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背景：現在の蘇生ガイドラインでは、心肺蘇生（CPR）中に救助者を導くのに役立つ波形カプノグラフィーの使用を強調しています。ただし、胸部圧迫はカプノグラムに振動を引き起こし、視覚的または自動化された信頼できる解釈を妨げます。この研究の目的は、胸部圧縮アーチファクトを抑制することにより、波形カプノグラフィを強化するアルゴリズムを設計することでした。 方法：院外の心停止を受けた202人の患者からのモニター脱線装置の記録を分析しました。カプノグラムは、アーティファクトの形態に従って分類されました。換気には、除細動パッドを介して取得した経胸部インピーダンス信号を使用して注釈を付けられました。抑制アルゴリズムは、リアルタイムで動作し、歪んだ間隔を配置し、カプノグラムのエンベロープを復元するように設計されています。自動換気検出の改善、換気率の推定、およびアーティファクト抑制の前後のカプノグラムを使用した過剰な換気速度（過剰換気）の検出を評価しました。 結果：合計44267の換気に注釈が付けられました。アーティファクト抑制後、換気検出器の感度（SE）と正の予測値（PPV）は、歪んだエピソード（83/202）で91.9/89.5％に98.0/97.3％に増加しました。SE/PPVが77.6/73.5％から97.1/96.1％に上昇した高振幅アーチファクトでは、改善が最も顕著でした。換気率の推定と過剰換気の検出もアップグレードされました。抑制アルゴリズムは、要約されていないデータへの影響は最小限でした。 結論：胸部圧縮アーティファクト抑制後に波形カプノグラフィーに基づく換気検出が改善されました。さらに、アルゴリズムはカプノグラムのトレースを強化し、CPR中の臨床解釈を改善する可能性があります。この方法の実現可能性と有用性を理解するには、臨床環境の前向き研究が必要です。
背景：現在の蘇生ガイドラインでは、心肺蘇生（CPR）中に救助者を導くのに役立つ波形カプノグラフィーの使用を強調しています。ただし、胸部圧迫はカプノグラムに振動を引き起こし、視覚的または自動化された信頼できる解釈を妨げます。この研究の目的は、胸部圧縮アーチファクトを抑制することにより、波形カプノグラフィを強化するアルゴリズムを設計することでした。 方法：院外の心停止を受けた202人の患者からのモニター脱線装置の記録を分析しました。カプノグラムは、アーティファクトの形態に従って分類されました。換気には、除細動パッドを介して取得した経胸部インピーダンス信号を使用して注釈を付けられました。抑制アルゴリズムは、リアルタイムで動作し、歪んだ間隔を配置し、カプノグラムのエンベロープを復元するように設計されています。自動換気検出の改善、換気率の推定、およびアーティファクト抑制の前後のカプノグラムを使用した過剰な換気速度（過剰換気）の検出を評価しました。 結果：合計44267の換気に注釈が付けられました。アーティファクト抑制後、換気検出器の感度（SE）と正の予測値（PPV）は、歪んだエピソード（83/202）で91.9/89.5％に98.0/97.3％に増加しました。SE/PPVが77.6/73.5％から97.1/96.1％に上昇した高振幅アーチファクトでは、改善が最も顕著でした。換気率の推定と過剰換気の検出もアップグレードされました。抑制アルゴリズムは、要約されていないデータへの影響は最小限でした。 結論：胸部圧縮アーティファクト抑制後に波形カプノグラフィーに基づく換気検出が改善されました。さらに、アルゴリズムはカプノグラムのトレースを強化し、CPR中の臨床解釈を改善する可能性があります。この方法の実現可能性と有用性を理解するには、臨床環境の前向き研究が必要です。
BACKGROUND: Current resuscitation guidelines emphasize the use of waveform capnography to help guide rescuers during cardiopulmonary resuscitation (CPR). However, chest compressions often cause oscillations in the capnogram, impeding its reliable interpretation, either visual or automated. The aim of the study was to design an algorithm to enhance waveform capnography by suppressing the chest compression artefact. METHODS: Monitor-defibrillator recordings from 202 patients in out-of-hospital cardiac arrest were analysed. Capnograms were classified according to the morphology of the artefact. Ventilations were annotated using the transthoracic impedance signal acquired through defibrillation pads. The suppression algorithm is designed to operate in real-time, locating distorted intervals and restoring the envelope of the capnogram. We evaluated the improvement in automated ventilation detection, estimation of ventilation rate, and detection of excessive ventilation rates (over-ventilation) using the capnograms before and after artefact suppression. RESULTS: A total of 44 267 ventilations were annotated. After artefact suppression, sensitivity (Se) and positive predictive value (PPV) of the ventilation detector increased from 91.9/89.5% to 98.0/97.3% in the distorted episodes (83/202). Improvement was most noticeable for high-amplitude artefact, for which Se/PPV raised from 77.6/73.5% to 97.1/96.1%. Estimation of ventilation rate and detection of over-ventilation also upgraded. The suppression algorithm had minimal impact in non-distorted data. CONCLUSION: Ventilation detection based on waveform capnography improved after chest compression artefact suppression. Moreover, the algorithm enhances the capnogram tracing, potentially improving its clinical interpretation during CPR. Prospective research in clinical settings is needed to understand the feasibility and utility of the method.
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