Können wir den klinischen Nutzen der Atemfrequenz als überwachtes Vitalzeichen verbessern?

Die Atemfrequenz (RR) ist ein grundlegendes Vitalzeichen, das in einem breiten Spektrum von Gesundheitseinrichtungen gemessen und überwacht wird. obwohl es historisch schwierig ist, RR zuverlässig zu messen. Wir untersuchen eine automatisierte Methode, die RR nur in Intervallen sauberer, regelmäßiger und konsistenter Atmung berechnet, und untersuchen ihre diagnostische Verwendung in einer retrospektiven Analyse von Traumaopfern vor dem Krankenhausaufenthalt. Mindestens 5 s grundlegende Vitalfunktionen, einschließlich Herzfrequenz, RR sowie systolischer, diastolischer und mittlerer arterieller Blutdruck, wurden kontinuierlich von 326 spontan atmenden Traumaopfern während des Hubschraubertransports zu einem Traumazentrum der Stufe I gesammelt. „Zuverlässige“ RR-Daten wurden nachträglich unter Verwendung automatisierter Algorithmen identifiziert. Die diagnostischen Leistungen von zuverlässiger gegenüber Standard-RR wurden durch Berechnung der Betriebskennlinien des Empfängers unter Verwendung der Maximum-Likelihood-Methode und Vergleich der zusammenfassenden Bereiche unter den Betriebskennlinien des Empfängers (AUCs) bewertet. Die Atemfrequenz zeigt signifikante Unterschiede in der Datenzuverlässigkeit. Zur Identifizierung von präklinischen Opfern, die anschließend eine Atemintervention erhalten (Krankenhausintubation oder Tubus-Thorakotomie), ergibt die Standard-RR eine AUC von 0,59 (95% -Konfidenzintervall, 0,48-0,69), während die zuverlässige RR eine AUC von 0,67 (0,57-0,77) ergibt. P < 0,05. Zur Identifizierung von Opfern, bei denen später eine schwere hämorrhagische Verletzung diagnostiziert wurde und die eine Bluttransfusion erfordern, ergibt die Standard-RR eine AUC von 0,60 (0,49 bis 0,70), während die zuverlässige RR 0,77 (0,67 bis 0,85) ergibt. P < 0,001. Eine zuverlässige RR, die durch einen automatisierten Algorithmus bestimmt wird, ist ein nützlicher Parameter für die Diagnose von Atemwegserkrankungen und schweren Blutungen in einer Traumapopulation. Dies kann eine nützliche Eingabe für eine Vielzahl von klinischen Scores und automatisierten Algorithmen zur Entscheidungsunterstützung sein.