パルス圧力変動を測定するためのスマートフォンアプリ（CapStesia）の評価：2つの方法間の一致：横断研究

背景：血行動態モニタリングのために、侵襲性や非侵襲性の低い方法が現れています。その中には、侵襲的な動脈圧を示す患者モニターの写真から、圧力曲線のデジタル化と分析後に高度な血行動態変数を推定するスマートフォンアプリであるCapstesiaがあります。 目的：この研究の目的は、患者モニターから得られた信号の分析と、キャップステシアアプリを使用して同じ画像の写真との間の一致レベルを比較することでした。 設計：横断的研究。 設定：アラバ大学病院（Txagorritxu）、Vitoria-Gasteiz、Alava、Alava、2015年1月から2月まで。 患者：血行動態モニタリングのために挿入された動脈カテーテル（放射状または大腿動脈）を持っていた20人の患者（229枚の画像）。 介入：患者モニターから得られたスナップショットと、キャップステシアアプリケーションを使用したこれらの同じスナップショットの写真を、次の変数の一致レベルを評価するために、同じソフトウェア（MATLAB、MATHWORKS、NATICK、MASSACHUSETATS、USA）で評価されました：パルス圧力変動（PPV）、心臓出力（CO）および最大勾配曲線（DP）。対応する95％の信頼区間を持つクラス間相関係数、および誤差の割合を持つブランド・アルトマンプロットを使用して、比較が行われました。 主な結果測定：（PPV）。二次的な結果：圧力曲線のCOおよび最大勾配[DP/DT]。 結果：PPV、COおよびMAX DP/DTのクラス間相関係数は0.991（95％信頼区間0.988〜0.993）、0.966（95％信頼区間0.956〜0.974）、0.962（95％信頼区間0.950から0.970）でした。Bland-Altman分析では、PPVのバイアスと一致の制限は（0.50％±1.42）、PPVで20％の誤差の割合をもたらしました。COの場合、それらは0.19±0.341で、エラーの13.8％でした。最後に、最大dp/dtのバイアスと一致の制限は1.33±77.71であり、14.20％の結論の誤差をもたらしました。キャップステシアアプリで得られたスクリーンショットの写真は、元のスクリーンショットの分析との良好な一致を示しています。いずれかのアプローチを使用して、評価された血行動態変数を監視できます。

BACKGROUND: Less invasive and noninvasive methods are emerging for haemodynamic monitoring. Among them is Capstesia, a smartphone app that, from photographs of a patient monitor showing invasive arterial pressure, estimates advanced haemodynamic variables after digitising and analysing the pressure curves. OBJECTIVE: The aim of this study was to compare the level of agreement between the analysis of the signals obtained from the patient monitor and a photograph of the same images using the Capstesia app. DESIGN: Cross-sectional study. SETTING: Araba University hospital (Txagorritxu), Vitoria-Gasteiz, Alava, Spain, from January to February 2015. PATIENTS: Twenty patients (229 images) who had an arterial catheter (radial or femoral artery) inserted for haemodynamic monitoring. INTERVENTION: Snapshots obtained from the patient monitor and a photograph of these same snapshots using the Capstesia application were assessed with the same software (MATLAB, Mathworks, Natick, Massachusetats, USA) for evaluating the level of concordance of the following variables: pulse pressure variation (PPV), cardiac output (CO) and maximum slope of the pressure curve (dP/dt). Comparison was made using interclass correlation coefficients with corresponding 95% confidence intervals, and Bland-Altman plots with the corresponding percentages of error. MAIN OUTCOME MEASURES: (PPV). Secondary outcome: CO and maximum slope of the pressure curve [dP/dt]. RESULTS: The interclass correlation coefficients for PPV, CO and max dP/dt were 0.991 (95% confidence interval 0.988 to 0.993), 0.966 (95% confidence interval 0.956 to 0.974) and 0.962 (95% confidence interval 0.950 to 0.970), respectively. In the Bland-Altman analysis, bias and limits of agreement of PPV were (0.50% ± 1.42) resulting in a percentage of error of 20% for PPV. For CO they were 0.19 ± 0.341, with a 13.8% of error. Finally bias and limits of agreement for max dP/dt were 1.33 ± 77.71, resulting in an error of 14.20% CONCLUSIONS: Photograph of the screenshots obtained with the Capstesia app show a good concordance with analysis of the original screenshots. Either approach could be used to monitor the haemodynamic variables assessed.