呼吸功能监测

呼吸功能监测（精选八篇）

呼吸功能监测 篇1

窒息是新生儿最常见的症状, 也是新生儿的主要死亡原因。今年国内有关报道, 其发生率占产活数的5%~10%, 有的高达20%以上, 病死亡率占活产新生儿死亡的30%左右。另外, 窒息所引发的各种病态也让人心焦。因此, 解决因呼吸暂停带来的窒息症状已是我国新生儿专科建设的当务之急。

在医院里, 当新生儿发生呼吸暂停时, 医生和护士们便会拍打新生儿脚掌, 让新生儿恢复意识苏醒起来, 而窒息唤醒探头则可以准确并及时地保护新生儿, 帮助新生儿脱离窒息的危险困境, 相较于人工监测和抢救, 科曼C60的窒息唤醒探头有以下优势:

(1) 仪器监测准确, 时效快

(1) 通过新生儿专用Ex Neo®心电测量技术监测心电图呼吸频率, 克服测量时新生儿运动干扰, 保证测量新生儿高频率的呼吸准确性, 及时判断新生儿是否陷入窒息的情况;

(2) 双重保险:在监测呼吸频率的基础上, 采用新生儿专用Oxi Max®血氧技术, 监测血氧浓度, 能够排除运动干扰, 保证弱灌注状况下得出精确数值, 具有呼吸氧合图功能, 便于观察新生儿的临床变化;采用Sat Seconds™智能报警管理技术, 减少误报警, 确保判断的准确性, 保证新生儿的安全。

优势:相较于医院的人工护理, 科曼C60的成功在于可以在最短的时间内准确地判断新生儿是否处在窒息困境, 并及时发起报警。目前, 医院护士所使用的监护仪监测的数据不一定准确, 无法及时报警, 因此也就要求护士每时每刻必须在新生儿周边团转, 并依靠双眼观察血氧饱和度和心率, 人为做出判断。而因为监护仪监测的不完全准确性, 带有无法及时判断新生儿是否窒息的隐患, 将会导致护士压力加重, 精神消耗加剧, 这种高度紧张状态难免会造成判断意识延迟、判断出现误差、判断时效低下的后果, 给新生儿的健康和安全带来隐患。当新生儿处于呼吸暂停情况, 若不能在10秒内自动恢复自主呼吸, 在12秒后则开始对心肺等器官产生损伤, 因此监护仪的准确性和是否具备及时报警功能是极其重要的。

(2) 仪器具备自动唤醒功能, 安全更有保障

(1) 当仪器准确地判断出新生儿陷入呼吸暂停时, 便会及时报警, 并自动启用自动唤醒功能, 自行开始抢救, 帮助新生儿第一时间恢复自主呼吸;

(2) 呼吸暂停唤醒探头配备有马达, 在抢救过程中自行震动, 产生类似于医护人员为新生儿拍打脚掌的效果, 把新生儿从呼吸暂停中唤醒过来。当确保新生儿脱离呼吸暂停困境后, 仪器可以自行停止抢救或由医护人员停止该功能。

优势:恒定的震动频率可确保新生儿安全苏醒, 避免医护人员在紧张的情况下不小心用力过度, 造成弱小新生儿轻度受伤的意外情况;及时的自动呼吸暂停自救功能, 可以避免人工护理过程中产生的时间差, 消除新生儿在复苏过程中可能存在的任何微小的安全隐患。

(3) 仪器功能的全面性能提高效益, 降低人工劳动量

(1) 新生儿群体中会有部分幼儿出现顽固式呼吸暂停的情况, 一天下来可能会有十几次陷入呼吸暂停的情况, 护士需要频繁地来回奔走, 消耗体力、精神;

(2) 仪器的准确判断及自动唤醒功能可以协助护士监护新生儿, 降低人力物力的分配和损耗。

优势:功能的全面性能让医院人工分配更到位, 人力物力资源得到更合适的安排, 产生更高效益, 全面提高新生儿专业护理水平, 让医院取得更高信誉。

2. 氧浓度探头:氧浓度监测功能分析

(1) 独特的氧浓度测定功能

氧浓度监测功能可以监测新生儿所处环境的氧浓度, 保证新生儿用氧安全。

(2) 判断氧浓度的重要性

吸入的氧气浓度过高, 容易造成新生儿“氧中毒”, 导致肺损伤及视网膜病变。

因此, 新生儿不宜直接吸入纯氧, 而应处于混合氧的环境, 并且该混合氧也需要接受监测, 确保混合氧处于正常范围以供新生儿呼吸使用。

(3) 氧浓度的监测需要精准

探头必须先进和敏锐, 可以准确地监测出保暖箱内、新生儿吸氧头罩中的氧浓度处于何种情况, 并通过仪器详细解析出来, 让医护人员可以随时掌控和了解保暖箱中的氧浓度变化情况, 确保新生儿可以脱离氧浓度过高而引发的“氧中毒”等危险状况。

(4) 科曼C60的氧浓度探头处在先进技术的前沿

准确度和灵敏度是选择氧浓度探头的首要因素, 先进的探头对仪器配备举足轻重。

呼吸功能锻炼方法 篇2

◆腹式呼吸法

腹式呼吸法指呼吸时让腹部凸起，吐气时腹部凹入的呼吸法。选用何种体位进行练习，应请医生根据所患疾病选择立位、坐位或平卧位。初学者以半卧位最合适。两膝半屈或在膝下垫一个小枕头，使腹肌放松，两手分别放在前胸和上腹部，用鼻子缓慢吸气时，膈肌松弛，腹部的手有向上抬起的感觉，而胸部的手原位不动，呼气时腹肌收缩，腹部的手有下降感。

病人可每天进行练习，每次做5～15分钟，每次训练以5～7次为宜，逐渐养成平稳而缓慢的腹式呼吸习惯。需要注意的是，呼吸要深长而缓慢，尽量用鼻而不用口。训练腹式呼吸有助于增加通气量，降低呼吸频率，还可增加咳嗽、咳痰能力，缓解呼吸困难。

◆缩唇呼气法

缩唇呼气法就是以鼻吸气，缩唇呼气，即在呼气时，胸部前倾，口唇缩成吹口哨状，使气体通过缩窄的口型缓缓呼出。吸气与呼气时间比为1：2或1：3。要尽量做到深吸慢呼，缩唇程度以不感到费力为适度。每分钟7～8次，每天锻炼两次，每次10～20分钟。

◆体位引流排痰技巧 体位引流排痰：

(1)目的：借重力作用使痰液顺体位引出，保持气道通畅；

(2)技巧：患者可取前倾或头低位，以5～15分钟为宜，引流时护士协助叩击背部有助于排痰，体弱及呼吸困难明显者不宜。有效咳嗽和排痰：

(1)目的：避免无效咳嗽，减少体力消耗。

(2)技巧：尽量坐起或上身向前倾斜缓慢深呼吸或采用缩唇呼吸两次，再最后一次深呼吸后，张嘴呼气期间用力做两次短而有力的咳嗽。不能坐起的患者咳嗽时应协助翻身置侧卧位，患者咳嗽时他人用手心屈呈凹形，由下向上，由外向内轻轻叩击背部以助排痰。

◆横膈式呼吸法 横膈式呼吸：

(1)目的：增加膈肌的收缩能力和效率，使胸式呼吸变为腹式呼吸。

(2)技巧：放松双肩，将双手放在腹部肋弓下缘用鼻吸气，并将腹部向外凸顶住双手屏气呼吸，以保持肺泡张开，呼气时双手在肋弓下方轻轻施加压力用口缓慢呼出气体。控制性缓慢呼吸：

(1)目的：减少阻力和死腔通气，有利于气体在肺内均匀分布，改善通气血流的比例。

(2)技巧：行走，停下，深吸一口气，然后再行走，同时缓慢的呼气。

◆呼吸体操

呼吸功能监测 篇3

1 资料与方法

1.1 病例来源

7例患者均选自我院住院患者。其中有机磷农药中毒2例, 氯氮平中毒1例, 氯硝安定中毒1例, 脑出血1例, 一氧化碳中毒2例;女性5例;年龄最大51岁, 最小20岁, 平均年龄30.8岁。所有患者均无呼吸道梗阻, 表现为血氧饱和度降低, 颜面及末梢紫绀, 呼吸节律不整或浅慢或深快或浅快, 氯氮平中毒患者血气分析示:低氧血症和二氧化碳潴留。

1.2 方法

采用面罩接口, 多头带固定, 确保无漏气, 联接至KTH-2A型定容式同步呼吸机 (浙江绍兴三五仪表厂生产) , 潮气量在500~800 m L之间。若呼吸道分泌物多时, 随时吸痰, 以保持呼吸道畅通, 同时监测心电图、血压、呼吸频率、血氧饱和度, 必要时行血气分析, 以调整呼吸机参数。所有患者均按常规治疗, 并反复应用纳洛酮, 未使用呼吸兴奋剂。

2 结果

2例有机磷农药中毒患者, 均为在外院应用大剂量阿托品后转入我院, 使用呼吸机30 min后血氧饱和度正常, 紫绀消失, 使用6 h后呼吸正常, 撤机。1例氯氮平中毒患者使用1 h后, 血氧饱和度由80%升至99%, 缺氧症状消失, 持续使用10 h, 意识转清, 呼吸正常后撤机。1例氯硝安定中毒患者使用呼吸机2 h后血气指标恢复正常, 使用10 h, 意识转清, 呼吸正常后撤机。1例右侧基底节区脑出血破入脑室患者出现呼吸衰竭, 使用面罩吸氧后1 h, 呼吸节律变慢, 缺氧不改善, 改用气管插管为人工气道建立提供了机会。2例一氧化碳中毒患者, 其中1例昏迷呼吸浅慢, 采用面罩吸氧1 h, 呼吸节律正常后转高压氧治疗, 在二次高压氧治疗期间, 采用面罩吸氧, 患者意识转清后撤机;1例轻度中毒, 使用面罩吸氧6 h后撤机, 未做高压氧治疗, 治愈。

3 讨论

多种突发因素如农药或药物中毒、电击、一氧化碳中毒、脑出血, 各种休克及感染所致以低氧血症为主要特征的急性呼吸衰竭是内科临床需要抢救的主要病种, 提高吸氧浓度, 改善通气是主要的抢救措施。

面罩吸氧与常规的鼻导管吸氧相比, 可以提高氧利用率, 特别是在大流量吸氧时, 鼻导管吸氧, 氧气在鼻腔中部分和大部分损失, 其氧浓度一般为25%~30%.而面罩吸氧可以提高氧利用率, 与呼吸机连接又能提高吸氧浓度, 氧浓度可达30%以上, 对于存在自主呼吸或仅有呼吸节律变化的缺氧患者尤为适宜, 如一氧化碳中毒患者。

呼吸机与患者的连接方式可分为面罩及人工气道方式 (包括插管或气管切开) , 对于急性呼吸衰竭患者, 部分患者意识清楚或浅昏迷, 使用气管插管后, 患者不适, 烦躁, 护理困难且变为正压通气, 不符合生理性呼吸过程, 呼吸监测比较复杂, 如对血压、pH值影响等。而面罩吸氧接口温和, 患者易于合作, 呼吸符合生理性过程, 不存在过度通气和人工气道通气的并发症, 如呼吸机相关性肺炎、气压伤等, 呼吸监测简单方便。

部分危重患者作为建立人工气道的前奏, 对于呼吸暂停患者, 利用面罩接通呼吸机, 通过胸部按压, 触发同步呼吸, 可以为气管插管及气管切开提供缓冲机会, 减少医患纠纷, 又可避免口对口人工呼吸, 增加传染疾病的几率。

呼吸机高级功能 篇4

现在很多重症监护呼吸机都具有相似的核心功能。结果, 呼吸机的这些高级功能, 作为采购者区分不同呼吸机的考虑因素显得越来越重要, 尤其在选择过程中, 供应商不断强调这些功能的时候。即使这些高级功能对你而言并不是关键的决定因素, 但你正在考虑的任何设备都会提供至少其中一项功能。如果该功能为可选项 (大部分功能都是如此) , 你需要理解其潜在价值, 从而决定是否将其纳入采购的一部分。

有些高级功能对你所在的医院而言, 并不值得购买, 记住这点非常重要。即使是那些值得购买的, 也没必要马上购买——有些可以在日后预算允许时再添加。

本文目的在于帮助医院认真分析重症监护呼吸机的报价, 并就这些高级功能的采购作出更加明智、更符合经济效益的选择。

1 现有功能概况

以下为从主要呼吸机供应商处获得, 最值得关注的高级功能概况。如欲获得关于这些功能的完整信息, 包括我们对相关临床文献的全面审查, 请参考2009年3月和2011年12月Health Device期刊, 关于重症监护呼吸机的评估文章。

第47页的概览表列出了这些功能的详细描述。

1.1 Covidien Puritan Bennett—PAV+

智能型比例辅助通气 (Proportional Assist Ventilation Plus, 简称PAV+) 是Covidien Puritan Bennett 840呼吸机上的一种自主通气模式, 该模式下通气支持水平和病人的需求成比例 (取决于测量到的病人呼吸流速和气压) 。这与压力支持通气相反, 压力支持通气对每次呼吸的支持水平由临床医生直接设定, 不会根据病人努力而有所变化。在PAV+模式下, 支持水平取决于临床医生设定的乘数。临床医生获得病人呼吸努力的图形化指标, 并以此为依据来改变乘数, 以保持病人的呼吸在经过呼吸机计算的舒适范围内。

许多临床研究指出, PAV+与压力支持通气相比更具优势, 其中最基本的一项优势就是可以增强人-机同步性。尽管没有证据表明增强人-机同步性会使临床疗效更好, 但是更佳的同步性优点在于可以使病人更加舒适。

需要考虑的一个事项为PAV+和压力支持通气的区别, 因此, 需要对用户进行额外培训以便能更有效地操作PAV+。了解这一点后, 医院就需要考虑是否愿意为了操作PAV+而支付额外的费用并进行培训。

1.2 德尔格—SmartCare/PS

SmartCare/PS是一款自动撤机软件, 可使用于德尔格Evita XL和Evita Infinity V500呼吸机上。SmartCare/PS软件不断检测病人的自主呼吸频率, 呼气末二氧化碳 (CO2) 以及潮气量, 并调整支持压力以稳定病人呼吸。只要这些变数值维持在常规范围内, 病人可以通过逐渐减少压力支持水平的方法缓慢撤机。如果检测值超出常规范围, 呼吸机会发出警报, 或者恢复到更高的压力支持水平 (取决于何种数值超出常规范围, 数值过高还是过低) 。一旦压力支持降低到临界点, SmartCare/PS会自动对病人进行自主呼吸试验。如果病人通过试验, 呼吸机会提示对病人进行拔管;如果病人未通过试验, SmartCare/PS会尝试恢复到合适的压力支持水平。

已发表的关于SmartCare/PS的文献表明, 这可能会缩短部分病人的撤机时间 (尽管并非所有研究都支持这一观点) 。对于重症病人和/或很难撤机的病人, 以及护理人员-病人比率偏低和/或撤机软件操作不统一的病房, 使用该软件会产生极大的不同效果。即使在人员高度集中、使用高效撤机软件的重症监护室, 尽管SmartCare/PS看起来好像并不比临床医生人工撤机效果更好, 但是仍有其潜在优点, 在减少临床医生介入的情况下就可以把部分医护资源用于其他任务。如果你医院里的撤机时间很长, SmartCare/PS可以帮你缩短时间。如果你医院里的撤机时间很短, SmartCare/PS可以在保持短撤机时间的同时, 允许医护人员做其他事情。我们和一些SmartCare/PS用户的谈话证明, 用户的看法与我们的判断一致。

注:本表格提供了呼吸机主要供应商可提供的最引人注目的先进功能。报价和“医疗应用技术咨询资料库系统 (SELECTplus) 会员感兴趣百分比”这两列是根据2010年2月至2012年2月提交到ECRI研究院SELECT plus服务进行分析的报价计算。最后一列反映了我们截至2011年12月相关临床文献对这些功能所做的证据判断。需要注意的是没有任何临床文献提供临床疗效的坚实证据。对于那些具有若干临床受益证据的功能, 请注意是基于小规模临床研究得出的结论 (甚至单个案例) , 而且有些研究具有局限性。此表格并不代表这些呼吸机型号的所有高级功能。*该数据为所有呼吸机报价中, SELECTplus会员对于呼吸机特定功能的报价分析请求的百分比。这些数据并不一定反应提交请求医院的最终采购决定, 但是我们相信该数据反映了考虑该采购功能的受欢迎程度。**既包含SmartCare/PS ($4, 300) 也包含CO2监控 ($3, 000) 选项。***对于低速压力-容量环很少有临床研究, 但是在设定恰当的吐氣末正壓 (Positive end expiratory pressure, 简称PEEP) 水平时很有帮助。

1.3 GE—INview Suite

适用于GE Healthcare Engstrom Carestation的Inview Suite包含2个单独的组件:FRC Inview和Spiro Dynamics, 既可以单独购买也可以一起购买。FRC INview使用Datex-Ohmeda的集成气道模块 (和GE公司的某些生理监护仪共同使用) 以检测病人的功能残气量 (Functional Residual Capacity, 简称FRC, 即平静呼气后肺内残留的气量) 。1 Spiro Dynamics使用小型的一次性压力传感器, 置入标准气管或气管切开插管内以测量气管压力, 并绘制更加准确的压力-容积曲线。

INview Suite最引人注目的临床效益就是能够迅速测量功能残气量而无需中断呼吸机治疗。本软件套装在测量参数 (例如:氧分压、肺顺应性和死腔) 中加入FRC主要是用来评估肺复张术的效果。SpiroDynamics带来的效益与许多呼吸机上用的低速压力-容量环工具类似, 即它可以帮助临床医生确定恰当的呼气末正压 (PEEP) 水平。然而, 尚未有研究证实INview Suite的这2个功能能够改善临床受益或提高病人舒适度。

INview Suite具有多个组件:FRC INview和SpiroDynamics都有可选软件, FRC INview有硬件模块, SpiroDynamics则具有上述提到的一次性传感器。考虑到缺乏文献证实其改善作用, 医院在投资于FRC INview或者SpiroDynamics之前, 应仔细评估能带来的收益。决定购买的人应确定正确的软硬件组合以满足其需要;其中一个可行方法是在呼吸机上安装可选软件, 但购买少量的集成气道模块根据需要灵活使用。

1.4 哈美顿医疗-适应性支持通气 (ASV)

适应性支持通气 (Adaptive Support Ventilation, 简称ASV) 是一种先进的通风模式, 是所有哈美顿医疗重症监护呼吸机的标准配置。对于不能自主呼吸的病人, 它可提供组合模式呼吸 (压力控制, 定容) , 自动设置频率和目标潮气量以实现临床医生所选择的分钟通气量。当病人开始自主呼吸后, 即自动转为压力支持呼吸, 自动设置压力支持水平以达到自主呼吸频率下所需要的分钟通气量和目标潮气量。如果自主呼吸努力减退, ASV会转换回组合模式呼吸。

有别于其他设备的高级功能只适用于治疗部分病人, ASV的应用范围广泛, 可以应用于大部分病人。首批针对ASV的研究发现, 该技术在病人日常管理和撤机上至少和传统通风疗法一样好, 而且减少了临床医生在病床前的操作。最近一项研究表明, 应用ASV可以显著缩短撤机时间。我们与之交流的用户都确认了这些研究发现, 他们认为ASV安全而且简单易用。

1.5 Maquet公司—神经调节辅助通气模式 (Neurally Adjusted Ventilatory Assist, 简称NAVA)

神经调节辅助通气模式 (或简称NAVA) , 是一种应用在Maquet Servo-i呼吸机上的自主呼吸模式, 该模式下输出的气道压力值与病人的膈肌电活动 (Electrical activity of diaphragm, 简称Edi) 成比例。电活动由一列位于Maquet Edi导管远端的传感器测定 (该导管通过病人鼻腔插入, 也可作为传统的鼻胃管) 。由于探测电活动并触发呼吸要早于传统的流量触发或压力触发, NAVA可用于改善人-机同步性。在NAVA模式下, 病人每次呼吸输入的空气量由Edi信号波幅和用户可调的NAVA支持水平 (或者叫做比例因子) 控制。同时, Edi信号还可用作监测工具, 作为考虑撤机的指标。

有临床文献证据表明NAVA可以比压力支持模式提供更好的人-机同步性。尽管没有证据表明增强人-机同步性会使提高临床受益, 但是同步性更好的优点在于可以使病人更加舒适。我们与众多NAVA用户进行了交流, 他们对于该功能都给出了正面的反馈。

NAVA具有多个组件, 包括可以在呼吸机之间移动的硬件模块、应用硬件模块之前必须在呼吸机上安装的软件、以及使用NAVA的病人都要购买的一次性Edi导管。使用NAVA也需要进行在病人体内插入导管的附加步骤。

如果要控制实施NAVA的预算, 可供考虑的方法是在所有的呼吸机上安装NAVA软件, 但是只购买有限的NAVA硬件模块并按需要流动使用。

1.6 低速压力-容量环

截至目前为止的讨论显示, 不同供应商设备上的高级功能都各有特色, 但很多设备也都提供低速压力-容量环选项:德尔格Evita XL和Evita Infinity V500备有低流速压力-容量环;CareFusion Avea呼吸机备有PFLEX (压力-容积曲线低位转折点压力) ;哈美顿医疗G5和Galileo呼吸机备有P/V工具。

这些工具工作方式略有不同但功能类似:帮助临床医生决定合适的呼气末正压 (PEEP) 水平。这对于急性呼吸窘迫综合征的病人尤其有用。关于这些工具的临床文献不多, 但我们认为它们相当有用, 我们曾和许多临床医生交流, 他们也认为受益匪浅。

2 关键问题

在呼吸机选择流程中提问你自己下列问题, 可以帮助你在选择众多产品的高级功能时尽可能做出最佳的决策。

2.1 会用到该功能吗?

购买临床医生不会用到的功能是在浪费钱财;让临床医生参与决策过程可避免这种事情发生。你需要和临床医生以及呼吸治疗人员密切合作以评估对该功能的兴趣。他们除了密切追踪医学研究进展, 频繁地从同事那里收到反馈信息外, 也具有评估特定功能的专业知识, 而这一点是无比珍贵的。

有些高级功能需要用户熟悉新的参数和/或设置, 而这些都是他们没有用过的, 这就意味着他们对这些参数的常规界限没有直觉。在这种情况下, 不论其潜在临床受益多么好, 对新功能的接受可能都相当缓慢。你需要考虑这对于你所在的医疗机构是否会构成问题。

如果你想购买更多呼吸机, 而该供应商的产品你一直都在使用 (例如:你想升级到新型号或在添加现有型号数量) , 那么你可以咨询临床医生以确认他们在现有的呼吸机上是否经常使用该功能。

2.2 该功能能发挥作用吗?

许多可选功能口碑很好, 而且其带来的效益也很明显 (例如:无创通气) 。但是对于更新的高级功能, 如本文中提到的一些, 你可能就需要更多信息了。如果你想了解某种特定功能, 你可以要求供应商列出该功能的所有优势, 并要求提供证据以证明这些优势。供应商通常急于分享关于产品功能的临床文献。

评估供应商提供的证据时, 一定要注意区分不同的研究。有的研究对于临床受益结果有可度量的区分 (这种情况不多) , 有些则只是证明某一项功能可以实现预定功能。考虑没有经过同行评审的证据时要格外小心 (例如:会议的宣传资料或未发表的摘要) 。另外, 权衡潜在的利益冲突, 因为有些研究由供应商付费或赞助 (然而, 同时也要牢记, 几乎不可能存在和供应商完全无关的有用研究) 。

与已经购买了特定功能的医院交流, 借鉴他们的经验也非常有帮助。如有要求, 供应商应该可以提供相关参考信息。

2.3 需要现在就买吗?

大多数情况下, 某一高级可选功能可以在购买呼吸机后升级时再添加。购买呼吸机后再添加新功能具有许多潜在优势。首先, 最新发表的研究成果可能会提供不同的证据从而影响以前的研究结果。等待也可以让使用人员有时间适应新设备, 然后再要求他们学习使用新款呼吸机。通过在不同时间里分散成本也可以使采购预算更容易制定。购买呼吸机当时, 医护人员对于配置何种功能的意见可能不统一。在这种情况下, 等候一段时间可以让他们达成较为一致的意见。

呼吸功能监测 篇5

3.0T以上磁共振及64排以上CT扫描不适用于佩戴有金属物质的患者, 需要利用非金属物质的监测系统对这些患者进行监测。

光纤光栅 (Fiber Bragg Grating, FBG) 传感器具有结构简单、体积小巧等优点, 在医学领域已经展现了重要的应用价值[1]。FBG传感器是由非金属物质构成的检测终端, 利用光纤材料的特殊光敏性, 通过紫外线曝光的方法将相干图样 (均等分) 写入纤芯, 在光纤内部沿纤芯轴向产生周期性变化的折射率, 从而形成永久性空间的相位光栅, 其作用实质上是在纤芯内形成一个窄带的 (透射或反射) 滤波器或反射镜。

医用FBG传感器的主要工作原理是FBG根据被测量物周围的温度和应力的变化发生形变, 使光栅被拉伸或者弯曲导致反射光的波长漂移, 再根据漂移量来计算变化量, 通过计算使变化量转变为测量所需要的数值[2,3,4,5]。

我院利用FBG制作了一套呼吸频率监测系统, 针对性地应用在一些禁止金属干扰的检测设备上, 作为辅助检测仪器来确定患者的生命体征是否平稳。

1 FBG呼吸频率监测系统

该系统主要由自制的解调仪、自制封装的FBG探头、自主设计的数据分析软件以及显示终端构成。监视系统框图, 见图1。其工作原理是以高速CPU为计算控制中心, 控制高速波长扫描激光的波长变化。4个光纤传感光路通过光纤分路器被注入了变化的激光, 定义每个光路为1个医用传感仪, 通过测量, 每个光路的波长范围可达80 nm, 可最大限度的接入40个及以上的FBG传感器 (可同时接入40个监测点) 。4个通道可以进行无时间延迟的同步采集。采集结果再通过计算机转换成方便医疗工作者判断患者生命体征的医用数据。

2 FBG传感探头

FBG传感器是在系统终端直接测量患者生命体征的传感原件, 不同的测量方式对其封装材料的品质、软硬程度有着严格要求。本实验采用的FBG探头是我院自主研制封装的, 1550 nm中心波长的FBG是购买的。

根据人体呼吸所产生的压力试验数据, 设计了一款由特殊树脂封装的FBG传感探头, 见图2。封装用树脂软硬适当, 经过大量实验证明其符合呼吸压力检测指标的要求。

3 FBG呼吸频率监测系统测试

实验测试包括2个方面的内容:对设备强磁、强辐射的干扰及自身输出的干扰情况的测试;系统设备的数据输出情况的测试。

从腹部的周期性波动出发, 将封装好的FBG粘贴到固定在腹部的束带内侧, 这样腹部的周期性跳动都会转换成周期性的压力传递到FBG上。腹部跳动的快慢以及幅度大小对应着施加在FBG上的压力变化快慢以及压力大小, 不同的压力大小对应着不同的光纤布拉格反射波长, 压力的持续变化也会造成反射波长的持续变化, 可从FBG解调仪上来观察从光栅返回的布拉格波长的变化波形曲线。最终可以通过波长的变化、大小来对应测定呼吸频率。FBG压力传感器在此种情况下感受到的压力信号非常微弱。这时可以在信号检测部分将由光信号转换成的电信号进行放大。通过对放大后的电信号的检测便可轻松地完成对呼吸频率信号的检测[6]。FBG解调仪, 见图3。

4 测试结果分析

本次实验在核磁工作室内进行, 首先观察实验数据在3.0T强核磁下的工作波动情况:在核磁启动情况下, 核磁设备未检测到金属物质, 没有警报, 且核磁工作磁场没有受到干扰;呼吸频率检测设备布置在外部的工作台上, 数据平缓输出、无波动干扰;可对人的呼吸频率和紧张程度进行实时监测, 而传统监测设备只能在核磁室外进行监测。

实验中波长变化曲线图, 见图4。在正常呼吸状态下得到的一组波长变化曲线图, 见图5。急速呼吸状态下得到的波长变化曲线图, 见图6。其中纵轴代表的是波长变化, 单位为nm;横轴代表时间, 单位为s。

对比上述图片, 正常呼吸的波形变化比较缓慢, 大约是每2 s发生1次周期变化, 波峰也不是很陡峭。而在急速呼吸时, 波形变化比较快速, 大约每0.5 s就发生1次周期变化, 波峰较为陡峭。这反映了正常呼吸与急速呼吸时腹部跳动的频率程度, 可达到分析呼吸频率的目的。

5 结论与展望

本文阐述了FBG呼吸频率检测系统的主要结构与测试结果, 表明把FBG传感解调系统应用于医学领域是可行的。该系统采用光纤布拉格光栅, 当外界某些因素作用在光栅上时, 中心反射波长会发生变化, 通过观察波长的变化来察觉作用在FBG上的物理量的变化。其中, 温度和应变是引起光栅中心反射波长变化的最基本的物理量, 其他物理量都是基于温度和应变衍生出来的, 由此可以设计多种类型的FBG传感器。本论文中的FBG呼吸频率监测系统也存在着一些问题, 如光栅周围所处环境温度变化较大, 故不能准确得出输出反射波长与温度、应变的响应曲线;系统灵敏性也有待于进一步完善。

摘要：本文阐述了自主设计的光纤光栅 (FBG) 呼吸频率监测系统在强磁环境中的应用。系统由自制的解调仪、树脂封装的FBG探头、软件系统及显示终端组成, 人体模拟实验 (MIST) 表明, 在强磁的医疗环境下, FBG呼吸频率监测系统数据输出平缓、数值准确、灵敏度高, 无波动干扰, 表明FBG可用于监测人体呼吸频率。

关键词：光纤光栅,树脂封装,呼吸频率,解调仪

参考文献

[1]周红, 乔学光, 王宏亮, 等.光纤光栅封装耦合对应变传感增敏的实验研究[J].西北大学学报 (自然科学版) , 2004, 34 (4) :347-350.

[2]戚仕涛, 汤黎明, 刘铁兵, 等.基于光纤光栅的超声传感器实验研究[J].北京生物医学工程, 2006, 25 (4) :410-411, 414.

[3]王惠文.光纤传感技术与应用[M].北京:国防工业出版社, 1999.

[4]孙素梅, 陈洪耀, 尹国盛.光纤传感器的基本原理及在医学上的应用[J].中国医学物理学杂志, 2008, 25 (5) :846-850.

[5]姜德生, 何伟.光纤光栅传感器的应用概况[J].光电子激光, 2002, 13 (4) :420-430.

呼吸功能监测 篇6

穿戴式监测系统即将生理信息检测、无线通信和穿戴式技术相融合的一种监测人体生理状态的系统,相对于传统的监测设备, 穿戴式监测可以实现一种低生理、 心理负荷甚至无负荷状态下生理参数的获取,且穿戴式监测系统具有体积小、成本低、功耗小、携带方便等突出特点[4,5,6]。 可穿戴式健康监测系统不仅需要满足严格的医学标准,而且要考虑到穿戴性能标准[7,8],例如测量节点的质量和尺寸应该保持在很小且不得阻碍使用者的运动与正常生活行为。此外,系统的整体电磁辐射、使用者的安全与隐私以及系统的电源功耗都要遵循严格的标准。

同时,PDA和Android智能手机技术对可穿戴式远程医疗产生了重要的影响。 由于智能手机的计算和存储能力及普遍连接性的增强,对于人体参数的连续实时监测成为可能。 并且智能手机不但可以像传统数据记录器一样记录病人信息,而且可以作为信息网关将采集到的信息出送出去,另外它集成的GPS追踪系统可以很快确定危险病人的位置。 蓝牙技术具有低功耗、低成本和安全性三大优势。

蓝牙具有相当低的功耗,可以确保监测系统长时间的连续监测,且在标准状态下的发射功率很低,对医疗仪器与人体健康产生的影响微弱。 另外,蓝牙的通信距离与传输网络的安全机制很好的保护了病人的隐私。 针对目前智能手机都具有蓝牙功能。 所以选择蓝牙传输呼吸信号是设计监护仪的首选。

目前,利用可穿戴技术设计的呼吸监测仪比较坚硬, 病人穿戴起来比较不舒服且对正常生活行为造成约束。 虽然有的设备可以直接嵌入到衣服中,但是传感器的采集功能受到限制并且像数据处理与传输不可以完整地集成于这种系统中[9,10]。 本文提出的基于蓝牙的可穿戴式人体呼吸参数监测系统,不仅融合了可穿戴技术解决了信号的低负荷提取问题,并且解决了移动监测的技术问题,所以,基于蓝牙可穿戴式的人体呼吸参数监测系统保证了对病人的连续实时监测。

1呼吸检测系统的整体设计

基于蓝牙可穿戴式人体呼吸参数监测系统的整体设计框图如图1所示, 该系统主要由呼吸信号采集处理模块、 微处理器控制模块、蓝牙通信模块以及电源模块等组成。

传感器采集的呼吸信号,首先经过前置放大电路进行放大;然后分别通过高通和低通滤波器滤除信号以外的其他信号的干扰;最后经过后置放大电路把呼吸信号放大到适合A/D采样的电压范围。 微处理器通过对采样信号进行分析处理并通过蓝牙将采集到的呼吸信号发送到PDA或Android智能手机等手持终端。

2呼吸检测系统各个模块设计分析

2.1前端呼吸信号采集处理模块

系统的呼吸信号采集使用的传感器是HXB-2压电式呼吸传感器,其为胸带固定式呼吸波传感器,由于其柔软舒适的制造材料,当固定于人体胸部时对人体正生理状态没有任何影响,且抗干扰能力强,适合动态监测; 同时该传感器不但可以直接与人体而且可以内嵌入人体衣服中, 方便被检测者的佩戴且不影响正常生活行为。 可以无损伤检测人的呼吸运动波形, 其输出量为20 mV左右的模拟电压信号, 且频率响应范围为0.05 ~ 1 500 Hz 。 其具体呼吸状态采集处理电路如图2所示。

2.1.1前置放大电路

人体呼吸信号具有生物电信号阻抗高、 信号微弱、 频率低等特点,所以呼吸信号模拟测量电路中前置放大是整个信号放大电路设计中至关重要的环节,关系到整个模拟采集部分的工作性能。 前置放大器的选择要考虑高输入阻抗、低噪声和低温漂等要素。 AD620是一种低功耗的仪用放大器, 特别适合做小信号的前置放大级, 经AD620放大后的小信号失真度很小,加一级AD620组成的前置放大, 同样可以把系统误差控制在系统设计要求的范围内,前置放大电路如图2。 本设计中,通过控制图2中的电阻R3来控制增益大小,增益计算公式如下:

在式(1)中,RG为AD620的1、8管脚之间控制增益的电阻R3,在本设计中R3为6.8 kΩ,根据公式可以计算出前置放大的增益约为8。

2.1.2低通滤波器电路

由于正常人的呼吸频率约12~18次/min, 而睡眠呼吸暂停低通气综合征病人呼吸频率甚至更低,所以为了消除高频干扰,电路中设计了低通有源滤波器。 在图2中U2A、R4、C5、R5、C6、R6、R7等组成了二阶低通有源滤波器,在频率特性的高频端,提供-40 dB/十倍频的衰减。 高频截止频率:

本设计取R4=R5=20 kΩ,C5=C6=0.2 μF, 得高频截止频率约为39.75 Hz。

2.1.3高通滤波器电路

高通滤波器主要用于滤除零点漂移产生的共模量及心动信号干扰, 保持呼吸信号的基线处于水平位置。 高通滤波器与低通滤波器组合成一个频带较宽的带通滤波器,滤除各种高低频率干扰,确保呼吸用信号通过。 在图2中U3B、R8、R9、C9、C10等组成了二阶高通有源滤波器,在频率特性的低频端,提供-40 dB/十倍频的衰减。 低频截止频率:

本设计取R8=R9=300 kΩ,C9=C10=20 μF,根据式(3) 可得高通截止频率约为0.027 Hz,满足设计要求。

2.1.4后级放大电路

信号虽然在前置放大电路进行放大,但相对输出电压还是比较低, 为了使输出信号适用微处理器的A/D采样电压范围和充分利用微处理器的12位精度的ADC, 还需要通过图2中U5B所示的后级电路进一步放大。

2.2通信模块

目前, 蓝牙主机控制接口HCI (Host Controller Inter- face) 主要是通用异步收发器(UART) 和通信并行总线(USB) 连接的。 但是因为UART性能和数据吞吐率水平与USB接口相当, 且传输协议较简单, 减少了软件开销,所以基于蓝牙的可穿戴式人体呼吸参数监测系统的蓝牙模块的主机控制接口采用UART接口。 且该系统通信模块采用的蓝牙通信芯片为JBM-141,JBM-141适用于各种近距离无线数据传输, 采用UART/RS232接口, 串口速率可调,可以实现点对点或点对多点的全透明数据传输。 其通信模块具体电路如图3所示。

根据通信模块电路可知,JBM-141引脚4是电池低压检测脚。 根据设置,当电源电压大于2.7 V时,与PI- O10相连的二极管常亮; 当电源电压小于2.7 V时, 二极管闪烁,提醒用户电源电压较低,需要及时充电以免影响系统正常工作。 R26、C34组成阻容复位电路,控制蓝牙模块的复位。 引脚12、14是与单片机部分引脚相连,通过这两个引脚实现数据在单片机与蓝牙模块之间的发送和接收。 同时,这两个引脚能与PC机串口相连,用于模块的参数设置, 设置后的参数在复位或重新上电后生效。 与PIO5相连的二极管是蓝牙状态指示灯; 蓝牙模块处于空闲或配对状态, LED灯以100 ms/330 ms频率闪烁;蓝牙模块处于连接状态,LED灯则以100 ms/2 s频率闪烁。 引脚35与外部天线相连,数据由此引脚发送给手机。

3手机终端蓝牙连接及数据接收

无论什么设备进行蓝牙数据传输时首先都需要蓝牙连接,蓝牙连接必须以蓝牙适配器为基础。 Android手机终端上要使用蓝牙API, 必须先在Android Manifest中声明蓝牙权限。 在声明权限之后必须取得蓝牙适配器, Android智能终端上的蓝牙适配器类为BlutoothAdapter , 调用该类中getDefaultAdapter() 得到蓝牙适配器对象,并通过蓝牙适配器的getState() 方法来判断此时的蓝牙适配器是否打开。 如果蓝牙适配器已经打开,则开始搜索附近蓝牙设备;如果蓝牙适配器此时没有打开,则提示是否需要打开蓝牙适配器, 点击确认打开终端蓝牙功能。 将搜索到的蓝牙设备添加到蓝牙列表中,点击列表中的前端蓝牙设备实现蓝牙连接。 终端接收节点数据的方式主要是依靠Socket进行数据的接收,Android终端依靠BluetoothSocket类进行数据的接收。 通过蓝牙唯一标识码UUID来实例化BluetoothSocket对象,然后用Socket. connect() 进行数据流的连接。 连接成功后调用该对象中的getInputStream().read()方法接收前端传输过来的数据。 手机终端蓝牙接收呼吸数据流程图如图4所示。

前端呼吸状态采集节点采集的数据发送到终端,终端直接对接收到的数据进行绘图显示在Android手机终端上。

基于床垫式生命监测仪的呼吸率检测 篇7

呼吸信号作为临床诊断上的一种重要的生理信号, 对于特定疾病的诊断具有很高的临床价值。通过近年来的临床医学研究, 许多疾病的发生和发展都与睡眠中的呼吸状况有着密切的关系。大量国内外机构研究表明, 睡眠中发生的呼吸紊乱对心血管系统有着长期或者短期的损害, 也可能是一些疾病的诱因[1]。呼吸异常往往是阵发性的, 需要进行长期的监控, 考虑到医疗成本和正常生活的需要, 便携性和可移动的监护设备正逐渐得到大家的青睐。目前的呼吸检测设备大多数是需要在使用者身上佩戴相关仪器, 如将热敏元件贴在被试的鼻孔下方进行检测, 会对使用者的正常生活产生一定影响[2]。

文章应用的是上海宽带技术及应用工程研究中心所自主研发的床垫式生命监测仪对人体微动信号进行采集并从中分离出呼吸信号。其基本原理是当人体进行呼吸行为时, 胸腔会周期性的扩张和收缩, 这种微弱的波动被床垫上的传感器捕捉到, 转变成了电信号, 这个电信号伴随着呼吸周期而变化。因此, 我们就能从电信号中提取出身体产生的作用力变化轨迹, 人类呼吸动作夹杂在其中, 利用一定的信号处理手段, 可以将呼吸信号分离出来。[3,4]这些呼吸信号的频率就是人体的呼吸率。

与以往的检测方式相比, 这种技术具有独特优势和应用前景, 因为它无须将电极固定到肢体上, 因而不存在传感器脱落、传感器限制监测对象, 以及心理负荷等问题, 能够真正做到在人体不感知的情况下监测整个睡眠时期的呼吸信号。

1 方法

从床垫式生命监测仪采集得到的数据已经做好了模数转换, 再从中获得呼吸信号频率主要分为以下几个步骤 (如图1) : (1) 将采样频率从300Hz降为50Hz; (2) 对降低采样频率之后的信号进行数字滤波, 得到呼吸信号; (3) 设计相关算法得到呼吸率。

1.1 降低采样频率

通过床垫式生命监测仪采集到的原始信号中包含大量的噪声, 需要对信号进行滤波处理, 在滤波处理之前, 由于呼吸信号是低频信号, 可以对原始信号进行降采样, 可以在不影响信号分析的前提下降低信号处理的时间。

1.2 数字滤波处理

正常人成人静息状态下, 呼吸为12-20次/分, 因此, 设计一个低通滤波器, 对降采样之后的信号进行处理。考虑到FIR滤波器在保证任何幅频特性的同时具有严格的线性频率特性, 且单位抽样响应是有限长的, 文章采用的数字滤波器为FIR低通滤波器。滤波器的设计采用matlab自带的fdatool进行设计, 设计的FIR滤波器截止频率为0.5Hz, 为了实现实时运算, 减少运算量, 调整滤波器的系数为整系数滤波器。幅频特性曲线见图2。

此滤波器可以较好的滤除频率高于1Hz的信号, 同时对于低于0.5Hz的信号能够较好的保留, 能较好地把呼吸波信号从微动信号中提取出来。

1.3 呼吸率的计算

得到了滤波后的呼吸信号, 下一步就是根据得到的呼吸波信号进行呼吸频率的提取。提取的步骤与方法见图3。

对于预处理后的信号, 提取独立的呼吸周期的步骤如下:

(1) 对于整段数据求极大值和极小值。

(2) 将不符合要求的极值点去掉。对于大动作产生的极值点不做计算呼吸率的依据, 设置一个最大振幅阈值和最小振幅阈值。

(3) 确定用来计算呼吸率的点。预处理后的信号中仍然存在一些低频的干扰, 因此需要将一些不符合要求的极值点去除。首先求出所有极值点的均值, 将大于均值的极小值点和小于均值的极大值点舍去;其次, 因为正常人的呼吸频率在0.2-0.5Hz的范围内, 还要去掉极值点之间距离较大和较小的点。

(4) 将符合要求的极值点保存并计算呼吸率。

2 实验结果与分析

将床垫式生命监测仪垫在床脚下, 受试者只需要躺在床上, 不需要在身上粘贴任何电极, 对采集到的微动信号进行处理, 得到呼吸信号和呼吸率。实验选择20名年龄为65岁以上的老人和5名年龄为25岁左右的年轻人为被试, 采集10分钟的数据在数据采集的过程中, 记录每个被试的呼吸频率, 与程序给出的结果做对比。微动信号的采样频率为300Hz (如图4) , 采样频率降为50Hz (图5) 进行呼吸波的提取和呼吸频率的计算。

从图5中可以看出受到外界干扰和采集电路等因素的影响, 降采样之后的信号中仍然含有较多噪声, 为了得到准确的呼吸频率值, 需要对信号进行滤波处理。使用设计的FIR数字滤波器, 对降低采样频率之后得到的信号进行处理, 得到图6所示的结果。

从图6中可以看出, 每一次呼吸发生都会出现一次起伏, 利用1.3中提到的方法, 对滤波后的信号进行处理, 标记峰值点 (图7) 并对呼吸率进行计算。

根据标记的峰值点之间的间隔, 可以对呼吸率进行统计, 经过对10分钟数据的分析和统计, 呼吸频率在12-20次每分的正常范围内。

将25组数据的分析结果与采集数据过程中记录的数据作对比发现, 正确率达95%, 误差控制在±2次/分。

3 结束语

文章提出一种基于床垫式生命监测仪的呼吸频率的检测方法, 利用床垫式生命监测仪采集到的微动信号进一步处理得到呼吸信号并计算呼吸频率。该方法简单易行, 能够满足实时计算和显示的需要, 对25名被试进行测试, 结果表明, 基于床垫式生命监测仪的呼吸频率的检测方法具有较高的准确性, 该方法对使用者的正常生活无影响, 为睡眠中呼吸的检测提供了可能性, 对睡眠呼吸暂停综合征的检测具有重要意义。

摘要：呼吸信号作为临床诊断的一种重要的生理信号, 对于疾病的诊断具有很高的临床价值。文章介绍一种直接从床脚垫式生命监测仪所检测到的微动信号中提取呼吸波信号并计算呼吸频率的方法, 与实际呼吸频率相比准确率比较高, 能够应用于非接触式生命信号监测的工作中。

关键词：呼吸频率,微动信号,呼吸信号提取

参考文献

[1]Lee M E, Kim H N, Trand T N, et al.Respiratory rate detection algorithms by photoplethysmography signal processing[C].30th Annual International IEEE EMBS Conference, 2008, 8:1140-1144.

[2]张勇.基于嵌入式系统的睡眠监测系统的研制[D].广州:华南理工大学, 2005.

[3]Trefny Z, Trojan S, Toman V, etal.New trends in ballistocardiography[J].Measure Science Review, 2003, 3 (2) :45-48.

呼吸功能监测 篇8

1 干预前基本情况

选择我院2012年9月至2014年6月进行多导睡眠监测的112例患儿, 年龄2~12岁, 主要症状为打鼾、呼吸暂停、张口呼吸、白天嗜睡、注意力不集中、遗尿、反复咳喘等。采用Somte多导睡眠监测系统 (澳大利亚康迪公司生产) 监测患儿≥7小时。数据采集完整标准:脑电图、眼电图、口鼻气流、胸式及腹式呼吸运动、Sa O2、心电图、心率和鼾声共9项资料同时完整4小时以上, 小儿安静期4小时以上。数据采集完整视为监测成功, 不完整则为监测失败;监测操作由经过培训的护士担任。监测成功79例 (70.5%) , 失败33例 (29.5%) 。

失败原因分析:①因患儿无法配合退费不做13例 (39.4%, 13/33) , 原因为检查前解释不全, 患儿未准备好、无法配合, 睡眠监测的复杂性超出家长预期。②数据采集不全13例 (39.4%, 13/33) , 原因为监测时未连接好及固定好, 患儿睡眠中多动致导联脱落, 未及时发现和补救。③监测时间不足4例 (12.1%, 4/33) , 原因为监测过程不舒适, 患儿不配合。④电脑数据丢失3例 (9.1%, 3/33) , 原因为护士对仪器性能不熟悉, 操作不熟练。

2 针对性的护理干预

2.1 家长心理干预与宣教

幼儿行PSG监测服从性绝大程度取决于监护人。在患儿预约时对家长做好充分的介绍和解释, 讲解睡眠监测的内容和意义;监测时要在患儿的头上、身上连接较多的电极和导线, 向家长展示监测时的图片, 使其有充分的心理准备。同时告知家长, 监测对患儿无损伤, 只要做好充分的准备和护理都能顺利完成, 给家长信心, 最后要告知并发放监测前注意事项的宣教单。部分家长在宣教后仍不能接受的不用再预约, 也避免了医患矛盾。

2.2患儿心理干预

要求至少一位患儿最熟悉的监护人陪同, 监测护理人员与监护人达到高度统一后, 一起对患儿进行心理干预。监测人员不穿工作服, 先初步评估患儿睡眠习惯, 做个性化解释, 态度要和蔼。监测时由于身上会有较多的电极和连线, 患儿会感觉不舒服, 监测人员要有耐心, 对这些连线和电极做出患儿可认知的喜欢的解释。对年幼的患儿交流喜欢的动画片和人物, 然后根据其喜好编故事, 如告诉他“今天晚上阿姨给他身上连接一些天线, 等你乖乖地睡着了就可以在梦中和动画片里的天线宝宝一起玩了”。经过良好的干预, 患儿在安全、愉快的氛围中能有较好的睡眠。

2.3充分的患儿睡眠准备

首先在预约宣教单中讲明:为保证监测日晚上有良好的睡眠, 白天不要午睡或减少午睡时间, 给予适当的睡眠剥夺;避免过度兴奋和刺激;避免服用可乐、巧克力、茶等兴奋类食物;监测前洗漱好, 保持头发清洁, 穿宽松舒适衣服;有入睡相关性障碍的患儿允许其已经形成的习惯诱导睡眠, 如被拥抱、听收音机等[1]。环境方面, 睡眠监测房间布置要有童趣、温馨、安静, 独立间, 有陪床及床边便器, 调节合适的温湿度等。

2.4 严格人员培训

对负责管理仪器和做睡眠监测两名护士进行严格培训, 包括仪器性能及具体的监测方法, 要求定期检查机器性能、保证监测前完好, 电池电量足够, 建议每次监测前更换主机电池。培训内容:①会看机器是否正常运转和记录, 会开关机。②会看鼻气流、Sa O2、胸腹呼吸运动线是否显示, 会补救调整, 电极脱落会贴好。③值班护士至少1小时巡视1次。④遇到不能处理的事件及时与监测护士联系。干预前有3例数据丢失, 均因值班护士仪器性能不熟, 直接处理机器异常、数据未保存所致, 所以要求监测护士24小时手机开通。

2.5 监测的关键细节

①各电极导线准确连接并牢固固定:Sa O2指套套在指根部, 并用3M胶带适度缠绕;②鼻导管不宜太粗, 置入鼻前庭前清理鼻腔, 保证鼻腔通畅后置入0.5cm左右较好, 能感受到鼻气流又不会碰到鼻黏膜;③头皮处有6个电极, 将头发分开尽可能暴露电极粘贴处头皮, 可多扎几个小辫形成头皮线;④脑电图电极内放足量的导电膏, 微量溢出杯口, 电极外贴2.5cm 3M胶带, 最后用脑电图弹力网帽防止头皮电极掉落及移位;⑤胸腹带松紧适宜, 将调节的带子放在腹侧, 便于随时调节松紧度;⑥全部导线连接好后, 要把头部的线、鼻气流导管、Sa O2导线及身上的线分别理顺后用胶带扎好放在儿童感觉舒适认可的位置;⑦开机后观察15分钟, 要确认各项监测指标显示良好。此外, 还要做好陪护家长宣教, 如Sa O2指套脱落及鼻气流导管脱出, 要通知值班护士及时处理。夜班值班护士按培训要求巡视, 发现问题及时补救和合理处置。

3 结果

干预后的78例中监测成功71例 (91.0%) ;失败7例 (9.0%) , 其中数据采集不全4例, 退费不做3例。干预后组监测成功率明显高于干预前组。

4 讨论

影响患儿睡眠监测成功的因素很多, 主要是心理因素[2]。心理干预包括监护人 (父母) 的干预和儿童自身的干预, 良好的心理干预从预约监测开始直到监测完毕, 让监护人和患儿自始至终在信任、接纳、关爱、安全的氛围中积极配合监测过程是监测成功的基础。其次, 患儿来到一个陌生的环境, 身上要连接很多的电极和连线, 本身会影响睡眠, 因此监测前患儿充分的睡眠准备是监测成功的关键, 监测护士高度负责、精细操作, 值班护士监测过程的巡视及正确处理是监测成功的保障。

采取针对性护理干预后仍有部分监测失败, 笔者分析数据采集不全可能是因为患儿睡眠不安多动致电极、连线脱落移位, 也可能是采用无线传输时信号中断, 但都与值班护士未能及时发现和纠正有关, 还需进一步改进。

参考文献

[1]慈书平, 张希龙, 杨宇.睡眠与睡眠疾病[M].北京:军事医学科学出版社, 2005:185.