[发明专利]在心血管参数确定中不规则心动周期影响的排除无效
申请号: | 201180017287.3 | 申请日: | 2011-01-28 |
公开(公告)号: | CN102834047A | 公开(公告)日: | 2012-12-19 |
发明(设计)人: | 蹇忠平;F·哈迪布 | 申请(专利权)人: | 爱德华兹生命科学公司 |
主分类号: | A61B5/0205 | 分类号: | A61B5/0205;A61B5/0452;A61B5/08 |
代理公司: | 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245 | 代理人: | 赵蓉民;张全信 |
地址: | 美国加利*** | 国省代码: | 美国;US |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 在心 血管 参数 确定 不规则 心动 周期 影响 排除 | ||
背景技术
指示诸如心搏出量(SV)、心输出量(CO)、舒张末期容量、射血分数、心搏出量变化(每搏变异度,stroke volume variation,SVV)、脉压变化(pulse pressure variation,PPV)和收缩压变化(systolic pressure variation,SPV)等等,不仅对疾病诊断,而且对人和动物对象的前负荷依赖、流体响应性或容量响应性条件的“实时”监测是很重要的。因此,很少医院没有一些形式的监测这些心脏参数中的一种或多种的设备。很多技术——包括侵入性技术、非侵入性技术和其组合,在使用中并且甚至更多的已经在文献中被提出。
很多用于测量SV的技术也可适于提供CO的估计值,因为CO通常被定义为SV乘以心率(HR),心率是监测设备通常可得的。相反,大多数估计CO的设备也在它们的计算中估计SV。一种估计SVV的方法为简单地收集多个SV值并计算测量间隔至测量间隔的差异。
一种测量SV或CO的方法是在导管上安装流量测量设备,并将该设备放置在对象的心脏中或附近。一些这种设备在上游位置诸如在右心房中注入一团物质或能量(通常为热),并基于所注入物质或能量的特性在下游位置诸如在肺动脉中确定流量。公开实施这种侵入性技术(特别是热稀释法)的专利包括:美国专利号4,236,527(Newbower等,2Dec.1980);美国专利号4,507,974(Yelderman,2Apr.1985);美国专利号5,146,414(McKown等,8Sep.1992);和美国专利号5,687,733(McKown等,18Nov.1997)。其他侵入性设备基于已知的Fick技术,根据其,CO被计算为动脉和混合静脉血的氧合作用的函数。
侵入性技术具有明显的缺点,尤其是当由于严重的状况需要这种监测的对象已经住院时。侵入性方法也具有较不明显的缺点,例如,一些技术诸如热稀释法依靠假设,诸如所注入热的均匀分散,其可影响测量的准确性。此外,将仪器引入血流可影响该仪器测量的值。
利用侵入性以及非侵入性换能器的Doppler技术,也已经用于获得可随后用于计算SV和CO的流速数据。然而,这些系统通常是很昂贵的,并且它们的准确性取决于直径的精确认知和流动通道的大致几何形状。然而,很少可能有这种精确认知,尤其是在需要实时监测的条件下。
用最小侵入或不侵入可获得的一种血液特征为血压。除了造成最小的患者创伤,血压测量技术还具有准确的附加益处。
很多血压测量系统依靠脉搏轮廓方法(pulse contour method,PCM),其从血压波形的特征计算一种或多种关注的心脏参数诸如CO的估计值。在PCM中,“弹性贮器(windkessel)”参数,诸如主动脉特征阻抗、顺应性和总外周阻力,通常用于构造主动脉的线性或非线性血液动力学模型。本质上,血流类似电路中的电流流动,在电路中阻抗与并联连接的电阻和电容(顺应性)是串联的。模型的三个要求的参数通常以经验、通过复杂的校准过程或由编辑的“人体测量的”数据,即关于年龄、性别、身高、体重和/或其他患者或试验对象的其他参数的数据进行确定。美国专利号5,400,793(Wesseling,28Mar.1995)和美国专利号5,535,753(Petrucelli,等,16Jul.1996)公开了依靠弹性贮器电路模型测定CO的系统。
PCM基系统可利用血压测量监测SV源心脏参数,所述血压测量利用多种测量装置诸如指套囊测量,并可或多或少连续地进行。然而,得到该使用简便是以潜在损失准确性为代价的,因为PCM可能不比其源自的相当简单的三参数模型更准确。将需要更高次的模型以忠实地解释其他现象。已经提出具有不同复杂性程度的很多改善,用于改善基础PCM模型的准确性。
近来,数个研究已经证实监测在左心室心搏出量中观察到的变化的临床意义,所述变化产生于在机械通气下心血管系统和肺的相互作用。由于机械通气,胸内压力循环增加和减少,这造成这些心搏出量变化(SVV),这导致心脏前负荷和后负荷的变化。SVV最近已经被广泛地研究,并且数个研究已经显示了利用SVV作为各种临床状态中的前负荷依赖和流体响应性的预测器的效用。基于SVV的数个其他参数也已经被发现是有用的。特别地,已经发现具有其delta-Up(ΔUp)和delta-Down(ΔDown)分量的收缩压变化(SPV)是非常有用的前负荷依赖和流体响应性的预测器。SPV基于由于心搏出量中呼吸诱导的变化引起的动脉脉压的变化。最近研究并显示为前负荷依赖和流体响应性的有效指示的另一个参数为脉压变化(PPV)。
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