Detection of Significant Blood Pressure Events in the Perioperative Care.

Abstract

Complicações cardíacas são comuns durante uma cirurgia, com uma estimativa de 30% dos pacientes submetidos a extensos procedimentos cirúrgicos devido à presença de comorbidades cardiovasculares e intervenções não cardíacas associadas a uma taxa de 7-11% de complicações, sendo que 42% dessas são causadas por problemas cardíacos. A hemodinâmica reflete a capacidade de perfusão de oxigénio e nutrientes em todos os órgãos, a fim de manter as funções orgânicas ideais e evitar complicações. Uma técnica fundamental para avaliação hemodinâmica é a monitorização da pressão arterial (PA), que pode ser realizada de forma invasiva com cateter arterial ou não invasiva com uma braçadeira. As técnicas invasivas fornecem monitorização contínua da PA "batimento a batimento", leituras precisas da PA em baixas pressões e formas de onda de pressão de pulso, mas são caras, demoradas e precisam de um operador treinado. Enquanto isso, os métodos baseados na braçadeira fornecem medições intermitentes (com intervalos de alguns minutos a várias horas) de pressão arterial sistólica (PAS), diastólica (PAD) e média (PAM) e são associadas à subestimação dos valores da PA hipertensiva e superestimação da PA hipotensiva, mas são baratos e fáceis de empregar. Na verdade, a monitorização intermitente da PA é realizada mesmo em pacientes gravemente doentes sob certas circunstâncias, como falta de equipamento técnico ou equipa clínica.Sendo assim, este estudo aborda a oportunidade para o desenvolvimento de soluções de monitorização de PA contínuas e não invasivas com base em métricas relacionadas com a PA, como o tempo de chegada de pulso (PAT), que podem fornecer estimativas de PA em tempo real, sendo fáceis de empregar e exigindo apenas tecnologias amplamente disponíveis, como a fotopletismografia (PPG) e eletrocardiografia (ECG).Os dados adquiridos de 9 pacientes submetidos a cirurgias cardíacas ou neurológicas incluem PAinvasiva e sinais de ECG e PPG. Três modelos de regressão baseados nas equações de Moens-Korteweg e Bramwell-Hill são estudados e métodos para calibração sistemática são analisados. Os resultados são comparados com a PA (invasiva) e a amostragem intermitente dos valores originais da PA arterial como um processo de retentor de ordem zero (ZoH) para simular métodos baseados na braçadeira sem quaisquer erros comumente associados. Além disso, é proposta uma solução para amostragem não uniforme da PA, baseada na variabilidade da PA com o objetivo de aumentar a frequência de amostragem da PA quando a PA é instável e diminuir caso contrário. Os resultados sugerem que o uso de modelos de regressão, o modelo MK-BH mais especificamente, com um procedimento de amostragem e calibração uniforme com um intervalo de 5 minutos melhoraria muito a monitorização da PA no ambiente intraoperatório em comparação com o ZoH contra a PA "real", resultando numa redução do desvio padrão do erro e do erro absoluto médio de até 50% para a PAS. Estas melhorias tornam-se mais expressivas quando olhamos para os 5% e 1% maiores errosabsolutos com uma redução de mais de 50%. Em relação à abordagem de amostragem de PA não uniforme, pode-se identificar ligeiras melhorias nos modelos de regressão alimentados por essas amostras de PA para calibração em termos de ME ± SD e MAE em comparação com a amostragem e calibração uniforme anterior de 5 minutos.Olhando para os maiores 5% e 1% erros absolutos, a melhoria é visível para o modelo MK-BH, que melhora os maiores 1% de erros absolutos em até 30%, enquanto o ZoH melhora em até 30% para ambos.Por último, um algoritmo para deteção e classificação de eventos rápidos de PA é proposto com base em métricas indiretas relacionadas com a PA. O algoritmo analisa os últimos 5 minutos de monitorização em cada instante e classifica como nenhum evento, evento pequeno, evento médio ou evento grande. Os resultados sugerem o potencial de desenvolvimento de uma ferramenta semelhante com base em métricas indiretas de avaliação da PA, a fim de criar um procedimento de amostragem de BP não uniforme e otimizado.

Cardiac complications are common during a surgery, with estimated 30% of patients undergoing extensive surgical procedures in the presence of cardiovascular comorbidities and non-cardiac interventions being associated with 7 11% of complication rate while 42% of these are caused by cardiac issues. Hemodynamics reflect the ability for perfusion of oxygen and nutrient to all organs in order to maintain optimal organ functions and avoid complications. One fundamental technique for hemodynamics evaluation is the arterial blood pressure (BP) monitoring, which can be performed invasively with an arterial catheter or non-invasively with cuff-based methods. Invasive techniques provide continuous "beat-to-beat" BP monitoring, accurate BP readings at low pressures and pulse pressure waveforms, but are expensive, time-consuming and need a trained operator. Meanwhile,cuff-based methods provide intermittent measurements (from a few minutes to several hours intervals) of systolic (SBP), diastolic (DBP) and mean (MAP) arterial pressure, and are associated with underestimation of hypertensive BP values and overestimation of hypotensive BP, but are cheap and easy to employ. In fact, intermittent cuff-based BP monitoring is performed even in critically ill patients under certain circumstances, such as lack of technical equipment or clinical staff.Being so, this study addresses the opportunity for development of non-invasive BP monitoring solutions based on BP surrogates such as the pulse arrival time (PAT) that might provide real-time BP estimations while being easy to employ and only requiring widely available technologies such as photoplethysmograpy (PPG) and electrocardiography (ECG).Data acquired from 9 patients undergoing cardiac or neuro surgeries include invasive arterial BP, PPG and ECG signals. Three regression models based on Moens-Korteweg and Bramwell-Hill equations are studied and methods for systematic calibration are analyzed. Results are compared with ground truth BP (invasive) and intermittent sampling from the original arterial BP values as a zero-order hold (ZoH) process in order to simulate cuff-based methods without any commonly associated errors. Furthermore, a solution for non-uniform BP sampling is proposed, based on BP variability aiming to increase BP sampling frequency when BP is unstable and decrease otherwise.Results suggest that the use of regression models, the MK-BH model more specifically, with a uniform 5 minutes interval BP sampling and calibration procedure would highly improve the BP monitoring in the intraoperative environment comparing with the ZoH against ground truth BP, resulting in a reduction of the standard deviation of the error and the mean absolute error up to 50% for the SBP. These improvements become more expressive when one looks at the top 5% and 1% absolute errors with a reduction of more than 50%.Regarding the non-uniform BP sampling approach, one could identify slight improvements from the regression models using these BP samples for calibration in terms of ME ± SD and MAE comparing with the previous uniform 5 minutes BP sampling and calibration. Looking at the top 5% and 1% absolute errors, the improvement is visible for the MK-BH model which improves the top 1% absolute errors up to 30%, while the ZoH improves up to 30% for both top 1% and 5%absolute errors. At last, an algorithm for fast BP events detection and classification is proposed based on BP surrogates. The algorithm analyzes the last 5 minutes of monitoring at each time instance and classifies it as no event, small event, medium event or large event. The results support the potential for developing such tool based on BP surrogates in order to create a non-uniform BP sampling procedure.