Multi-parametric ICU biodata analysis focused on improving the clinical outcome: case of assisted ventilation
Creators: name: Χύτας, Αχιλλέας Κωνσταντίνου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2016
Subjects: Υποβοηθούμενος μηχανικός αερισμός
Αναποτελεσματικές προσπάθειες
Πολύ-παραμετρική ανάλυση
Assisted mechanical ventilation
Ineffective efforts
Multi-parametric analysis

description: Ο μηχανικός αερισμός είναι μια σωτήρια και η πιο συνηθισμένη ιατρική παρέμβαση σε Μονάδα Εντατικής Θεραπείας (ΜΕΘ). Ωστόσο, μη-συγχρονισμοί μεταξύ ασθενή-αναπνευστήρα ενδέχεται να έχουν αρνητικές επιπτώσεις όπως αυξημένη θνησιμότητα, παράταση της περιόδου μηχανικού αερισμού και αυξημένη διάρκεια παραμονής στην ΜΕΘ. Η παρούσα διπλωματική εργασία έχει ως αντικείμενο μελέτης μια τέτοια περίπτωση μη-συγχρονισμού, τις αναποτελεσματικές προσπάθειες για αναπνοή (ΑΠ). Το φαινόμενο αυτό συμβαίνει όταν η αναπνευστική προσπάθεια του ασθενή δεν επαρκεί για να ενεργοποιήσει τον αναπνευστήρα. Σε πρώτη φάση, στα δεδομένα εφαρμόστηκαν αρχικά τεχνικές καθαρισμού και προ επεξεργασίας δεδομένων. Στη βιβλιογραφία αναφέρεται πως οι ασθενείς τείνουν να εμφανίζουν ΑΠ σε συστάδες. Η ανάλυση που πραγματοποιήθηκε έχει ως σημείο αναφοράς τις στοιβάδες αυτές και αυτό οδήγησε στην ανάπτυξη κανόνων για την περιγραφή τους. Το κύριο μέρος της ανάλυσης χωρίζεται σε 2 μέρη. Αρχικά, δημιουργήθηκε ένα σύνολο δεικτών που περιγράφουν την κατανομή των ΑΠ και οι οποίοι στη συνέχεια εξετάστηκαν για τυχόν συσχετίσεις με την κλινική έκβαση των ασθενών. Έπειτα εξετάστηκε κατά πόσο η ύπαρξη των νέων δεικτών μπορεί να βελτιώσει την εκτίμηση της έκβασης των ασθενών. Το δεύτερο μέρος της ανάλυσης επικεντρώνεται στο να εξετάσει τις σχέσεις μεταξύ των χρονο-σειρών κατά τη διάρκεια μιας συστάδας ΑΠ. Αυτό καθιστάτε εφικτό με τη βοήθεια του μετασχηματισμού κυματιδίων ο οποίος χρησιμοποιείται για να μας δώσει μια εκτίμηση για τη σχέση μεταξύ σημάτων σε σημεία του φάσματος χρόνου-συχνότητας. Η ενέργεια των κυματιδίων μας δίνει μια εκτίμηση για τη συσχέτιση των σημάτων, ενώ η φάση για την ύπαρξη χρονικής καθυστέρησης με σκοπό την εύρεση πιθανών αιτίων που προκαλούν την εμφάνιση των ΑΠ. Κατά τη διάρκεια της ανάπτυξης των αλγορίθμων δημιουργήθηκε πλατφόρμα που του στέγαζε, η οποία πλατφόρμα λειτούργησε ως μέρος δοκιμής των αλγορίθμων και συνέβαλε την αξιολόγηση τους από ειδικούς ιατρούς. Οι αλγόριθμοι καθώς και η πλατφόρμα αναπτύχθηκαν στη γλώσσα προγραμματισμού R, ενώ για ευρέως διαδομένους αλγορίθμους, χρησιμοποιήθηκαν διαθέσιμα πακέτα της R. Τα δεδομένα που χρησιμοποιήθηκαν σε αυτή τη διπλωματική εργασία τα διέθεσε το Πανεπιστημιακό Νοσοκομείου Ηρακλείου.
description: Although mechanical ventilation is a life-saving intervention and one of the most commonly performed in an Intensive Care Unit (ICU), asynchronies between patient and ventilator have been reported to have adverse effects such as increased mortality, prolonged ventilation duration and increased length of stay in ICU. This thesis is focused on one type of such asynchronies; the ineffective efforts (IE) which are caused when the patient’s respiratory effort fails to trigger the ventilator. Initially, necessary data cleaning and pre-processing methods are performed. It has been reported that patients tend to experience IE in cluster, those clusters were as an integral part of the analysis and we have defined a set of rules in an effort to describe them. The main analysis is two-fold; First, a set of features that describe the IE distribution through time was extracted from the data and used to see if correlations with clinical outcomes exist. Afterwards they were used to test whether the addition of those said features to the already existing ones, can provide a better estimation of the clinical outcomes. The second part of the analysis is to examine the relationships between time-series during the incidence of an IE cluster. This is enabled by the usage of wavelet transformation and can provide information about the relationship of two time-series localized in time and frequency. Utilizing the power, we get an estimation of the degree of similarity, while the phase provides information about the existence of delay between time-series. During the development phase a web-based platform was created in order to house the analytics. It served as testing ground for the algorithms and assisted in the evaluation process by the medical experts. The algorithms along with the platform were developed in R programming language, using community R packages for already established algorithms. The data for this work were provided by University Hospital of Heraklion, Crete