In questo post ripropongo un articolo già pubblicato su Nurse24, con lo scopo di presentare al pubblico di Triggerlab un problema ricorrente e delicato nell’interazione tra paziente e ventilatore. Il lavoro che segue è una nostra revisione narrativa che presenta in modo sintetico lo stato dell’arte in tema di asincronie. Quest’anno si darà più spazio a questo argomento e cercheremo di spiegare tutte le asincronie più ricorrenti, come già fatto in passato con l’autociclaggio.

La ventilazione meccanica negli ultimi decenni ha mostrato un notevole sviluppo. I ventilatori moderni sono in grado di offrire un’ampia gamma di ventilazioni e di fornire a infermieri e medici importanti strumenti per il monitoraggio del trattamento ventilatorio al fine di controllarne l’efficacia e di rilevarne le problematiche. La ventilazione meccanica è un importante trattamento di supporto vitale ma al tempo stesso può generare diverse e gravi complicanze come il danno polmonare (V.I.L.I.), la polmonite (V.A.P.), l’atrofia diaframmatica (V.I.D.D.)¹. I clinici, analizzando nello specifico quest’ultima problematica, cercano di scongiurarla utilizzando ventilazioni parzialmente assisitite/supportate piuttosto che totalmente controllate². Questa strategia ha lo scopo di evitare l’atrofia diaframmatica attraverso il mantenimento dell’attività contrattile dei muscoli respiratori³, ma richiede un’armoniosa sincronizzazione dell’interazione tra il paziente ed il ventilatore. Durante la ventilazione artificiale l’interazione tra paziente e macchina è caratterizzata da un delicato equilibrio, che spesso è alterato da molteplici fattori capaci di favorire complicanze o di generare un’asincronia (in altre parole, una scorretta interazione paziente-ventilatore). In letteratura le asincronie sono descritte e suddivise generalmente in base alla fase del ciclo respiratorio in cui avvengono e si articolano in: asincronie di trigger (sforzo inefficace, doppio trigger, autociclaggio), asincronia di flusso, asincronie di fine inspirazione (ciclaggio ritardato, ciclaggio prematuro) e asincronia di fine espirazione⁴. Molti autori affermano che le asincronie si associano a una maggior durata della ventilazione meccanica⁵, minore probabilità di successo del weaning⁶, ipossiemia⁷, aumento del carico di lavoro dei muscoli respiratori⁸, compromissione cardiovascolare⁹, discomfort¹⁰, disfunzione diaframmatica^11-12, disordine del sonno¹³ motivi per cui la loro risoluzione è da considerarsi di grande importanza¹⁴. La correzione precoce delle asincronie è quindi una priorità clinica¹⁴. Per la prima volta, nel 2015, degli autori hanno trovato una significante correlazione tra frequenza di asincronie e mortalità. Nello studio di Blanch et al. ¹⁵ sono stati investigati l’impatto delle asincronie sull’outcome dei pazienti. Tra i 50 pazienti arruolati allo studio, sei avevano un Asynchrony Index (A.I.)* superiore al 10%. Questi pazienti avevano outcome simili in termini di estubazioni fallite e tracheostomie con una maggiore durata di ventilazione meccanica (16 vs 6 giorni, p= 0.061). C’era inoltre una significante relazione tra incidenza di asincronie e mortalità in terapia intensiva e ospedaliera. Rimane ad oggi da stabilire se le asincronie siano esse stesse responsabili dell’aumento della mortalità o siano semplicemente un biomarker di gravità della malattia¹⁶. Di fronte a crescenti evidenze che mostrano l’impatto negativo delle asincronie verso gli obiettivi clinici è lecito chiedersi, per iniziare ad affrontare il problema, quanto siano frequenti. Chao et al.⁶ rilevarono che, tra 200 pazienti dipendenti dal ventilatore in un centro di svezzamento, gli sforzi inefficaci erano presenti nel 10% degli arruolati allo studio. Mellot et al.¹⁷ scoprirono che il 24% di 43758 respiri erano asincronie, con prevalenza di sforzi inefficaci. Thille et al.¹⁸ su un campione di 62 pazienti ricoverati in terapia intensiva, rilevarono che il 24% di essi presentavano un alto indice di asincronie, superiore al 10%.

Si può definire da questa analisi della letteratura internazionale che la presenza di asincronie sia un evento piuttosto frequente oltre che potenzialmente deleterio nel paziente ventilato.

Quali sono gli strumenti utili a identificarle?

Molti studi hanno utilizzato nell’identificazione delle asincronie il catetere esofageo. Il catetere in polietilene è avvolto nella porzione distale da una cuffia in silicone della lunghezza di 5-10 cm ed una volta cuffiato con aria consente:

• l’acquisizione di valori di pressione da utilizzare come surrogato della pressione pleurica, fornendo dati molto utili nelle misure di meccanica respiratoria e nella valutazione dello stress polmonare;
• il monitoraggio grafico della traccia della pressione esofagea che permette un’osservazione diretta dello sforzo inspiratorio del paziente, permettendo un’accurata interpretazione dell’interazione e della sincronia tra paziente e ventilatore. L’utilizzo di questo device ha permesso l’identificazione di una nuova asincronia denominata reverse triggering, scoperta nel 2013¹⁹.

Un altro sistema, estremamente efficace e validato in molti studi, è l’utilizzo del sondino che caratterizza il funzionamento della ventilazione N.A.V.A. (Neurally Adjusted Ventilatory Assist). Questa tecnica utilizza un SNG chiamato catetere EAdi (Electrical Activity of the diaphragm), posizionato in esofago e dotato di una matrice di elettrodi bipolari che si collocano a cavallo del diaframma, consentendo di rilevare i µV della depolarizzazione diaframmatica. Il device esegue una misura diretta del drive respiratorio e risulta essere molto accurato nel rilevare l’inizio e la durata dell’inspirazione ed espirazione neurale.

In questi ultimi anni sono stati sviluppati software dedicati alla rilevazione delle asincronie in tempo reale. Ad oggi vi sono pochi studi che utilizzano questa tecnologia che è basata da una parte sull’equazione di moto dell’apparato respiratorio e dall’altra utilizzando valori stimati di elastanza e resistenza²⁰. Sinderby et al.²¹ hanno sviluppato un sistema di rilevazione automatica delle asincronie incrociando le curve di pressione e la traccia derivante dal catetere EAdi. La differenza tra le due tracce è stata quantificata e indicizzata prendendo il nome di NeuroSync Index mostrando un’ottima correlazione quando comparata alla rilevazione manuale. Blanch et al.²² attraverso un software hanno sviluppato un algoritmo in grado di identificare gli sforzi inefficaci e questo sistema è risultato valido quando comparato alla rilevazione di esperti.

I ventilatori moderni presentano di serie il monitoraggio grafico della ventilazione. Da più di vent’anni tale tecnologia è presente al letto del malato e si è dimostrata molto utile nell’identificazione delle asincronie. L’analisi in tempo reale delle curve di pressione e flusso è in grado di spiegare la complessa interazione paziente-ventilatore, ma presenta delle limitazioni:

• correlate all’abilità, anche di medici esperti, che può essere scarsa e non permette una semplice, affidabile e fine rilevazione delle asincronie²³;
• le asincronie possono verificarsi in qualsiasi momento e non è possibile rilevarle in modo continuo¹⁶;
• alcune asincronie sono difficilmente rilevabili solo attraverso il monitoraggio grafico¹⁶.

Nel confronto tra i diversi sistemi di monitoraggio dell’interazione paziente-ventilatore è attuale nella realtà di tutti i giorni che il monitoraggio grafico sia il più utilizzato al letto del paziente, per diversi motivi. Il catetere EAdi ed il catetere esofageo non sono posizionati di routine nei pazienti ricoverati in terapia intensiva e su di essi grava senza dubbio il costo dei presidi. A questo, si aggiunge in merito al catetere EAdi, la necessità di disporre di uno specifico ventilatore che supporti tale tecnologia che è brevettata ed esclusiva. Per quanto concerne i software in grado di rilevare le asincronie, essi costituiscono probabilmente lo scenario futuro di sviluppo, con la necessità poi di capirne i costi oltre che validarne gli effettivi benefici su larga scala. Ad oggi il monitoraggio grafico, seppur con qualche limitazione di natura tecnica, è lo strumento di riferimento più utilizzato non solo nelle terapie intensive, ma anche a domicilio. L’analisi delle curve di ventilazione è una tecnologia poco sfruttata, sottoutilizzo dovuto alla complessità d’interpretazione, limitate risorse e limitata formazione anche degli infermieri²⁴. La materia è senza dubbio ostica ma i vantaggi in termini di riconoscimento e trattamento precoce presentano una ricaduta positiva sui pazienti. La nostra personale esperienza ci ha mostrato come un’adeguata preparazione abbia creato i presupposti fondamentali nello sviluppo di una competenza. Nello specifico si è dimostrato che l’infermiere adeguatamente formato è in grado di analizzare il monitoraggio grafico e riconoscere le asincronie²⁵. Il continuo miglioramento e aggiornamento della nostra professione potrebbe porre realmente, tra gli obiettivi futuri, la padronanza infermieristica di questo importante strumento.

*Il termine Asynchrony Index indica il rapporto tra il numero di asincronie verificatesi diviso il totale della frequenza respiratoria. Si ritiene questo valore elevato quando il rapporto supera il 10%.

Un caro saluto a tutti, Cristian Fusi

Bibliografia

1. Vassilakopoulos T, Petrof BJ. Ventilator-induced diaphragmatic dysfunction. Am J Respi Crit Care Med 2004; 169:336-341.
2. Goligher EC, Fan E, Herridge MS, et al. Evolution of diaphragm thickness during mechanical ventilation: impact of inspiratory effort. Am J Respir Crit Care Med 2015; 192:1080-1088.
3. Martin AD, Joseph A-M, Beaver TM, et al. Effect of intermittent phrenic nerve stimulation during cardiothoracic surgery on mitochondrial respiration in the human diaphragm. Crit Care Med 2014; 42:e 152-e156.
4. Karen G et al. Patient-ventilator dyssynchrony: clinical significance and implications for practice. Crit Care Nurse. 2009 December; 29: 41–55.
5. Thille AW et al. Patient-ventilator asynchrony during mechanical ventilation: Prevalence and risk factors. Intensive Care Med 2006; 32:1515–22.
6. Chao DC et al. Patient-ventilator trigger asynchrony in prolonged mechanical ventilation. Chest 1997; 112:1592–99.
7. Racca F, Squadrone V, Ranieri VM. Patient ventilator interaction during the triggering phase. Respir Care Clin. 2005;11(2):225-45.
8. Kondili E, Prinianakis G, Georgopoulos D. Patient–ventilator interaction. Br J Anaesth 2003;91:106–19.
9. Dick CR, Sassoon CS. Patient-ventilator interactions. Clin Chest Med. 1996;17(3): 423-38.
10. Jablonski R. The experience of being mechanically ventilated. Qual Health Res. 1994;4:186-207.
11. Murias G, Villagra A, Blanch L. Patient-ventilator dyssynchrony during assisted invasive mechanical ventilation. Minerva Anestesiol 2013 Apr; 79(4):434-44.
12. Sassoon CS et al. Assist–control mechanical ventilation attenuates ventilator-induced diaphragmatic dysfunction. Am J Respir Crit Care Med 2004;170:626-32.
13. Bosma K, Ferreyra G, Ambrogio C, et al. Patient-ventilator interaction and sleep in mechanically ventilated patients: pressure support versus proportional assist ventilation. Crit Care Med 2007; 35:1048-1054.
14. Piquilloud L, Vignaux L, Bialais E, Roeseler J, Sottiaux T, Laterre PF, Jolliet P, Tassaux D. Neurally adjusted ventilatory assist improves patient–ventilator interaction. Intensive Care Med 2011;37:263-71.
15. Blanch L, Villagra A, Sales B et al. Asynchronies during mechanical ventilation are associated with mortality. Intensive Care Med 2015; 41:633-641.
16. Dres M, Rittayamai N, Brochard L. Monitoring patient-ventilator asynchrony. Curr Opin Crit Care 2016, 22:246-253.
17. Mellot KG, Grap MJ, Munro CL, et al. Patient-ventilator asynchrony in critically ill adults: frequencies and types. Heart Lung J Crit Care 2014; 43:231-243.
18. Thille AW, Rodriguez P, Cabello B, et al. Patient-ventilator asynchrony during assisted mechanical ventilation. Intensive Care Med 2006; 32: 1515- 1522.
19. Akoumianaki E, Lyazidi A, Rey N, et al. Mechanical ventilation-induced reverse triggered breaths: a frequently unrecognized form of neuromechanical coupling. Chest 2013; 143:927-938.
20. Younes M, Brochard L, Grasso S, et al. A method for monitoring and improving patient-ventilator interaction. Intensive Care Med 2007; 33:1337-1346.
21. Sinderby C, Liu S, Colombo D, et al. An automated and standardized neural index to quantify patient-ventilator interaction. Crit Care 2013;17: R239.
22. Blanch L, Sales B, Montanya J, et al. Validation of the Better Care system to detect ineffective efforts during expiration in mechanically ventilated patients: a pilot study. Intensive Care Med 2012; 38:772-780.
23. Colombo D, Cammarota G, Alemani M, et al. Efficacy of ventilator waveforms observation in detecting patient-ventilator asynchrony. Crit Care Med 2011; 39:2452-2457.
24. Mellot KG et al. Patient-ventilator dyssynchrony: clinical significance and implications for practice. Crit Care Nurse 2009. December; 29: 41-55.
25. Fusi C, Bulleri E, Ricci R. Le conoscenze degli infermieri nella valutazione delle asincronie respiratorie. Scenario 2014;31 (4).