态。

例如，在自适应支持通气（ASV）模式下，操作者设定目标分钟量，让呼吸机调整RR和Vt，以达到安全范围内的最佳组合。研究显示了良好的耐受性和更快的撤机速度。更进一步的是INTELLiVENT-ASV，其中来自二氧化碳监测和血氧仪的闭环反馈可使设置适应不同的肺部病症（例如，慢性阻塞性肺病和ARDS）。这种进步可以减少ICU的工作量，确保从被动通气到主动通气的平稳过渡，并确保更一致的MV管理和肺部保护性通气，以实现更加个性化的方法。然而，这种模式仍然容易出现监测伪影。

总而言之，呼吸机正在越来越多地提供监测数据。虽然这是一个很好的机会，但不幸的是，重症监护医生的培训和知识仍然是不足的，而逐步的培训会有好处。

食道球囊

MV 的一个目的是通过限制呼吸机输送的压力(Paw) 来避免气压伤。Paw是阻力压力（以克服通过气道的流动阻力）和反冲压力（胸壁和肺弹性的总和）的总和。通过应用吸气保持，流量变为零，消除阻力压力的贡献（参见运动方程）。胸膜压 (Ppl) 从Paw中减去胸壁产生的反冲压力。跨肺压 (PL) 是Ppl 和Ppl 之间的差值 (PL=Paw−Ppl)。

Dreyfus等人表明，与暴露在高Vt下的大鼠相比，捆绑大鼠的胸部（即增加Paw而不是PL）导致较少的VILI。在辅助通气中，Ppl成为负值（病人的努力），PL成为肌肉引起的负PL和Paw之和。显然，病人的努力越多，Paw就越不能代表PL。VILI来自于肺部的压力和应变，通过PL以及Vt和呼气末肺容积之间的关系可以更好地量化。为此，对Ppl和PL的了解有助于避免低估肺部压力和随后的VILI（如果只考虑Paw）。

胸腔内压力不均匀，在活人身上无法直接测量。尽管有这样的区域变异性，但食管压力（Pes）被认为是可靠的，反映了球囊正确放置在食道内时的平均Ppl。它可以连接到一个特定的设备或直接连接到呼吸机上。一些导管有一个额外的胃球，允许测量跨膈肌的压力。总的来说，食道测压被认为是监测MV期间呼吸努力和整体肺部压力的参考技术。它可以有3个目的：

1- 描述呼吸力学、指导 PEEP 滴定和限制吸气末跨肺压；

2- 监测患者的呼吸肌活动 (WOB)；和

3- 监测患者呼吸机的同步性。

Pes可以指导PEEP的滴定，以避免呼气结束时肺泡塌陷（目标PL=0）。EPVent和EPVent-2是2项试验，分别对ARDS患者进行了Pes滴定PEEP与经验性低PEEP和高PEEP的比较。只有当对照组遵循低PEEP策略而非高PEEP策略时，Pes指导组才能实现较高的PEEP（即在EPVent而非EPVent-2）。随后，Pes指导的较高PEEP导致氧合、肺顺应性的改善，并有改善死亡率的趋势。相反，在EPVent-2中，在PEEP、PL、死亡率或无呼吸机天数方面没有差异。这两项试验表明，如果Pes能导致更好的个体化PEEP，那么它可以带来好处。在医生对高PEEP持谨慎态度的情况下，Pes可以提供保证并指导更个性化的PEEP设置。最后，对 EPVent-2 的事后分析表明，多器官功能障碍较少的组在死亡率方面有所获益，这可能反映了高 PEEP 的远程影响（例如，心肺相互作用）。

其他驱动参数包括吸气末PL以防止肺部压力过大，以及跨肺驱动压 (DPL)（吸气末 PL-呼气末 PL）。这些测量对于胸壁顺应性低的肥胖患者具有特殊价值。尽管如此，最近的一项前瞻性多中心研究表明，DPaw和 DPL在预测结果方面是平等的。通常建议 PL 不超过 20-25 cmH2O，目标 Paw < 15 cmH2O 和 DPL <12 cmH2O。

当WOB过大时，会导致负PL和肺水肿。Bellani等人提议在辅助通气中应用吸气末屏气，以揭开真正的驱动压和肺部压力。吸气WOB和膈肌收缩可以分别通过压力-时间乘积和跨膈肌压力的变化（ΔPdi）来估计。最后，食管测压对点状不同步比呼吸机图形更敏感。

通过多年的研究，食道球囊对我们了解肺部力学很有帮助；然而，它们在临床实践中的应用仍然非常有限。Garegnani等人对Pes的使用进行了系统回顾，包括4项试验的301名参与者，显示在ICU住院时间、死亡率、MV天数或不良事件方面没有好处，但确定性不高。同时，Chen等人表明，教育课程、标准化程序和电子表格有助于新手医护人员实施食道测压，以实现更好的氧合。

影像学

影像学不是一个实时的连续工具。它包括胸片检查、肺部超声检查和计算机断层扫描（CT），具有无可置疑的诊断作用，但监测作用不太明显。

CT在了解ARDS的异质性结构损伤（如婴儿肺）和评估可复张性方面发挥了重要作用。然而，转移到CT室上并不总是可行的，使得它的使用更多的是实验性的，而不是临床的。

胸部超声检查正获得越来越多的青睐。它是无创的、快速的、床边的、便携式的，而且成本低。它可以在医院的任何地方使用（甚至在社区），这使得它在资源有限的情况下成为一种有吸引力的选择。然而，它受制于训练有素的工作人员，依赖于操作者，如果没有对所有肺区进行系统的检查问，可能会错过病灶。连续扫描可以检测和监测许多肺部病变，帮助评估进展，指导和监测对治疗的反应（例如，胸腔积液、肺不张、肺实变、肺水肿、气胸）。最后，重症监护超声心动图可以帮助确定呼吸或断奶失败的原因（如左心室衰竭和高充盈压），并评估肺部病变和MV设置对右心的影响。这有助于将更好的血液氧合与心血管系统的充分输送相结合。不建议将超声作为一个独立的工具，但如果与临床检查和其他监测一起考虑，则特别有用。

局部监测

大多数呼吸监测仪认为整个肺的行为是相似的。影像学曾经是并且在很长一段时间内是描述肺部结构（但不是功能）异质性的唯一可用方法。肺部疾病的异质性（例如，ARDS、肺不张和肺叶实变）造成了区域机械异质性的状态。因此，在异质性区域应用统一的MV设置，会导致从肺不张、复张到过度充气的不同效果，有可能导致气体交换和VILI恶化。如果这种区域异质性能够被识别并反馈给临床医生，就可以进行个性化的管理。

电阻抗断层扫描（EIT）是一种床边无创、实时、连续的成像工具，没有发射辐射。它是基于肺部和血液容量的周期性变化而产生的电导率的变化。通过平均16个电极（范围8-64），EIT测量身体表面的电压，为临床医生提供二维的彩色强度图像。它与传统的成像（如CT）和肺活量测定法进行了验证。它还有一个优势，就是可以连续提供动态成像。EIT可以提供通气和肺部灌注两方面的信息。后者在气体交换和发病过程中起着基本但通常被忽视的作用。后者在气体交换和肺损伤的发病机制中起着基本的但通常被忽视的作用。

在临床上，EIT可以帮助MV滴定（PEEP和Vt），并评估对招募动作和体位变化的反应。特别值得注意的是，在辅助通气过程中，能够发现由于 "钟摆呼吸"现象导致的区域性有害Vt。

EIT也可用于非插管病人，监测自伤性肺损伤（P-SILI）。动态区域相对应变是每个肺区内潮气阻抗变化与呼气末肺阻抗的比值，被建议用于监测P-SILI。

EIT并非没有局限性。肥胖和活动会干扰图像。不建议在受损的皮肤或脊柱受伤的情况下使用。最后，虽然它的目的是作为区域成像，但横截面图像覆盖5-10厘米的宽度，而不是整个肺部。尽管在研究中很有前景，但EIT的临床应用仍然有限。然而，制造商的兴趣可能会导致未来更广泛的临床使用。

呼吸驱动和神经肌肉监测

神经调节的通气辅助。神经调节呼吸机辅助（NAVA）是另一个将监测纳入MV的例子。通过一个特殊的鼻胃导管，膈肌的电活动（Edi）被捕获，以使病人的呼吸神经时间与呼吸机的呼吸神经时间相匹配。重要的是要理解Edi反映的是电活动，而不是膈肌的收缩力。正常的Edi范围在5到30μV之间。操作者仍然控制着NAVA的水平，它将Edi的电活动转化为压力，可以逐渐减少，直到达到MV撤机。

在触发和循环过程中，不同步是很常见的，通过控制这两个变量，NAVA避免了盲目设置导致的不匹配。Edi也能比呼吸机图更好地发现不同步现象。

气道闭合压。气道闭合压（P0.1）是在对闭塞的气道进行吸气后0.1秒测量的。其早期测量意味着记录发生在气流开始之前，随后不受肺部力学的影响。它反映了呼吸驱动力，因此可以指导撤机的决定。Beloncle等人表明，常用的呼吸机使用不同的技术来测量P0.1。测试的部位通常在呼吸机而不是气道水平，导致与参考方法相比，P0.1被低估了。然而，不同呼吸强度下的P0.1变化与参考值有很好的相关性，提出监测P0.1的趋势可能比一个绝对值更好。

肌肉力量。MV可以通过过度或不足的援助引起膈肌损伤（VIDD），容易导致撤机失败。由于这些原因，强烈建议在中压期间监测呼吸努力。成功的撤机需要吸气肌完全产生通气所需的压力（与呼吸驱动相匹配）。因此，量化呼吸肌力量的指数被认为对计划撤机试验非常有用。许多呼吸机都进行了升级，以测试呼吸肌力量和呼吸驱动。

美国胸科学会（ATS）/欧洲呼吸学会（ERS）关于呼吸肌测试的声明推荐将最大吸气压力（MIP）和最大呼气压力（MEP）作为全身呼吸肌力量的指标。MIP是在吸气时对闭塞的气道产生的最大压力。它的可重复性很差，但一系列的记录仍被认为是肌肉无力的代名词，可以预测中枢神经系统的成功撤机。MIP≤-20至-30 cmH2O曾被提议作为撤机成功的分界线，具有高灵敏度但低特异性。P0.1与MIP的比率有时被用来提高准确性。

膈肌的成像。膈肌是主要的呼吸肌，在中枢神经系统中会受到肌肉创伤、功能障碍和萎缩。毫不奇怪，膈肌超声在ICU中越来越受欢迎。它是另一种超声方式，具有上述相同的优点和缺点。收缩活动（增厚分数）、厚度随时间的变化和主动呼吸时的摆动是研究最多的三个参数。增厚分数的计算方法是 (吸气末的厚度-呼气末的厚度)/(呼气末的厚度)。最大吸气时的数值<30%表示虚弱。膈肌超声也显示了预测撤机结果的前景。关于该技术方法的共识已经发表，为更多的研究和循证实践铺平了道路。值得注意的是，膈肌超声排除了在呼吸困难或膈肌无力的情况下发挥重要作用的其他呼吸肌。

其他。脉冲指数轮廓连续心输出量（PiCCO）是一种有创血液动力学工具。它主要测量血管外肺水（EVLW）和肺血管通透性（PVP）。EVLW可以量化肺部充血。PVP有助于区分心源性和非心源性肺水肿。然而，PiCCO主要用于血流动力学监测，而不是呼吸道监测。尽管如此，当它到位时，这些参数对呼吸道监测是有用的。

监测接受无创呼吸支持的病人

NIRS包括NIV和高流量鼻氧（HFNO）。这两种方法都被越来越多地用于避免与侵入性MV（IMV）相关的伤害，有时也作为体弱病人的护理上限。虽然成功和避免IMV是有益的，但当它失败时，NIV与死亡率增加有关。过度的呼吸努力被认为是导致P-SILI的原因，而且在NIV期间实现低Vt通常在窘迫的病人中是困难的。由于这些原因，在应用NIRS时，密切监测和及时升级到IMV是至关重要的。

监测NIRS比IMV更具挑战性。首先，它们经常在ICU以外的地方应用，那里的人员配备和有创监测都比较少。合作是一个问题，因为病人没有被镇静，可能是焦虑、痛苦或神志不清。最后，病人-呼吸机接口（即高流量鼻导管、面罩或头盔）可能发生泄漏，使呼吸机显示的数据不能反映真正到达肺部的情况。

在NIV中，观察WOB，或者简单地观察Vt>9.5ml/kg，可以预测急性缺氧性呼吸衰竭的失败。在ARDS中，许多特征有助于预测NIV的失败：年龄、ARDS和疾病的严重程度、PaO2：FiO2比率、慢性心和肝衰竭。ROX指数是一个结合了SpO2、RR和FiO2的评分，并被验证可以预测HFNO失败。它对NIV的预测价值中等。

未来

人们越来越关注对危重病人的个体化管理，包括MV。对肺部力学及其组成部分的监测是至关重要的，希望能在床边进行。

随着人工智能在医学领域应用的增加，预计呼吸监测器和呼吸机将逐渐合并为一个单一的智能设备。人工智能中风研究主要集中在MV的启动、撤机、并发症和同步化方面，但仍然受到方法论的限制。虽然ICU的专业人员对人工智能的使用表示欢迎，但它仍然处于测试和原型阶段，有许多障碍需要克服。

COVID-19推动了NIRS在ICU之外的更多应用，在ICU中，监测是一个需要解决的挑战。这也延伸到了越来越多地应用于更复杂病例的家用呼吸机。远程监测和人工智能可以及早发现病情恶化，需要及时干预。

结论

越来越多的可用于监测机械通气的工具应该以互补的方式使用，以满足每位患者截然不同的需求。将监控合并到 MV 中的更智能设备将减少对临床医生干预而非监督的需求。个体化和避免人机不同步是避免 VILI 和 VIDD 的关键方面。最后，无创呼吸支持的使用越来越多，因此需要新的监测解决方案。

来源：Respiratory Monitoring During Mechanical Ventilation: The Present and the Future

Journal of Intensive Care Medicine

DOI: 10.1177/08850666231153371