Putem îmbunătăți utilitatea clinică a frecvenței respiratorii ca semn vital monitorizat?

Frecvența respiratorie (RR) este un semn vital de bază, măsurat și monitorizat într-un spectru larg de setări de îngrijire a sănătății, deși RR este dificil de măsurat din punct de vedere istoric într-un mod fiabil. Explorăm o metodă automatizată care calculează RR numai în intervale de respirație curată, regulată și consistentă și investigăm utilizarea diagnosticării acesteia într-o analiză retrospectivă a victimelor traumatismului pre-spitalicesc. Cel puțin 5 secunde de semne vitale de bază, incluzând ritmul cardiac, RR și presiunea arterială sistolică, diastolică și medie, au fost colectate continuu din 326 de victime de traume respiratorii spontane în timpul transportului cu elicopterul la un centru de traumatisme de nivel I. Datele RR „fiabile” au fost identificate retrospectiv folosind algoritmi automatizați. Performanțele de diagnostic ale RR fiabile comparativ cu cele standard au fost evaluate prin calcularea curbelor caracteristice de funcționare a receptorului utilizând metoda de maximă probabilitate și compararea zonelor de rezumat sub curbele caracteristice de funcționare a receptorului (ASC). Rata respiratorie prezintă diferențe semnificative de fiabilitate a datelor. Pentru identificarea victimelor pre-spitalicești care ulterior primesc o intervenție respiratorie (intubație spitalicească sau toracotomie tubulară), RR standard produce o ASC de 0,59 (interval de încredere 95%, 0,48-0,69), în timp ce RR fiabil produce o ASC de 0,67 (0,57-0,77), P < 0.05. Pentru identificarea victimelor diagnosticate ulterior cu o leziune hemoragică majoră și care necesită transfuzie de sânge, RR standard produce o ASC de 0,60 (0,49-0,70), în timp ce RR fiabil produce 0,77 (0,67-0,85), P < 0,001. RR de încredere, așa cum este determinat de un algoritm automat, este un parametru util pentru diagnosticul de patologie respiratorie și hemoragie majoră la o populație de traume. Poate fi o contribuție utilă la o mare varietate de scoruri clinice și algoritmi automatizați de susținere a deciziilor.