最近美国呼吸治疗发表了一篇关于两名患者共用一台呼吸机的建模试验，具体内容，如下：2 例患者单台呼吸机的 PEEP/FIO2ARDSNet 量表分组：潮气量反应建模背景：COVID-19 大流行在许多国家造成了呼吸机短缺，引发了关于将多名患者置于单一呼吸机上的对话。然而，2020 年 3 月 26 日，六家主要医疗机构发布联合声明，警告临床医生尝试这种技术可能导致不良结局和高死亡率。然而，美国和国外的医院出于绝望（例如纽约）正在考虑这种技术，但很少有数据指导他们的方法。本研究的总体目的是利用机械通气肺的计算模型来评估患者特定肺力学和呼吸机设置如何影响肺潮气量 (VT)。方法：我们开发了连接共用呼吸机的多名患者的集总参数计算模型，并根据类似的实验研究对其进行了验证。我们使用该模型来评估在 4 种呼吸机设置（压力控制水平、PEEP、呼吸频率和吸呼比）下，患者特定肺顺应性和阻力如何影响 VT。结果：我们的计算模型预测 VT 在实验测量值的 10% 以内。使用该模型进行参数研究，我们提供了算法的概念验证，以更好地匹配 > 1 例患者共享的单一呼吸机不同假设情境中的患者。结论：按照国家卫生研究所国家心肺血液研究所ARDS临床网络（ARDSNet）的低PEEP/高FIO2量表，根据他们所需的支持水平，将患者分配到预设的呼吸机上，其次是肺力学，可以用来克服将多个病人放在一个呼吸机上的一些合理顾虑。我们强调，我们的结果目前是基于一个计算模型，尚未被任何临床前或临床数据验证。因此，考虑这种方法的临床医生不应将我们的研究视为对预测患者VT值的准确估计。根据世界卫生组织（https://www.who.int，查阅日期：2020年5月21日），在中国武汉首次发现的新型冠状病毒（SARS-CoV-2，导致COVID-19疾病），目前已在216个国家报告，全球确诊病例数超过490万例。全国 ICU 患者数量突然激增，造成了呼吸机的匮乏，导致一些中心在急救呼吸机短缺期间考虑双患者（有时甚至是四名患者）通气。然而， 领先的医疗组织（美国呼吸治疗协会、重症医学学会、美国胸科医师学会、美国麻醉医师学会、麻醉患者安全基金会和美国重症护理护士协会）于 2020 年 3 月 26 日发表声明，警告从业者不要尝试这种做法。他们列出了使用单一呼吸机对多名患者进行通气的许多重要安全性问题，并警告其可能导致不良结局和死亡率增加。他们还正确地指出，以前使用这种技术的引文也提醒不要使用。然而，面对很少的良好选择，纽约长老会医院和哥伦比亚大学发布了这种方法的方案（Beitler JR et al.呼吸机共享方案：在呼吸机严重不足的情况下使用单机呼吸机进行双患者通气。）使用一台机器对多名患者进行通气的实验研究表明，这种方法——如果采取适当的预防措施——可以在紧急情况下实施。Branson 等人使用 2 个双腔测试肺进行了一次实验，以确定阻力和顺应性对潮气量 (VT) 的影响，在这种情况下，一台机器将对 4 个肺进行通气。本研究用于验证当前的计算模型。他们报告说，模拟患者之间的肺顺应性差异对VT不平等的影响大于阻力。Paladino 等人使用一台呼吸机对 4 只成年绵羊的 4 肢呼吸机回路进行了实验测试。尽管他们在初始化实验时似乎存在一些问题，但所有 4 只绵羊均保持血流动力学稳定，成功氧合，并通气 12h。Smith 和 Brown 在一台机器上成功通气了 2 名人类受试者，发现他们的组合 vt 为 2.0–2.2 L。受试者在通气开始后 10 min 有不同的呼气末二氧化碳分压 (35.3 vs 37.5 mmHg)。这为临床实施提供了概念验证，但建议需要额外的微调以进行适当和安全的通气。最重要的是，这些研究表明，必须采取解释患者之间肺力学差异等预防措施来实施这种方法。在一台机器上简单地放置多名患者可能导致单个 vt 输送之间的较大不平衡和灾难性后果。必须非常小心地对任何患者进行通气，以避免呼吸机诱导的肺损伤，其通过组织过度膨胀（容积创伤）、小气道和肺泡的周期性去复张和复张（肺不张）、炎症效应（生物创伤）和实质组织的能量耗散（麦角创伤即高应力呼吸循环动力学引起的能量膨胀）的综合效应损伤肺。当尝试在一台机器上对多名患者进行通气时，这尤其值得关注，因为呼吸机调整适用于两名患者，使得滴定以避免呼吸机诱导的肺损伤具有挑战性。尽管重症患者可能需要使用单个呼吸机，但肺功能稳定的患者在发生短缺时可分配使用预设呼吸机。本研究的总体目标是提供概念验证，以便基于 PEEP/fio2 要求并继发于肺顺应性和阻力，为模拟患者选择正确的呼吸机，从而为每例患者输送 vt。为医院场景提供了 4 台预设呼吸机的图形参考，可用于支持处于压力控制通气的多名患者，假定呼吸机的潮气量高于所有受支持患者所需的总 vt。我们开发了一个计算性的单室肺模型，该模型可以为给定患者在压力控制通气下的肺顺应性和阻力提供肺内压力和容积的估计值。单个病人的模型可以应用于压力控制通气下连接到单个呼吸机的多个病人，因为每个病人的气体输送是由呼吸机和气管插管入口之间的压差驱动的（图1）。因此，假设一个理想的呼吸机有足够的潮气量供应所有相连的病人，在压力控制通气下，一个病人的肺力学不应该影响到另一个病人的气体输送（基于欧姆定律）。
图 1.显示单患者通气 (A) 及相应单室模型 (B) 的示意图。使用 2 个单室模型 (C) 模拟使用共享单呼吸机的 2 例患者。
假定呼吸系统为单一线性隔室，其特征在于 2 个参数：顺应性 (mL/cm H2O) 和阻力 (cm H2O/L/s)，这是肺和气管插管内组织粘弹性和气流阻力的总和。鉴于患者特异性肺力学的这 2 个特征（可在床旁测量），肺内压力-容积关系用式 (1) 描述， 其中 P 是气管插管入口处的时变压力 (cm H2O)，V 是肺内的时变体积 (L)。该模型的时间常数（t）＝ RC。当将方程式（1）与从呼吸机到患者的环路的集总参数模型结合在一起时，我们得出以下控制方程式：式（2）和式（3）中，Pvent为呼吸机的压力，Pc为呼吸机回路中的压力（图1）。Leq是通风机回路设备的气体惰性（0.02 cm H2O/L/s2，根据Guttman等人计算），它解释了由于气体惯性而引起的随气流加速度而变化的压力。Req是环路设备阻力（根据制造商说明为3.0 cm H2O/L/s），表示呼吸机和患者之间遇到的空气阻力损失。最后，Ceq是环路设备顺应性，同时考虑了管道合规性和空气压缩（2.0 mL/cm H2O）。这3个参数中的下标“eq”表示它们描述了设备的特性（例如，通风机回路）。方程（2）和方程（3）采用Matlab（MathWorks，Natick，Massachusetts）中的自适应Fehlberg方法求解。根据 Branson 等人进行的实验验证了集中参数模型（如上所述）计算的 VT。在该实验中，对呼吸机进行了修改，以允许连接 4 个回路，每个回路连接到 2 个双室测试肺的腔中。我们在阻力和顺应性的各种组合下测试了以压力为目标的通气的11种配置。值得注意的是，Branson等人在16种配置下进行了实验，但有3种在相同条件下进行，以识别测量噪声的标准偏差。使用 WebPlotDigitizer 从手稿中提取报告的最终 VT 值。图 2 显示了上述实验与相同通气条件（压力控制 10 cm H2O、PEEP 5 cm H2O、呼吸频率 10 次/分钟和吸气：呼气比 [I:E] 1:1）下执行的模拟之间所得 VT 值的相关性和 Bland-Altman 图（表 1）。该模型预测了实验中 96% 的变异性，并持续高估了 vt，平均值 +-SD 为-24.2 +-23.12 mL。
图 2.Branson 等人报告的实验与模拟结果之间的比较分析。A：测量和模拟潮气量之间的相关性分析。B：Bland-Altman 图，一致偏倚（黑线）和 1.96 SD（灰线）。
为了评估VT对患者肺力学的敏感性，模型在一个包含1600个组合的参数空间中执行（即40x40矩阵），阻力5-30 cm H2O/L/s和顺应性20-80 mL/cm H2O。然后使用计算的VT和整个考虑参数空间的吸气末容积生成等值线图。这一范围的参数包括报告的ARDS和COVID-19患者和ARDS而非COVID-19患者的数值。
图 3 显示了 4 例肺顺应性和阻力不同的模拟患者的模拟结果：患者 1：顺应性 等于15 mL/cm H2O，阻力 等于10 cm H2O/L/s；患者 2：顺应性等于60 mL/cm H2O，阻力等于10 cm H2O/L/s；患者 3：顺应性等于15 mL/cm H2O，阻力等于17 cm H2O/L/s；和患者 4：顺应性等于60 mL/cm H2O，阻力等于17 cm H2O/L/s。使用 5 cm H2O 的 PEEP、高于设置 PEEP 10 cm H2O 的压力控制水平、1:2 的 I:E 以及 20 次呼吸/分钟的呼吸频率进行这些模拟。使用该术语，呼吸机输送的吸气压力（相对于大气压）为 PEEP + 压力控制。认为从呼吸机到患者的管路阻力 (Req) 为 3 cm H2O/L/s，气体惯性 (Leq) 为 0.02 cm H2O/L/s，环路顺应性 (Ceq) 为 2 mL/cm H2O。该模型可准确预测吸气/呼气流量、VT 和呼吸机压力的预期趋势。正如预期，当保持呼吸机压力、阻力和 PEEP 恒定时，顺应性增加导致 vt 和呼气末容积增加。阻力增加导致充盈延迟，也可以通过时间常数 t等于RC 进行估计。时间常数是指在压力逐步变化后填充或排空63％的肺所需的时间。正如临床实践中众所周知的那样，这些模拟显示，t 值较高的患者需要更长的呼气时间来避免呼吸堆积 (auto-PEEP)。
图3 4 例模拟患者在肺阻力 (R) 和顺应性 (C) 的不同数值。使用压力控制 ＝10 cm H2O + P EP 5c mH2O、呼吸频率 ＝20 次/min 和吸呼比 ＝1:2 模拟每例患者。建模结果显示顺应性增加导致吸气末和呼气末容量增加。增加阻力延迟填充，增加时间常数 (t＝RC) 可能导致 auto-PEEP。
图 4 和图 5 分别显示了 4 个呼吸机组的 VT 和 总吸气末容量等值线图：(1) 压力控制 15 cm H2O，PEEP 5 cm H2O，呼吸频率＝10 次/分，I:E＝1:2；(2) 压力控制 14 cm H2O，PEEP 10 cm H2O，呼吸频率＝20 次/分，I:E＝1:2；(3) 压力控制 16 cm H2O，PEEP 14 cm H2O，呼吸频率＝20 次/分钟，I:E＝1:2；(4) 压力控制 14 cm H2O，PEEP 16 cm H2O，呼吸频率 ＝20 次/分钟，I:E＝1:2。根据对目前正在科罗拉多大学 Anschutz 医学校区接受治疗的 ARDS 和 COVID-19 患者的床旁观察选择这 4 组。回想一下，压力控制水平应用在 PEEP 的顶部，所以呼吸机施加的吸气压力（相对于大气压）是 PEEP + 压力控制。每个图还显示了淡蓝色阴影区域，表示可能发生自动 PEEP（其中呼气末流量绝对值 > 0.05 L/s）。在这种情况下，未能识别自动 PEEP 可能导致气压伤、血流动力学不稳定和不必要的血管加压治疗。补充资料见http://www.rcjournal.com对于呼吸频率为 12 次/分钟和 I:E＝1:4 的额外模拟结果。
图4. 等值线图显示了 4 种不同 PEEP 和压力控制水平的呼吸机设置下评价的各种阻力 (R) 和顺应性 (C) 值（患者特异性肺力学）的估计潮气量范围。在所有情况下，呼吸频率为 20 次/分，吸呼比为 1:2。淡蓝色阴影表示呼气末流量 > 0.05 L/s，表示呼气不完全（即 auto-PEEP）。A：15 cm H2O + 5 cm H2O PEEP 的 PC，B：14 cm H2O + 10 cm H2O PEEP 的 PC，c：16 cm H2O + 14 cm H2O PEEP 的 PC，D：14 cm H2O + 16 cm H2O Of PEEP 的 PC
图5 等值线图显示了 4 种不同 PEEP 和压力控制水平的呼吸机设置评估的各种阻力 (R) 和顺应性 (C) 值（患者特异性肺力学）的吸气末容积估计值范围。在所有情况下，呼吸频率为 20 次/分，吸呼比为 1:2，淡蓝色阴影表示呼气末流量绝对值 > 0.05 L/s，表示呼气不完全（即 auto-PEEP）。A：PC为 15 cm H2O + 5 cm H2O 的 PEEP，B：PC 为 14 cm H2O + 10 cm H2O Of PEEP ，C：P c 为 16cmH2O + 14 cm H2O 的 PEEP， D：PC为 14c mH2O + 16 cm H2O 的 PEEP
我们建立了一个计算模型，将压力控制通气设置（即压力控制、PEEP、呼吸频率，即：E）与患者特定呼吸力学基础上的患者肺容量（阻力和顺应性）相关联。本研究的目的是提供一个单一呼吸机对2名患者进行通气的见解，在该环境中，有4组呼吸机，其压力控制设置基于所需的支持水平，在较低的PEEP/FIO2ARDSNet量表上。然而，我们强调，这些呼吸机组的最终设置可能需要调整，因为有更多的临床数据可用于COVID-19患者，或者该方法可用于更稳定和更具特征的患者队列，以便为COVID-19患者脱离呼吸机。计算参数研究显示了可用于根据患者肺力学（阻力和顺应性）和所需 VT 将患者分配到预设呼吸机组的常数验证等值线图。图 4 和图 5 中的等值线图显示，低 t 时的 VT（即，低阻力和顺应性）更依赖于顺应性，但随着顺应性的增加（即，随着等值线图变得更水平），变得更依赖于阻力。这是因为高阻力减少了向顺应性肺输送高 vt 所需的大吸气流量，并且这种效应在较短的吸气持续时间内加剧（参见补充材料http://www.rcjournal.com).阻力增加也增加了自动 PEEP 的可能性。VT 对阻力的下降提供了通过在吸气回路上使用可变流量电阻器进行患者特定 VT 调节的途径。此外，压力控制设置相同但 PEEP 不同的呼吸机组 2 和组 4 显示 VT 值几乎相同，但呼吸机组 4 吸气末容积显著增加，这几乎完全取决于顺应性。本研究设计用于压力控制通气，其中输送给每名患者的气体体积由呼吸机和肺之间的压力梯度决定。因此，假设呼吸机可以提供充足的 VT 和流量来支持所有患者（这必须通过每台机器的实验证实），单个患者的肺力学不应影响共享该呼吸机的其他患者的气体输送。这假定没有呼吸驱动是通过深部镇静或神经肌肉阻滞来实现的，以防止自主呼吸。因此，考虑到一组呼吸机预设为不同压力控制配置的情况，挑战是将入组患者分配到正确组，以维持安全的肺容量。尽管本手稿中预先发送的等值线图可用作指南，但最终患者 vt 需要在床旁使用呼吸曲线监测仪（例如，NM3 监测仪，Phillips Healthcare,Amsterdam,the Netherlands）进行确认。在稳态压力控制通气下，一名患者的肺力学不应实质性影响共享呼吸机上其他患者的气体输送。但是，必须考虑几个例外情况。首先，1 例患者的急性变化（如气胸、气管插管扭结、肺功能快速变化）可能干扰其他患者的流量分布，直到呼吸机将自身调节回设定的压力控制配置。在未来的实验研究中，应针对不同的临床呼吸机研究这种反应。此外，由于没有呼吸机是完美的压力控制器，因此输送压力波形的形状可能会随着组合患者的总阻抗而变化。其次，尽管当前模型中包括惯性，但 Leq 值足够低，对通气期间的气流动力学无显著贡献。但是，我们的模型确实表明，如果 Leq 足够大（即 > 2 cm H2O/L/s2，可在较高的通气频率和较小的气管插管中观察到），则在呼气期间单个患者的气管压力可能低于 PEEP。因此，理论上可以通过惯性效应将 1 例患者的呼气通过呼气管流回呼吸机。该模型再次表明，这种可能性存在于高流量惯性情况下，这在成人中不太可能发生。第三，所有4名患者的VT总和不得超过呼吸机的潮气容量。例如，Smith和Brown仅对2名患者进行的实验将超过Hamilton-G5 SW 2.8x呼吸机的2-L潮气容量。在之前的临床和实验研究中已经广泛概述了为多名患者使用单一呼吸机的严重临床局限性。我们的研究本身有几个局限性。图 4 和图 5 来源于一个纯数学模型，该模型仅针对使用单一类型呼吸机和人工肺进行的单一实验研究进行了验证。因此，需要在体外、动物和临床研究中进行额外的验证实验。此外，我们使用单室模型来代表急性损伤肺。这种简化是为了将结果与临床呼吸机提供的肺功能有限测量值进行比较。尽管这种表示描述了肺力学的重要特性，即弹性和阻力特性，但它并不能解释高肺容量下的容量依赖性硬化。它也不能解释肺泡去复张的时间和压力依赖性。尽管未明确模拟这些因素，但其以肺顺应性表示。本研究中提出的计算建模方法可用于快速发展关于 > 1 例患者共用 1 台呼吸机可行性的研究。体外和体内实验表明，这可能是不可能的，但必须非常小心避免呼吸机诱导的肺损伤和其他潜在的灾难性并发症。我们给出了一个假设的图形指南，在这个场景中，4 台呼吸机被设置在不同的压力控制、PEEP、呼吸频率、I:E 比，以及基于患者特定阻力和顺应性产生的输送 vt。尽管我们相信我们的发现可能有助于更好地理解共享呼吸机概念的局限性，但我们强烈建议此时不要将其应用于患者护理。来源：RESPIRATORY CARE . AUGUST 2020 VOL 65 NO 8 DOI: 10.4187/respcare.07931网上搜了一下，有公司设计并研制出了能够一机多用的呼吸机。GALWAY 团队设计了可调节的通气系统，以治疗来自一台呼吸机的两名患者临床医生和戈尔韦医疗技术 (MedTech) 部门成员开发了一种解决方案 (VentMI™：Ventilate Multiple Individuals)，帮助从一台呼吸机为两名患者提供机械通气。我们知道，个体化的压力控制和其他成分的加入是有效通气的关键。该系统结合定制的压力调节器和单向阀，已在模拟肺和动物环境中进行了测试，并获得了 FDA 的紧急使用授权 (EUA)。（工作原理及展示http://www.galwayventshare.com/how-it-works）
Galway VentShare 系统的组件和组装
在 ICU 呼吸机上使用个体控制潮气量进行共享通气
