Diplôme International en Ventilation

Artificielle (DIVA)

10, 11, 12 et 13 juin 2015

Variabilité ventilatoire

(NAVA, PAV, VPS) Stéphane Delisle RRT, PhD, FCSRT, FCCM

Aucune variabilité physiologique

=

mort

Aucune variabilité physiologique

=

Mort

-800

-600

-400

-200

0

200

400

600

800

Flo

w (

mL)

time

10 sec

Types de variabilité

• Variabilité « discrète » (cycle à cycle)

• Variabilité « continue » (complexité ou caractère chaotique de la trajectoire du débit)

Définition Breathing Variability: Definitions

• Les grandeurs de sorties utilisées pour décrire le comportement du système respiratoire (VT, FR, Ti, Te, VE, etc)

• Pour une même valeur moyenne, il est cependant possible d’observer différentes déviations (écart-type), cette dispersion traduit une plus ou moins grande variabilité

• Auto-corrélation (concept de « mémoire à court terme »)

Définition Breathing Variability: Definitions

• Les grandeurs de sorties utilisées pour décrire le comportement du système respiratoire (VT, FR, Ti, Te, VE, etc)

• Pour une même valeur moyenne, il est cependant possible d’observer différentes déviations (écart-type), cette dispersion traduit une plus ou moins grande variabilité

• Auto-corrélation (concept de « mémoire à court terme »)

Moyenne: 400 mL

Écart-Type: 227 mL

Coefficient de variation (ET/moyenne*100):

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

time

(min)

9 19 29 39 49 59

Tid

al V

olu

me

(m

L)

56%

Coefficient de variation (ET/moyenne*100):

Moyenne: 387 mL

Écart-Type: 57 mL

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

time

min

9 18 28 37 46 55 64

Tid

al V

olu

me

(m

L)

14%

Coefficient de variation

Définition Breathing Variability: Definitions

• Les grandeurs de sorties utilisées pour décrire le comportement du système respiratoire (VT, FR, Ti, Te, VE, etc)

• Pour une même valeur moyenne, il est cependant possible d’observer différentes déviations (écart-type), cette dispersion traduit une plus ou moins grande variabilité

• Auto-corrélation (concept de « mémoire à court terme »)

Origine de la variabilité

Origine de la variabilité

Cheyne-Stokes Absence

Variabilité physiologique « personnalité

respiratoire »

Soupir physiologique

Bedixen., J Appl physiol 1964

Personnalité respiratoire

Young Male

Elderly Male

Ary L. Goldberger Proc Am Thorac Soc, Vol 3; 2006

Brack T, Am J Respir Crit Care Med, 1997

BREATHING VARIABILITY Breathing Variability: Understanding

Restrictive Lung Disease: n = 10

Normal Lung: n = 7

Brack T, Am J Respir Crit Care Med, 2002

Breathing Variability: Restrictive Lung Disease

Hypocapnia

Normocapnia

Hypercapnia

Fiamma MN, Straus C, Thibault S, Wysocki M, Baconnier P, Similowski T. Am J Physiol Regul Integr Comp Physiol. 2007;292:R1985-93.

.

Breathing Variability: Understanding

Bénéfices

Intérêt diagnostique ou pronostique Breathing Variability: Weaning

Wysocki M, Crit Care Med, 2006

Wysocki M, Crit Care Med, 2006

Wysocki M, Crit Care Med, 2006

CVVT/Ti > 19%

CVTi/TTOT > 10%

+ 100% success

Bien et al. Crit Care Med 2011 Vol. 39, No. 10

Variabilité et oxygénation

Boker., Am J Respir Crit Care Med; 2002

Oxygénation

Spieth, 2011

Oxygénation

Ventilation Variable (NAVA)

Coisel 2010

La résonance stochastique Stochastic resonance

Système non-linéaire

V

P

V

P

V

P

Wolff G 1989, Gattinoni 2001, Hinz 2006

V

t

V

t

V

t

VT

VT

VT

Variable Ventilation…to fit the different lungs

V

P

VT

Pinsp Jensen’s inequality

Stochastic resonance

Suki B 1998, Brewster 2005

Variable Ventilation…to fit the different lungs

V

P

VT

Pinsp Jensen’s inequality

Stochastic resonnance

Suki B 1998, Brewster 2005

Variable Ventilation…to fit the different lungs

Recrutement is a dynamic process

Arnal 2011

Recrutement is a dynamic process

Ma B. 2011

Gama de Abreu., Crit Care Med; 2008

Aération et débit sanguin pulmonaire Improved ventilation/perfusion

Surfactant Variable ventilation on the surfactant

Arold., Am J Physiol Lung Cell Mol Physiol., Crit Care Med; 2003

Modalités permissives

VAC NAVA

Ventilation Assisté Proportionnelle

(VAP, PAV+)

Neuro-Asservissement de la Ventilation Assistée

(NAVA)

Variable Pressure Support

(VPS)

NAVA Neuro-Asservissement de la Ventilation Assistée

L’algorithme

Continuellement durant l’inspiration, l’algorithme

d’AP échantillonne instantanément le débit

généré par le patient ( à chaque 5 msec) et

calcule le volume pulmonaire grâce à l’équation

de mouvement (travail)

Pmus = Débit * R (ET) + Débit * R L + Vol * E L

%Supp = 5

%Supp = 95

%Supp = 50

Temps

Temps

Temps

PY

PY

PY PPLAT =

300 ms

Compliance et Résistance

Plateau Q 4 - 10 efforts

PMUS = Débit * R ET + Débit* R L + VL * E L

Temps

Pre

ssio

n

PPLAT = 300 ms

(+)

( )

PiE = Pi

E L Pi

EY, où

V

Y

.

ViE

.

PEY PEL

PPL

t 0

E

ViTE VE

.

PEEPi

ii ETOT i

E

PR ,where

V

} PiE

PiEL = PPL EL Vi

TE, où

PL iL

TI

P PEEPE ,

V

i i iPL iE PL TE EY

TI

P PEEPP P V P ,

V

i ii iTE TEE PL PL i EY

TI TI

V VP P P PEEP P ,

V V

i ii iTE TEE PL EY i

TI TI

V VP P 1 P PEEP ,

V V

iiTE

PL EY iTIi i TE

TOT i i

TIE E

VP 1 P

V PEEP VR

VV V

t iE

VTI

i i

L TOT ETR R R

PiEY

PiEL

Résistance pulmonaire

VT change in the presence of spontaneous breaths according to i-synchronization

No spontaneous breaths

6ml/kg/IBW

VT

(ml)

Non i-Synchronized modes Non i-Synchronized modes

10 ml/kg/IBW

6 ml/kg/IBW

VT

(ml)

4 ml/kg/IBW

VT

(ml)

Fully i-Synchronized modes

6 ml/kg/IBW

10 ml/kg/IBW

time (sec)

0 to10 11 to 20 21 to 30 31 to 30 41 to 50 > 50

Spontaneous Activity (%)

#

*

* *

* *

#

Co

eff

icie

nt

of

vari

atio

n (

%)

60% des patients reçoivent aucune

variabilité ventilatoire

Variabilité en réanimation

Esteban A., JAMA; 2002

VT et effort du patient

PAV, NAVA

Noisy PSV

Autres Intérêts

Proportional Assist Ventilation

Wysocki M, Crit Care Med, 2004

Proportional Assist Ventilation

Wysocki M, Crit Care Med, 2006

NAVA

Coisel, Anesthesiology 2010

Variabilité VPS c. NAVA

Types de variabilité

• Variabilité « discrète » (cycle à cycle)

• Variabilité « continue » (complexité ou caractère chaotique de la trajectoire du débit)

o Non linéaire

o Sensible aux conditions initiales

o Déterministe

Portrait de phase

Exposants de Lyapunov (LLE)

Arythmie respiratoire sinusale Respiratory sinus arrhythmia

Mutch., Respiratory Research; 2005

Sommeil - Sleep

Sleep

RESPIRATORY CARE • MAY 2013 VOL 58 NO5

Sleep NAVA sommeil

Delisle S, Sleep quality in mechanically ventilated patients: comparison betwenn NAVA and PSV

modes; Annals of Intensive Care 2011

VPS Variable Pressure Support

1,6 mL/Kg Atelectrauma

16 mL/Kg Volutrauma

Bio

trau

ma

She

ar S

tre

ss

Spieth., Am J Respir Crit Care Med JAMA; 2009

Exemple Press. Var. 50%

Ajustements:

PEP: 5 cmH2O

∆PS: 15 cmH2O

i.e.: Psupp: 20 cmH2O

Press. Var.: 50 %

Résultats:

∆PS_min 7.5 cmH2O

∆PS_max 22.5 cmH2O

Psupp_moyenne 20.0 cmH2O

Psupp_min 12.5 cmH2O

Psupp_max 27.5 cmH2O

Exemple Press. Var. 100%

Ajustements:

PEP: 5 cmH2O

∆PS: 15 cmH2O

i.e.: Psupp: 20 cmH2O

Press. Var.: 100 %

Résultats:

∆PS_min 0 cmH2O

∆PS_max 30.0 cmH2O

Psupp_moyenne 20.0 cmH2O

Psupp_min 5 cmH2O

Psupp_max 35.0 cmH2O

Laquelle des variabilités ?

PaO2/FiO2 Elastance(ERS)

Conclusion • Amélioration du confort

• Amélioration de l’oxygénation

• Amélioration de la production locale du surfactant

• Diminution des lésions pulmonaires

• Renforcement du phénomène d’adaptation physiologique de la fréquence cardiaque suite à un changement du volume sanguin par l’activité respiratoire (Arythmie Sinusale Respiratoire)

• Amélioration du sommeil