体積および時間的カプノグラフィーのための低次機械モデル：開発、検証、およびアプリケーション

無効：目的：カプノグラム（息を吐きた息）の濃度（TCAP）または呼気ボリューム（VCAP）のために定量的に、および識別可能な低次機械モデルを開発します。 方法：気流モデルの単一の「肺胞」コンパートメントには、コンプライアンスと不活性があり、層流領域を構成する抵抗性のない未灌流気道に続いて乱流混合領域が供給されます。ガス混合モデルは、測定されたカプノグラムに息を吹き付ける息を吸うミキシングリージョンCO 2濃度を追跡し、カプノグラムを特徴付けるモデルパラメーターの推定値をもたらします。 結果：換気された成人患者からの気流、気道圧力、TCAPの17の検査記録（310呼吸）について、モデルは密接に適合します（VCAPでの末端濃度の平均RMSE 1％、TCAPで1.7％）。各呼気の関連するパラメーター（VCAPの場合は4、TCAPの場合は5）、および対応する強制吸入のエアフローパラメーターは、互いに堅牢に推定され、互いと文学的価値と子音があります。また、モデルは、TCAPのみを使用して、スケーリング内で吐き出したエアフロー波形全体を推定することも許可しています。これは、うっ血性心不全（CHF）から慢性閉塞性肺疾患（COPD）を識別するために、スパイロメトリーに類似したが正常な呼吸に類似した新しいTCAPベースのテストを示唆しています。1つの病院から24のCOPD/24 CHF TCAPレコードのそれぞれから15の呼気でトレーニングされたバージョンは、別の病院で27のCOPD/31 CHF TCAPレコードのそれぞれから15回のランダム呼気で100回テストし、平均精度80.6％（STDEV 2.1％を与えました。）。29 COPD/32 CHFでテストされた別のバージョンは、Auroc 0.84を生成しました。 結論：機械的モデルはTCAPおよびVCAP測定に密接に適合し、被験者固有のパラメーター推定値を生成します。 重要性：これは心肺介護を知らせることができます。

UNLABELLED:  Objective: Develop low-order mechanistic models accounting quantitatively for, and identifiable from, the capnogram - the concentration in exhaled breath, recorded over time (Tcap) or exhaled volume (Vcap). METHODS: The airflow model's single "alveolar" compartment has compliance and inertance, and feeds a resistive unperfused airway comprising a laminar-flow region followed by a turbulent-mixing region. The gas-mixing model tracks mixing-region CO 2 concentration, which is fitted breath-by-breath to the measured capnogram, yielding estimates of model parameters that characterize the capnogram. RESULTS: For the 17 examined records (310 breaths) of airflow, airway pressure and Tcap from ventilated adult patients, the models fit closely (mean rmse 1% of end-tidal cŞoncentration on Vcap; 1.7% on Tcap). The associated parameters (4 for Vcap, 5 for Tcap) for each exhalation, and airflow parameters for the corresponding forced inhalation, are robustly estimated, and consonant with each other and literature values. The models also allow, using Tcap alone, estimation of the entire exhaled airflow waveform to within a scaling. This suggests new Tcap-based tests, analogous to spirometry but with normal breathing, for discriminating chronic obstructive pulmonary disease (COPD) from congestive heart failure (CHF). A version trained on 15 exhalations from each of 24 COPD/24 CHF Tcap records from one hospital, then tested 100 times with 15 random exhalations from each of 27 COPD/31 CHF Tcap records at another, gave mean accuracy 80.6% (stdev 2.1%). Another version, tested on 29 COPD/32 CHF, yielded AUROC 0.84. CONCLUSION: Our mechanistic models closely fit Tcap and Vcap measurements, and yield subject-specific parameter estimates. SIGNIFICANCE: This can inform cardiorespiratory care.