2020年9月29日
本研究旨在评估与便携式床旁二氧化碳波形监测仪联合使用的二氧化碳采样管路的准确性。对来自7个制造商的采样管路进行了抗拉强度、响应时间以及呼气末二氧化碳(ETCO2)准确性的评估,后者分别作为呼吸频率和附加氧气流速的函数进行分析。
这种床旁便携式二氧化碳波形监测仪联合进行的台架测试,可帮助我们确定匹配和交叉配对的二氧化碳波形采样管路的准确性。该技术的主要优势在于,可在一致的受控测试条件下直接比较多种二氧化碳波形采样管路的准确性。在多种临床环境中,准确可靠的呼气末二氧化碳测量对于评估患者的通气状态至关重要,因此对二氧化碳波形采样管路的准确性进行评估具有重要意义。
为了在校准拉伸测试夹具的拉伸测试夹具软件中进行校准,将负荷传感器选择设置为100千克,负荷参数设置为10千克。将采样线组件连接到已校准的拉伸测试夹具上,并从零千克质量开始对采样线组件施加张力,同时观察采样线连接是否保持完整。如果连接保持完整,则自动并持续增加张力,直至各子部件断裂或断开,记录断裂前施加的最大张力值。
为校准上升时间测量装置,首先将一根内径为0.95毫米的标准二氧化碳PVC管切割成10段,每段15厘米长。接着,打开空气压缩机夹具控制器和电源,并开启二氧化碳气体流量。将一段15厘米长的PVC管直接连接至测量室作为采样通道,使用质量流量计和专用限流器将气流校准至10升/分钟,二氧化碳采样速率校准至50毫升/分钟。
在夹具软件中,将空气与二氧化碳的比例设置为1:1,空气时间为3秒,二氧化碳时间为3秒,循环次数为10次,上升时间测量长度设置为无。打开二氧化碳阀门,点击完成校准,确认按钮已变为绿色。点击测量,等待气体流动循环结束后,关闭二氧化碳阀门。
记录背景上升时间,并确认结果小于60毫秒。打开一条新的商用采样管路,将采样管路连接到上升时间测量装置。然后在上升时间测量装置的软件中点击“开始”,等待设备测量上升时间。
通过呼吸频率来测量呼气末二氧化碳的准确性。将模拟人置于仰卧位,并根据制造商的说明将采样管连接至模拟人。为控制模拟呼吸频率,使用流量计测量气体流量,并将流量校准至每分钟10升,如图所示。
在呼吸模拟器测试工装软件中,将占空比设置为50%,并使用泄漏测试工装检测系统是否存在泄漏。确认采样管路通畅后,将呼吸模拟器测试工装连接至模拟人,并通过模拟器将5%二氧化碳的流速提高至10升/分钟,同时将氮气流速提高至10升/分钟。等待30秒,待呼气末二氧化碳波形稳定后,记录呼气末二氧化碳值。
在180秒内测量总共10个呼气末二氧化碳值后,使用呼吸模拟装置调节呼吸频率,待微流控波形稳定30秒后,再在180秒内记录额外的10个呼气末二氧化碳读数。以测量在补充氧气存在条件下呼气末二氧化碳的准确性。
将呼吸模拟装置设置为每分钟10次呼吸,并将氧气管路连接至100%氧气和二氧化碳输出端。将二氧化碳流速调至每分钟6升,氧气流速调至每分钟0升,作为参考测量值。等待30秒,待呼气末二氧化碳波形稳定后,在180秒内连续记录10次呼气末二氧化碳数值。
然后改变二氧化碳和氧气的流速,使微流图波形稳定30秒,并在180秒内重复进行10次额外的呼气末二氧化碳测量。在本项代表性分析中,尽管大多数采样管在两种呼吸比率下每分钟150次呼吸时均表现出准确性,但部分采样管未能保持准确性,而另一些采样管则在所有测试条件下均保持了准确性。在每分钟10次呼吸条件下测试的成人用采样管中,采样管一、二、五、六、七、八和九在最低呼吸频率下测得的呼气末二氧化碳值处于可接受范围内。
相比之下,在最低呼吸频率下,采样通道三和四报告的呼气末二氧化碳水平较低,当呼吸频率增加至每分钟80次或更高时,其值降至零毫米汞柱。只有采样通道一、八和九能够在极高的呼吸频率下持续获取读数。在每分钟补充2、4或6升氧气的情况下,预期的呼气末二氧化碳为34毫米汞柱。
当以每分钟2升的速度补充氧气时,大多数采样管观察到的呼气末二氧化碳值均有所下降。在每分钟补充4升或6升氧气的情况下,也获得了类似的下降结果。为了提高临床适用性,应在人体中进行类似的呼气末二氧化碳测量,以评估在临床环境下二氧化碳监测采样管的准确性。
我们对二氧化碳波形图采样管路的评估凸显了改进设备准确性评价的必要性,尤其是在使用来自不同制造商的采样管路和监护仪时。
本研究评估了与便携式床旁二氧化碳波形监测仪配合使用的二氧化碳采样管路的准确性。评估重点包括在不同呼吸频率和不同补充氧浓度条件下,采样管路的抗拉强度、上升时间以及呼气末二氧化碳(ETCO2)的测量准确性。
准确的二氧化碳波形监测采样管性能对于临床前及转化研究环境中的可靠呼吸监测至关重要。采样管与便携式监测仪之间的兼容性差异会引入测量不确定性,可能干扰疾病模型中的通气评估。确保跨平台的准确性有助于降低机制研究风险,并提高呼吸表型评价的预测可信度。
该方法可整合到发现工作流程中,其中呼吸表型分析用于靶点验证和先导化合物优化,尤其适用于代谢性疾病、神经系统疾病和肺部疾病领域。