摘要：合理应用呼吸机模式需要一种综合方法，将对呼吸生理学的深入理解与患者实时监测、个体化参数调整、先进控制策略以及日益增长的数据驱动决策支持相结合。本报告概述了指导临床医生选择和调整呼吸机设置的理论和实践考量，以优化气体交换、最大限度减少呼吸机相关性肺损伤（VILI

怎么合理应用呼吸机模式？

重症医学

合理应用呼吸机模式需要一种综合方法，将对呼吸生理学的深入理解与患者实时监测、个体化参数调整、先进控制策略以及日益增长的数据驱动决策支持相结合。本报告概述了指导临床医生选择和调整呼吸机设置的理论和实践考量，以优化气体交换、最大限度减少呼吸机相关性肺损伤（VILI）并维持患者与呼吸机的同步性。

引言

机械通气仍是呼吸衰竭患者治疗的基石，其中呼吸机模式必须以合理、个体化的方式应用。这一过程始于对潜在呼吸力学的理解，如肺顺应性和气道阻力，这些因素决定了在辅助和控制呼吸期间压力、流量和容积之间的相互作用。针对呼吸衰竭患者呼吸机过度充气（VHI）技术的临床研究强调了合理选择模式的必要性，不同模式（如容量控制持续指令通气 [VC-CMV] 与压力支持通气 [PSV]）对肺扩张、呼气流向偏差和血流动力学稳定性的影响存在差异。此外，机械通气的基础概述强调，基于肺的阻力和弹性特性进行明智的模式选择可显著改善患者预后，同时将不良反应降至最低。

理解呼吸力学和生理目标

合理应用呼吸机模式的核心是需要了解患者的呼吸力学。肺可建模为弹性成分（反映顺应性，CRS 是弹性阻力 [ERS] 的倒数）与由气道、管道和气管内导管产生的阻力成分的组合。这些基本特性决定了机械通气期间气道压力的形成方式。例如，在容量控制模式中，设定的潮气量（VT）会根据肺顺应性或气道阻力的变化产生可变的吸气峰压，而压力控制模式则以设定压力输送气体， resulting in 潮气量由当前力学状态决定。在这两种模式中，平台压、吸气峰压和平均气道压等关键压力指标用于推断患者的力学状态并评估肺过度膨胀的风险。合理的方法要求临床医生利用波形模式和衍生指标所反映的生理标记，持续调整呼吸机设置，确保输送的呼吸支持足够的肺泡通气，同时保护肺免受过度机械应力的影响。

常见呼吸机模式概述

呼吸机模式通常分为控制模式、辅助模式和自主模式，每种模式都有其独特的意义。在控制模式中，呼吸机完全负责送气；在容量控制持续指令通气（VC-CMV）中，无论所需气道压力如何，都会输送预设潮气量，而压力控制持续指令通气（PC-CMV）设定固定吸气压力，根据呼吸力学产生可变潮气量。辅助通气模式，如压力支持通气（PSV），依赖患者的自主努力；它们在自主吸气期间提供设定水平的压力支持，从而减少患者的呼吸功并保持膈肌功能。此外，混合模式，包括容量目标或自适应方案，即使存在漏气或顺应性变化，也能自动调整呼吸机压力以实现目标潮气量，这反映了向更个体化通气策略的转变。了解这些模式之间的根本差异至关重要；虽然控制模式为无法触发呼吸的患者提供精确通气，但当患者的呼吸驱动完好且需要同步性时，辅助或自主模式更为合适。

合理应用：模式与患者生理匹配

呼吸机模式的合理应用始于识别患者的临床情况和潜在肺部病理。例如，急性呼吸窘迫综合征（ARDS）患者可能受益于强调低潮气量和控制压力的肺保护策略，以避免容积伤和气压伤。在这种情况下，压力控制模式可能有助于维持吸气峰压的固定上限，而容量控制模式可能在需要精确控制分钟通气量的情况下更受青睐。此外，关于呼吸机过度充气的研究表明，特定设置（如容量控制模式中的较低吸气流量率或 PSV 中的适当切换标准）可通过优化呼气流向偏差同时限制肺泡过度膨胀来增强分泌物清除。因此，临床医生必须将压力、流量和容积波形的测量结果与患者特定参数的知识相结合，选择一种在疗效（即气体交换和分泌物清除）和安全性（即避免 VILI 和血流动力学损害）之间实现理想平衡的呼吸机模式。

基于患者特定变量的个体化呼吸机设置

呼吸机管理并非静态；它必须随着患者病情的发展而调整。呼吸机模式的合理应用需要持续监测和调整潮气量、呼吸频率、吸气时间、呼气末正压（PEEP）和吸呼比（I:E）等设置，以维持肺保护目标。例如，在容量控制模式中，输送的潮气量由临床医生直接设定，但由此产生的气道压力可能随肺顺应性的变化而变化，需要调整以避免过度膨胀。相比之下，压力控制模式限制了峰值压力，但输送的潮气量会因患者病情的变化而变化，需要通过波形分析进行密切监测。此外，随着患者呼吸力学的改善或恶化，临床医生必须相应调整备用频率和触发灵敏度，确保控制模式和辅助模式之间的无缝过渡。这种个体化的动态调整是合理应用呼吸机模式的核心。

比例通气和自适应通气模式的作用

呼吸机技术的最新进展引入了比例支持模式，如神经调节通气辅助（NAVA）和比例辅助通气（PAV+）。这些模式的优点是提供与患者努力直接成比例的支持，从而促进更好的患者 - 呼吸机同步性并保持膈肌功能。与传统的压力支持通气（提供独立于患者努力的预设支持水平）不同，比例模式根据膈肌电活动或肌肉压力估计等测量值调整辅助水平，确保输送的潮气量与神经呼吸驱动一致。这种生理匹配可以降低膈肌废用性萎缩和过度辅助的风险，进而可能带来更好的临床结果，如更短的撤机时间和更高的患者舒适度。因此，对于有足够呼吸驱动和自主呼吸能力的患者，比例和自适应模式通过持续使支持与患者需求保持一致，成为一种合理的通气方法。

高级通气模式和最佳靶向方案

除了基本模式外，高级通气策略还使用数学模型和控制算法来优化呼吸机设置。例如，自适应支持通气（ASV）和中频通气（MFV）等模式使用最佳靶向方案，根据驱动压力和机械功率等指标自动调整潮气量、吸气压力和呼吸频率等参数。这些基于目标的调整依赖于定义成本函数（如最小化潮气压或吸气功率），这些函数与肺损伤风险更密切相关。模拟研究表明，通过优化这些参数，可以实现适应不断变化的肺力学而不影响气体交换的保护性通气策略。在实践中，这意味着即使患者的肺顺应性或阻力发生变化，呼吸机也可以重新校准其设置（例如，调整频率以降低吸气功率）以维持安全通气。因此，在这种情况下，合理应用涉及利用这些高级靶向方案来满足预设的临床目标，同时通过监测波形和衍生指标持续评估患者的反应。

机器学习和自动化通气策略

最近的创新通过应用机器学习算法和自动化控制系统，为合理选择呼吸机模式提供了更多机会。包括用于呼吸机模式选择的迭代学习 PID 控制器和神经网络分类器在内的数据驱动方法，在基于患者特定参数确定最佳设置方面已显示出高预测准确性。此类系统将连续信号处理与生理建模相结合，自动调整压力、容积和流量参数。例如，基于人工智能的模型可以分析呼吸机波形特征和患者数据，建议在需要时在传统模式（如持续指令通气 [CMV]）和更高级模式（如比例辅助通气 [PAV]）之间切换。机器学习算法评估准确性、灵敏度和精密度等指标，以预测维持保护性气道压力和足够潮气量的呼吸机配置，同时将气压伤等风险降至最低。通过这种方式，自动化系统为呼吸机管理提供了一种合理、结构化的方法，有可能减轻临床医生的认知负担并支持实时决策。

指导模式选择的模拟和计算模型

数学模型和模拟的使用为合理应用呼吸机模式提供了另一层支持。详细的 Simulink 模型已通过验证，可以通过纳入顺应性和阻力等呼吸力学来复制不同患者条件下容量控制和压力控制通气模式的行为。这些模型不仅显示与临床观察一致的压力、流量和容积波形，还分析参数变化对吸气峰压、平台压和呼气流动力学等衍生变量的影响。通过准确模拟患者 - 呼吸机相互作用，临床医生可以预测设置变化将如何影响通气效率和潜在损伤风险。从本质上讲，计算建模通过提供可指导患者特定设置调整的预测见解，加强了呼吸机模式的合理应用。

动态监测和持续重新评估

对呼吸机波形的持续监测对于任何通气模式的合理应用都是必不可少的。建议临床医生监测应力指数（由气道压力曲线的斜率得出）等参数，以检测肺过度膨胀或复张的早期迹象。例如，在容量控制通气中，潮气量恒定而吸气峰压升高可能是顺应性恶化的迹象，提示需要调整潮气量或 PEEP。同样，在压力控制模式中，潮气量减少可能表明肺力学恶化，需要重新评估吸气压力设置。此外，警报和自动监测系统可以通过提醒临床医生注意偏离目标值的情况来促进动态调整。这种将临床观察、波形分析和自动决策支持相结合的持续反馈循环，确保呼吸机设置随着重症患者不断变化的病理生理学而持续优化。

临床指南和专家共识的整合

尽管先进技术和模型为合理的呼吸机管理提供了强大工具，但其实施必须与循证临床指南保持一致。专家共识文件强调了个体化呼吸机管理的重要性，需考虑潜在肺部病理、患者特定呼吸力学和血流动力学状态等因素。例如，对于有急性呼吸功能不全但无严重 ARDS 的患者，通常首选允许自主呼吸并减少镇静需求的模式，而非完全控制模式。然而，在自主呼吸可能加重肺损伤的患者中，采用严格执行肺保护策略的控制模式是合理的。指南还强调，模式选择应以动态评估为指导，通过临床判断和客观生理测量进行持续调整。

患者 - 呼吸机同步性和舒适性

合理通气管理的主要目标之一是最大限度地提高患者 - 呼吸机同步性，从而减少患者的呼吸功并提高舒适性。PSV 和比例辅助通气等模式在适当设置时，可以适应患者的自主呼吸努力，同时提供足够的支持。特别是 NAVA 和 PAV + 等比例模式，根据膈肌电活动或测量的呼吸努力等实时信号，持续调整辅助水平以适应患者的吸气需求。改善的同步性不仅减轻了与不同步相关的不适，还可能促进更快地从机械通气中撤机，并降低与长时间镇静相关的并发症风险。使呼吸机支持与患者努力相匹配的需求进一步强化了合理应用高度个体化的概念，必须通过手动调整和自动化系统持续重新校准。

混合模式和容量目标模式

混合通气模式结合了压力控制和容量控制通气的优点。例如，容量目标通气旨在输送一致的潮气量，同时根据患者肺力学或气管内导管漏气的变化自动调整压力支持。这种方法最大限度地减少了传统压力控制通气中可能出现的潮气量可变性，从而防范肺不张伤和容积伤的双重风险。合理应用这些混合方法可提供更一致的分钟通气量，并使临床医生能够在确保有效肺泡通气的同时维持更安全的压力极限。

高级算法和闭环控制策略

将闭环控制纳入机械通气是增强呼吸机模式合理应用的一种有前途的策略。诸如 INTELLiVENT - 自适应支持通气（ASV）等系统已被开发出来，可根据连续传感器输入和预定义的肺保护目标自动调整潮气量、呼吸频率、PEEP 和 FiO2 等呼吸机参数。这些自动化系统通过持续评估患者的呼吸力学和气体交换参数，实时调整设置以优化氧合和通气，同时限制有害压力和容积。尽管关于这些闭环模式优于传统策略的证据参差不齐，但它们在最小化临床医生工作量和减少患者 - 呼吸机不同步性方面的能力，为其在各种临床场景中的合理应用提供了有力支持。

呼吸机模式优化中模拟和建模的重要性

模拟和计算建模为呼吸机设置与患者呼吸力学之间的动态相互作用提供了关键见解。例如，Simulink 模型已通过验证，可以模拟容量控制和压力控制通气模式，重现压力、流量和容积波形，使临床医生能够预测不同患者条件下参数变化的影响。这些模型允许探索 “假设分析” 场景，为呼吸机设置的更明智调整提供信息，从而即使在患者力学快速变化的复杂病例中也能支持合理的模式选择方法。通过将模拟数据与临床监测相结合，临床医生能够主动调整呼吸机参数，而非被动应对，从而提高疗效和安全性。

多学科知识的整合

合理应用呼吸机模式不仅是呼吸治疗师或重症医师的领域；它受益于包括生物医学工程师、数据科学家和临床研究人员在内的多学科方法。生物医学工程原理以及计算建模和机器学习的进展，对基于实时生理数据实现通气支持的自动调整做出了重大贡献。这种多学科合作是开发既有效又安全的新型通气策略的核心。正是通过这种整合，先进算法和自适应模式得以完善，并最终转化为体现合理呼吸机管理原则的临床工具。

临床决策与专家判断的作用

尽管技术进步，专家临床判断仍然至关重要。呼吸机模式的合理应用要求临床医生既考虑压力、流量和潮气量等客观测量值，又考虑患者舒适性和同步性等主观评估。难治性低氧血症、高碳酸血症或患者 - 呼吸机不同步等临床场景需要根据患者的反应快速调整通气策略。在某些情况下，可能需要在患者病情改善之前短期使用控制模式，然后再过渡到辅助模式。这种基于指南、模拟数据和持续监测的动态决策过程，体现了实践中的合理呼吸机管理。

疗效与风险的平衡

呼吸机模式合理应用的一个基本主题是需要在疗效和风险之间取得平衡。目标是实现足够的分钟通气和氧合，而不超过增加 VILI 风险的阈值。驱动压力（平台压与 PEEP 之差）和传递到肺部的机械功率等参数已成为潜在损伤的关键标志。通过监测这些参数并相应调整呼吸机设置，临床医生可以降低气压伤、容积伤和生物伤的风险，同时维持有效的气体交换。这种同等重视支持治疗和肺保护的平衡行为，是合理应用呼吸机模式的核心。

重症监护室的实际实施

在重症监护室（ICU）中，合理呼吸机管理的应用通过多学科查房、标准化协议和旨在增强临床医生对各种通气模式熟悉度的教学计划得以实施。协议通常强调需要从行之有效的肺保护策略开始（如 ARDS 中的低潮气量通气），随后根据系列测量和患者状态进行调整。此外，对比例辅助通气和自适应支持通气等高级通气模式的持续培训，确保临床医生了解这些技术的理论和实践方面。ICU 团队必须保持警惕，使用实时波形分析和其他监测工具快速检测和纠正不同步、压力过高或通气支持不足等问题。

未来方向和考虑

展望未来，通过先进的算法控制、机器学习和增强的模拟技术对呼吸机模式的持续改进，有望进一步实现通气策略的个体化和优化。需要进行持续研究以验证较新模式和集成自动化系统的临床益处，并协调肺保护、患者舒适性和撤机便利性等有时相互竞争的目标。随着临床数据的不断涌现，指南需要更新以纳入模拟研究和大规模临床试验的证据，确保呼吸机模式的合理应用始终基于可靠的科学数据。

结论

呼吸机模式的合理应用需要一种多方面的策略，整合对呼吸力学的透彻理解、患者持续监测、呼吸机设置的动态调整以及先进和自动化技术的纳入。临床医生必须根据每位患者的特定呼吸力学和临床状态，仔细选择合适的通气模式（无论是控制模式、辅助模式、自主模式还是混合模式）。比例和自适应模式的使用有望优化患者 - 呼吸机同步性并保护肺功能，而先进的靶向方案和机器学习模型则提供了进一步优化通气支持的工具。最终，呼吸机模式的合理应用是通过持续监测、跨学科协作以及致力于平衡有效气体交换与最小化呼吸机诱导损伤的个体化护理来实现的。随着技术进步更深入地融入临床实践，这些原则将成为重症患者安全、有效和动态通气管理的基础。

来源：重症医学一点号