(57)【要約】  本発明は、集中治療室にいる患者の鎮静状態の自動かつ連続的測定のための方法に関する。本発明に係る方法は、患者の心臓循環系の信号、呼吸活動を表す信号および運動活動を表す信号を含む患者のコンディションを表す信号を提供する工程と、患者の鎮静状態を表す包括的指標を決定する工程とを含む。【選択図】図１
2021520950.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
心電図測定値を含む患者の各種生理学的変数の測定値を一元管理するマルチパラメータ監視モニターを提供する工程と、
前記患者の心臓循環系の信号、呼吸活動を表す信号および運動活動を表す信号を含む前記患者のコンディションを表す信号を提供する工程と、
前記患者の鎮静状態を表す包括的指標を決定する工程と
を含み、
前記心臓循環系の信号は前記マルチパラメータ監視モニターによって提供され、前記患者の前記呼吸活動を表す信号は人工呼吸器によって提供され、かつ前記運動活動を表す信号は前記患者の運動活動を測定するための手段によって提供される、
集中治療室にいる患者の鎮静状態の自動かつ連続的測定のための方法。
【請求項２】
前記患者の前記コンディションを表す信号から、前記患者の前記心臓循環系の信号から計算される少なくとも１つの指標、前記呼吸活動を表す信号から計算される少なくとも１つの指標および前記運動活動を表す少なくとも１つの指標を計算する工程と、
これらの指標から前記患者の鎮静状態を表す包括的指標を決定する工程と
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記心臓循環系の信号から計算される前記少なくとも１つの指標は、前記患者の心拍数（ＣＦ）および平均動脈圧（ｍＡＰ）の変動を反映する生理学的変動（ＰＶ）を含み、
前記呼吸活動を表す信号から計算される前記少なくとも１つの指標は、前記患者によって自律的に動かされる総呼吸活動の割合を反映する自律性指標（ＡＩ）、呼吸補助下での前記患者の不快感を反映する不快感指標（ＤＩ）、および／または平均空気量（ＭＶＡ）および平均呼吸数（ＭＲＦ）信号の変動を反映する呼吸変動（ＲＶ）を含み、かつ
前記運動活動を表す前記少なくとも１つの指標は、前記患者の意識の回復および／または興奮を反映する運動指標（ＭＩ）を含む、
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記包括的指標は前記患者の反応性（ＲＥ）を表し、かつ前記患者の環境への反応性を反映するさらなる指標からも決定される、請求項２または３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記患者の前記心臓循環状態を表す信号は、心拍数、収縮期血圧、拡張期血圧および／または平均動脈圧を含むことを特徴とする、請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記患者の前記呼吸活動を表す信号は、前記患者の脈動による酸素飽和度を表す信号、カプノグラムからの信号および／または人工呼吸を保証する呼吸装置からの信号を含む、請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記患者の人工呼吸を保証する前記呼吸装置からの信号は、気道内力、１分当たりの換気量および／または呼吸速度に関連する信号を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記患者の前記運動活動を表す信号は加速度計からの信号であることを特徴とする、前記請求項のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記加速度計は前記患者の上肢および／または下肢の遠位部に前記肢の加速度を連続的に記録するように位置決めされている、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記患者の前記心臓循環状態、前記呼吸活動および前記運動活動を表す信号はアーティファクトを含み、前記アーティファクトは前記信号から除去される、前記請求項のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
平均信号が中心に置かれ、かつ中心に置かれた平均信号の分散が計算されるという点で、前記患者の前記心臓循環状態、前記呼吸活動および前記運動活動を表す信号をフィルタリングして平均信号を得ることを特徴とする、前記請求項のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記患者の前記心臓循環状態、前記呼吸活動および前記運動活動を表す信号の時間周波数解析を行うことを特徴とする、前記請求項のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
前記患者の前記心臓循環状態および／または前記呼吸活動を表す信号の周波数を周波数帯でサンプリングする、前記請求項のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１４】
連続的な心臓循環、呼吸および運動活動データを含む鎮静された患者のデータベースを提供することを特徴とする、前記請求項のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
前記計算された指標および前記包括的指標を装置に表示する、前記請求項のいずれか１項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、集中治療室にいる患者の鎮静状態を自動的かつ連続的に測定するための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
患者は集中治療室に入れられるとすぐに、自身の臨床状態、この状態の漸進的変化、およびバイタルまたは命にかかわらない緊急事態の検出の把握を可能にするセンサのセットによってすぐに監視される。センサのセットの設置が成功すると、数多くの生理学的測定値、特に心電図、血圧、受動呼吸量ならびに挿管されている場合には患者の人工呼吸器への適応（咳および過剰圧力、自発呼吸量、呼吸速度）が収集される。
【０００３】
薬理学的鎮静は集中治療室に入れられた多くの患者には必要不可欠である。この鎮静により患者の興奮を抑え、その結果として挿管プローブやカテーテルなどの侵襲的装置が外れるといったリスクを抑えるのが可能になる。それにより人工呼吸への適応、疼痛治療および強烈なストレス状況下での患者の快適さの向上も可能になる。
【０００４】
鎮静は、興奮およびそれに関連するリスクを回避し、低酸素症を治療するために患者を呼吸装置に適応させ、かつ患者にとって安全性および快適性について良好な条件下での治療行為を可能にすることを目的とした患者への睡眠薬やモルヒネ薬の投与からなる。これらの睡眠薬およびモルヒネ薬は上記生理学的パラメータに対して効果がある。他方、不十分に鎮静された興奮している患者では、例えば心臓および呼吸速度の加速ならびに血圧および吐き出されるＣＯ２の増加によってその生理学的パラメータが乱れていることが認められることも明らかである。
【０００５】
数多くの研究から、深すぎたり長すぎきたりする鎮静によって有害作用が生じることが分かっている。これらの作用としては、人工呼吸の延長および関連する合併症、集中治療室の在室期間の延長、鎮静中の認知機能障害の発生の増加および、長期的には過剰な死亡率が挙げられる。
【０００６】
臨床的鎮静スコアおよびこれらのスコアに基づく鎮静プロトコルの使用は、人工呼吸の持続期間や集中治療室（ＩＣＵ）せん妄の発生を減少させ、かつ入院の心理的後遺症を減少させることが分かっている。従って、例えばリッチモンド興奮鎮静スケール（ＲＡＳＳ）などのスコアを用いた鎮静の監視が一般化されている。そのような臨床的スコアは１〜４時間ごとに定期的に測定されるが、その評価には個人間変動が伴い、それは介護者の経験および彼らの訓練レベルに依存している。
【０００７】
観察者に依存せず、かつ継続的に入手可能なスコアにより、鎮静のより正確なコントロールおよびその実践のより良好な評価が確実に可能になる。現在の実践と比較して鎮静の副作用の減少が期待される。
【０００８】
観察者とは無関係に集中治療にいる患者の鎮静の深さの信頼できる客観的測定のための装置は現在のところ存在していない。実際には、特許文献の国際公開第２０１４７６３５６号は、脳波（ＥＥＧ）センサを用いて鎮静の深さを評価する手法について記載している。しかし鎮静がＥＥＧ定義を有さず、かつ覚醒と鎮静との間の神経生理学的差異が不明瞭なままであるという理由から、この手法には限界がある。
【発明の概要】
【０００９】
従って、集中治療室にいる患者の鎮静の深さの自動化された客観的測定を可能にし、先行技術において遭遇する問題を解決するのを可能にする方法が必要とされている。この方法は、収集された生理学的パラメータの自動分析法に基づいて患者の鎮静の深さの指標を開発して検証し、それによりリアルタイムで患者の鎮静状態を追跡するのを可能にすることを目的とする。
【００１０】
第１の態様によれば、本発明は、
患者の心臓循環系の信号、呼吸活動を表す信号および運動活動を表す信号を含むか、より詳細にはそれらからなる患者のコンディションを表す信号を提供する工程と、
患者の鎮静状態を表す包括的指標を決定する工程と
を含む、集中治療中の患者の鎮静状態の自動かつ連続的測定のための方法に関する。
【００１１】
従って、本発明に係る方法により、心血管、呼吸および運動活動パラメータの自動分析法に基づいて特に患者の鎮静の深さの指標を開発して検証することが可能になる。より詳細には、これらの３つのパラメータのリアルタイムな漸進的変化により包括的鎮静指標（ＧＳＩ：ｇｌｏｂａｌ  ｓｅｄａｔｉｏｎ  ｉｎｄｅｘ）を得ることが可能になる。次いで、患者を集中治療室の環境により適応させるために、この指標を定量化することができる。
【００１２】
有利には、本発明に係る方法は以下の点で特徴づけられ、すなわち本方法は、心電図測定値を含む患者の各種生理学的変数の測定値を一元管理するマルチパラメータ監視モニターを提供する工程と、患者の心臓循環系の信号、呼吸活動を表す信号および運動活動を表す信号を含む患者のコンディションを表す信号を提供する工程と、患者の鎮静状態を表す包括的指標を決定する工程とを含み、ここでは心臓循環系の信号はマルチパラメータ監視モニターによって提供され、患者の呼吸活動を表す信号は人工呼吸器によって提供され、かつ運動活動を表す信号は患者の運動活動を測定するための手段によって提供され、−本方法は、患者のコンディションを表す信号から、患者の心臓循環系の信号から計算される少なくとも１つの指標、呼吸活動を表す信号から計算される少なくとも１つの指標および運動活動を表す少なくとも１つの指標を計算する工程と、これらの指標から患者の鎮静状態を表す包括的指標を決定する工程とをさらに含み、−心臓循環系の信号から計算される少なくとも１つの指標は、患者の心拍数（ＣＦ）および平均動脈圧（ｍＡＰ）の変動を反映する生理学的変動（ＰＶ）を含み、呼吸活動を表す信号から計算される少なくとも１つの指標は、患者によって自律的に動かされる総呼吸活動の割合を反映する自律性指標（ＡＩ）、呼吸補助下での患者の不快感を反映する不快感指標（ＤＩ）および／または平均空気量（ＭＶＡ）および平均呼吸数（ＭＲＦ）信号の変動を反映する呼吸変動（ＲＶ）を含み、かつ運動活動を表す少なくとも１つの指標は患者の意識の回復および／または興奮を反映する運動指標（ＭＩ）を含み、−包括的指標は、患者の反応性（ＲＥ）を表し、かつ患者の環境への反応性を反映するさらなる指標からも決定され、−患者の心臓循環状態を表す信号は、心拍数、収縮期血圧、拡張期血圧および／または平均動脈圧を含み、−患者の呼吸活動を表す信号は、脈動による酸素飽和度を表す信号、カプノグラムからの信号および／または患者の人工呼吸を保証する呼吸装置からの信号を含み、−患者の人工呼吸を保証する呼吸装置からの信号は、気道内力、１分当たりの換気量および／または呼吸速度に関連する信号を含み、−患者の運動活動を表す信号は加速度計からの信号であり、−加速度計は患者の上肢および／または下肢の遠位部に前記肢の加速度を連続的に記録するように位置決めされており、−患者の心臓循環状態、呼吸活動および運動活動を表す信号はアーティファクトを含み、前記アーティファクトは前記信号から除去され、−平均信号が中心に置かれ、かつ中心に置かれた平均信号の分散が計算されるという点で、患者の心臓循環状態、呼吸活動および運動活動を表す信号をフィルタリングして平均信号を得、−患者の心臓循環状態、呼吸活動および運動活動を表す信号の時間周波数解析を行い、−患者の心臓循環状態および／または呼吸活動を表す信号の周波数を周波数帯でサンプリングし、−連続的な心臓循環、呼吸および運動活動データを含む鎮静された患者のデータベースを提供し、かつ−計算された指標および包括的指標を装置に表示する。
【００１３】
本発明の他の特徴および態様は以下の説明および添付の図面から明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明に係る方法の概略図である。
【図２】図２Ａは、スパイダープロット、包括的鎮静指標のレベル表示、および最後の時間にわたる前記指標の傾向の表示を含む本発明に係る装置に表示することができる各種要素の例を示し、図２Ｂは最後の１２時間にわたる包括的鎮静指標の変化を示し、かつ同様に前記装置に表示することができる曲線を示す。
【図３】図３Ａおよび図３Ｂは包括的鎮静指標の変化をＲＡＳＳスケールでの測定値と比較している。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明は、集中治療室にいる患者の鎮静状態の自動かつ連続的測定のための方法に関する。これらの患者のみが本発明の主題に特に関係している。集中治療室に入れられていない患者および特に全身麻酔下にある患者は本発明の主題には関係していない。
【００１６】
鎮静は、１つ以上の生命にかかわる急性疾患を有しているか有する可能性がある患者の管理に焦点を当てた医学的状態である。これは患者のバイタル機能の連続的な監視ならびに適当な場合には血液製剤の輸血、血管充填、機械的換気、カテコールアミン、血液透析および体外循環などの追加の方法の使用を必要とする。集中治療の最終目標は恒常性の回復である。鎮静はそのようなＩＣＵ患者の管理を容易にするための手段である。
【００１７】
集中治療室に到着するとすぐに、患者はマルチパラメータ監視モニターに接続される。このモニターは患者の各種生理学的変数の測定値を一元管理する。モニターから抽出されるこれらの信号のうち、本発明は、
−心電図（ＥＣＧ）測定値、および
−動脈ライン測定値
の達成を目標にする。
【００１８】
ＥＣＧは、例えばある期間にわたる患者の心臓の電気的活動のグラフ表示である。ＥＣＧは患者の皮膚の上に配置された電極を用いて得ることができる。
【００１９】
動脈ラインは、例えば血圧に関連する各種信号を直接リアルタイムで（断続的かつ間接的測定ではなく）監視し、かつ動脈血ガス分析のために血液試料を得るために使用される動脈に挿入される細いカテーテルである。血圧に関する各種信号を本発明の方法の実施のために使用することができる。
【００２０】
図１に示すように、モニター測定値の他にも、呼吸パラメータが人工呼吸器測定値から直接抽出される。
【００２１】
人工呼吸器は例えば、口または鼻の中に配置されるか患者の喉の小さい切開部を通して配置されるチューブを含む人工呼吸器であり、これはこの患者が呼吸するのを助けるために前記患者の機械的換気を確保するものである。また人工呼吸器は、本発明の方法の実施のために使用される各種信号を提供する。
【００２２】
モニターは各種測定値に含まれるデータを一元管理し、例えば１秒ごとに提供されるリアルタイムな信号の記録を行う。モニターは１秒ごとに情報を送信し、この信号はモニターのＲＳ２３２プラグを介して取り込まれる。コンピュータがモニターおよび人工呼吸器の両方に接続されており、この２つの装置によって送信された情報を取り込む。これらの情報はＨＬ７と呼ばれる一般的形式であり、モニターの製造業者に依存しない。
【００２３】
さらに、患者の運動活動を測定するための手段が患者からの運動を検出するために使用される。運動活動を測定するための手段は優先的には加速度計であるが、赤外線センサまたは圧力センサなどの運動活動を測定するためのあらゆる手段から選択することができる。運動活動を測定するための手段は、患者の上肢および／または下肢の遠位部に位置決めされる。運動活動を測定するためのこの手段は、測定値が収集され、かつモニターおよび人工呼吸器パラメータと同じファイルに格納される同じコンピュータ（ＰＣ）に接続されている。好ましい実施形態では、運動活動を測定するための手段は患者の上肢および／または下肢の遠位部に位置決めされる加速度計である。この加速度計は、測定値が収集され、かつモニターおよび人工呼吸器パラメータと同じファイルに格納される同じコンピュータ（ＰＣ）に接続されている。
【００２４】
本発明の方法の第１の工程によれば、患者の状態またはコンディションを表す信号が提供される。これらの信号は、心臓循環系の信号、呼吸活動を表す信号および患者の運動活動を表す信号のみからなる。
【００２５】
有利には、上記信号以外の信号は本発明に係る方法では考慮されないことに気が付くであろう。特に脳波信号は考慮から除外されている。実際に、脳波信号を考慮に入れることで患者の鎮静状態を測定する際にエラーが生じる場合がある。実際には、患者は集中治療室において鎮静されている患者である。彼らは全身麻酔下にはない。最後に、３つの上記信号群のみ、すなわち最小の信号群を考慮することにより本明細書の後で説明されているように、患者の鎮静状態を測定するための特に関連する指標が構築される。
【００２６】
患者の心血管のコンディションを表す信号はＥＣＧおよび動脈ラインから発せられる。ＥＣＧから心拍数（ＣＦ）が抽出される。動脈ラインから収縮期（ＳＢＰ）、拡張期（ＤＢＰ）および平均動脈圧（ｍＡＰ）が抽出される。患者の呼吸活動を表す信号は人工呼吸器から発せられ、かつ４つの変数を含む。平均空気量（ＭＶＡ）は患者の呼吸器系に入る空気および酸素の混合物の総量を示す変数である。ＭＶＡは人工呼吸器装置によって患者に供給され、患者によって自律的に消費される空気の自発呼吸量（ＳｐＶＡ）に追加される空気量を反映している。同様に、平均呼吸数（ＭＲＦ）は空気が患者の呼吸器系に入る頻度を示す変数である。ＭＲＦは、患者から生じる自発的かつ自律的な呼吸頻度（ＳｐＲＦ）に追加される機械的に換気される呼吸の頻度を反映している。従って本発明者らは人工呼吸器装置から４つの変数、すなわちＭＶＡ、ＳｐＶＡ、ＭＲＦおよびＳｐＲＦを得る。患者の運動活動（ＡＣＣ）を表す信号は運動活動を測定するための手段から発せられる信号である。特定の実施形態では、運動活動を測定するための手段は加速度計である。そのような運動活動を測定するための手段、より詳細にはそのような加速度計は患者の上肢および／または下肢の遠位部に位置決めされ、かつ前記肢の運動、特に加速度を連続的に記録することに留意されたい。
【００２７】
心臓循環系の信号および有利には患者の呼吸活動を表す信号に含まれるデータは、多パラメータモニターによって生成される。これらの情報は、例えば一方でモニターに接続され、かつ他方でそのような情報を取り込むためのソフトウェア手段を含むパーソナルコンピュータ（ＰＣ）に接続されたＲＳ２３２ケーブルによって回収される。ＨＬ７ファイルはそれらの生の形態では直接利用可能でない。従って、本発明に係るそれらの使用のために必要なデータを抽出するためにそれらを処理する。ＨＬ７ファイルを処理するためのソフトウェア手段としては、例えばコンピュータ言語Ｐｙｔｈｏｎ（商標）により開発されたルーチンが挙げられ、それによりＨＬ７ファイルに含まれているデータをＣＳＶ形式（カンマで区切られた値）の年代順のテキストファイルに再フォーマットすることができ、これにより信号の分析が可能になる。なお、このルーチンを実行するために使用されるＰＣは運動活動を測定するための手段から、優先的には加速度計から入ってくるＡＣＣも収集する。従って、ＡＣＣ信号は人工呼吸器パラメータと共にＣＳＶファイルに連結される。
【００２８】
さらに、医療スタッフによって入力された臨床データは上記データの全ての取得と同期的に収集され、かつ２時間ごとにＣＳＶファイルに追加される。これらの臨床データは年齢、性別および実際に行われた特殊な処置に関するデータを含む。
【００２９】
データ取得後に、平均信号が中心に置かれ、かつ中心に置かれた平均信号の分散が計算されるという点で、患者の心臓循環状態、呼吸活動および運動活動を表す信号をフィルタリングして平均信号を得る。次いで、データ処理および患者の鎮静状態の推定を含むデータ計算を２つの工程で行う。最初にいくつかの単一の指標を、人工呼吸器、生理学的装置および運動活動を測定するための手段、特に加速度計によって収集された変数から計算する。その後に、これらの指標を患者の鎮静状態を反映するＧＳＩの中に統合する。単一の指標およびＧＳＩは、０〜１（０は深い鎮静状態に関連づけられており、１は意識の回復に関連づけられている）の間で変化する正規化された測定基準である。
【００３０】
以下の表１は、これらの指標、それらが得られた入力装置、および正規化が信号処理のみによって達成されるか、またはさらなる統計学的工程（すなわちロジスティック回帰）が必要とされるかについての概要を提供する。
【表１】
2021520950.tif 000003
【００３１】
なお、自律性指標（ＡＩ）の論理的根拠は簡単であり、すなわち深い鎮静状態になるまでの患者の空気消費は人工呼吸器装置のみに依存するが、意識を回復しつつある患者は呼吸自律性の徴候を現す傾向がある。従って、ＡＩは患者によって自律的に動かされる総呼吸活動（ＭＶＡおよびＭＲＦ）の割合（ＳｐＶＡおよびＳｐＲＦ）を反映している。ＡＩは以下の式により計算する。
【数１】
2021520950.tif 000004
【００３２】
従ってＡＩは正規化されており、かつ０〜１（０は深い鎮静状態に関連づけられており、１は意識に関連づけられている）の間で変化する。
【００３３】
不快感指標（ＤＩ）は、意識を取り戻しつつある場合に人工呼吸器によって提供されている呼吸補助が不快感の原因であるという前提に依存している。不快感の臨床徴候は過剰なＳｐＶＡおよびＳｐＲＦとして現れる。従って、ＤＩは臨床的専門知識から導出される不快感の閾値に関連づけられたＳｐＶＡおよびＳｐＲＦの生の値をそれぞれ用いて推定する。
【００３４】
ＳｐＶＡは以下のように推定する。
【数２】
2021520950.tif 000005
【００３５】
ＳｐＲＦは以下のように推定する。
【数３】
2021520950.tif 000006
【００３６】
次いで、ＤＩを以下の式により計算する。
【数４】
2021520950.tif 000007
【００３７】
従って、ＤＩは正規化されており、０〜１（０は深い鎮静状態に関連づけられており、１は患者が意識を回復した場合に生じる呼吸不快感の徴候に関連づけられている）の間で変化する。
【００３８】
呼吸変動（ＲＶ）は、ＭＶＡおよびＭＲＦの変動を反映する指標である。深い鎮静状態にある患者は通常は、呼吸のために医療チームによって一定の体積および一定の頻度に設定されている人工呼吸器装置に完全に依存している。ＲＶの変動を推定する論理的根拠は、ＭＶＡおよびＭＲＦの変動は深い鎮静状態に関連づけられている場合は低いが、この変動は意識を取り戻しつつある場合に増加するということにある。ＭＶＡおよびＭＲＦの変動を推定するために、本発明者らは４つの計算工程を使用する。第１に、信号ＭＶＡおよびＭＲＦの全てのデータ点ｉのために対数戻り値を以下の式により推定する。
【数５】
2021520950.tif 000008
【００３９】
第２に、移動する１５分間のスライディングウィンドウ（１Ｈｚの周波数レートで９００の試料採取点）にわたって、信号対数戻り値（ＭＶＡ）および対数戻り値（ＭＲＦ）の弧長を以下の式により線形に近似させる。
【数６】
2021520950.tif 000009
【００４０】
第３に、ＲＶ（ｉ）の弧長を以下のように計算する。
【数７】
2021520950.tif 000010
【００４１】
最後に、弧長（ＲＶ）を正規化する。正規化は、ＲＶの確率は意識の回復に関連づけられている（すなわち０から１に変化する）と推定する単純なロジスティック回帰モデルにより達成する。意識を取り戻しつつある患者の確率を試料採取点ｉにおいて弧長（ＲＶ）から推定するロジスティック回帰モデルの形態は以下のとおりである。
【数８】
2021520950.tif 000011
【００４２】
このモデルの切片（β０）および傾き（β１）は、フランスマルセーユにあるＴｉｍｏｎｅ病院の集中治療室において収集されたデータを使用して推定する。
【００４３】
従って、ロジスティック回帰によりＲＶ（ｉ）を０から１（０は深い鎮静状態に関連づけられており、１は意識の回復の徴候に関連づけられている）に変化する測定基準として推定することができる。
【００４４】
生理学的変動（ＰＶ）は、ＣＦおよびｍＡＰの変動を反映する指標である。ＰＶの推定はＲＶの推定と同様であり、ＣＦおよびｍＡＰは深い鎮静状態から意識に切り換わる場合に増加するという前提に依存している。故に、ＰＶの計算は４つの計算工程を含むＲＶの計算と同様である。第１に、信号ＣＦおよびｍＡＰの全てのデータ点ｉのための対数戻り値を以下の式により推定する。
【数９】
2021520950.tif 000012
2021520950.tif 000013
【００４５】
第２に、移動する１５分間のスライディングウィンドウ（１Ｈｚの周波数レートで９００の試料採取点）にわたって、信号対数戻り値（ＣＦ）および対数戻り値（ｍＡＰ）の弧長を以下の式により線形に近似させる。
【数１０】
2021520950.tif 000014
【００４６】
第３に、ＰＶ（ｉ）の弧長を以下のように計算する。
【数１１】
2021520950.tif 000015
【００４７】
最後に、弧長（ＰＶ）を正規化する。正規化は、ＰＶの確率が意識の回復に関連づけられている（すなわち０から１に変化する）と推定する単純なロジスティック回帰モデルにより達成する。意識を取り戻しつつある患者の確率を試料採取点ｉにおいて弧長（ＰＶ）から推定するロジスティック回帰モデルの形態は以下のとおりである。
【数１２】
2021520950.tif 000016
【００４８】
このモデルの切片（β０）および傾き（β１）は、フランスマルセーユにあるＴｉｍｏｎｅ病院の集中治療室において収集されたデータを使用して推定する。
【００４９】
従って、ロジスティック回帰によりＰＶ（ｉ）を０と１（０は深い鎮静状態に関連づけられており、１は意識の回復の徴候に関連づけられている）との間で変化する測定基準として推定することができる。
【００５０】
運動指標（ＭＩ）はＡＣＣ値を使用して推定する。ＡＣＣの変動は、加速度計が位置している手で生じ、従って意識の回復および場合により興奮に関連づけられる運動を示す。生のＡＣＣ値は直接使用するが、それらを以下のようなロジスティック回帰モデルにより正規化する。
【数１３】
2021520950.tif 000017
【００５１】
このモデルの切片（β０）および傾き（β１）は、フランスマルセーユにあるＴｉｍｏｎｅ病院の集中治療室において収集されたデータを使用して推定する。
【００５２】
従って、ロジスティック回帰によりＭＩ（ｉ）を０から１（０は深い鎮静状態に関連づけられており、１は意識の回復の徴候に関連づけられている）に変化する測定基準として推定することができる。
【００５３】
最後に、さらなる指標ＲＥを追加してもよく、これはＣＦ、ｍＡＰ、呼吸速度および気道圧力を組み合わせたものである。この指標はこれらのパラメータの反応性を反映しており、すなわちこれは全ての上記信号の包絡線を計算し、次いで安静状態である低い方の包絡線と、低い方の包絡線と高い方の包絡線との間の差である変動の振幅との比を計算する。この比は、これらのパラメータが安静状態からどの程度離れているかを示す。全てのパラメータのセット間の一致を高めるために、全ての比を掛ける。従って、この指標は全ての外部刺激に対する患者の反応性を反映している。
【００５４】
ＧＳＩは、例えば全ての単一の試料採取点のために、これらの指標を統合する多変量線形回帰により、意識を取り戻しつつある患者の確率を推定することによって、単一の指標ＡＩ、ＤＩ、ＲＶ、ＰＶ、ＭＩおよびＲＥから導出する。
【数１４】
2021520950.tif 000018
【００５５】
このモデルの係数は、フランスマルセーユにあるＴｉｍｏｎｅ病院の集中治療室において収集されたデータを使用して推定する。
【００５６】
従って、ロジスティック回帰によりＧＩ（ｉ）を０から１（０は深い鎮静状態に関連づけられており、１は意識の回復の徴候に関連づけられている）に変化する包括的測定基準として推定することができる。
【００５７】
データの可視化のために上記単一の指標およびＧＳＩを、データを集め、かつこれらの指標を計算するために使用される同じ装置に表示させる。図２Ａに示すようなスパイダープロットを有利には使用して単一の指標の値を表示する。ＧＳＩレベルを有利にはスパイダープロットの隣に表示し、最後の時間にわたる前記指標の傾向も同様に隣に表示する。さらに図２Ｂに示すように、最後の１２時間にわたるＧＳＩの変化を表示してもよい。
【００５８】
最後に、本発明に従って実施される手法は実用的である。これは、集中治療室において提供される特徴である（１）呼吸装置への適応、（２）習得される運動能力（興奮はないが運動反応性が持続している）、および（３）心臓循環パラメータの安定化を使用する。従って、当該指標は患者を集中治療室の環境により適応させるために、これらの３つのクラスのパラメータをそれらを測定可能にし、かつそれらを決定できるようにするために定量化するのを可能にし、このようにして正確な医学的管理および患者の快適さを保証する。
【００５９】
図３Ａおよび図３Ｂは、包括的鎮静指標の変化を特定の患者のＲＡＳＳスケールでの測定値と比較している。これらの図に示すように、ＧＳＩの変化はＲＡＳＳの変化を包括的に満たす。但し、図３Ａに示すようなＧＳＩの変化はリアルタイムで提供され、より正確である。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【国際調査報告】
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