目的:观察面罩比例辅助通气（PAV）时气流阻塞严重程度对人机同步性和呼吸做功的影响。方法:使用ASL 5000机械肺模拟器模拟慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者，系统顺应性（C rs）为50.0 ml/cmH 2O[弹性阻力（E rs）为20.0 cmH 2O/L]、气道阻力（R aw）分别为5.0、10.0和20.0 cmH 2O·L -1·s -1。吸气时间为1.6 s，呼吸频率为15次/min。Respironics V60呼吸机在压力支持通气（PSV）时输出潮气量（V T）为7.0 ml/kg，PAV通气时流量辅助（FA）设置为5.0、10.0和20.0 cmH 2O·L -1·s -1，容量辅助（VA）为20.0~40.0 cmH 2O/L，辅助比例为50%。呼气末正压（PEEP）为5.0 cmH 2O，后备通气频率为10次/min。收集在系统泄漏量为25~28 L/min时通气参数和呼吸做功的变化。 结果:随着R aw的增高，PAV通气时需要设置更高水平的VA，才能维持与PSV相近的V T。PAV时的吸气峰流速（PIF）较PSV时稍低，气道峰压（PIP）则略高，呼气峰流速（PEF）差异无统计学意义（ P>0.05）。随着气流阻塞的加重，二种通气模式的吸气触发延迟时间（T d）和吸气至90%PIP的时间（T 90%）均显著增大，R aw为20.0 cmH 2O·L -1·s -1时吸呼过早切换现象消失，PSV时的切换延迟时间（C delay）为（-20.25±7.29）ms，PAV时为（27.63±22.58）ms（ P<0.001）；二种通气模式下的呼吸做功比（WOB pat/tot）无统计学意义（ P=0.179）。 结论:对于重度气流阻塞患者，PAV通气时中等水平FA联合高水平VA辅助，才能提供与PSV相近的通气支持，人机同步性和呼吸做功也与PSV相近。

30余年来，无创通气（noninvasive ventilation，NIV）技术已成为轻中度急慢性呼吸衰竭患者的一线治疗方式。NIV治疗成功与否的关键因素与人机连接方式密切相关，比如口鼻面罩、鼻罩、口罩、全脸面罩或头罩。20%~30% 的NIV失败是由于鼻罩或面罩的并发症和不舒适引起的人机不同步，使患者住院病死率上升3倍以上。NIV的不同连接方式在性能、舒适度和耐受性方面各有特点，在不同疾病中的应用效果也有一定差异，本文主要讨论NIV连接方式的研究现状和在不同疾病中的临床应用。

机械通气自引入临床实践以来，经历了从完全控制通气到各种辅助通气的重大演变，传统的呼吸机依靠气动压力、传感器和控制器来完成呼吸周期；而神经调节辅助通气（NAVA）作为一种近年来新兴起的辅助通气形式，通过监测膈肌电信号（EAdi）向患者提供适当比例的辅助支持水平。EAdi是感知呼吸中枢驱动进而触发呼吸机辅助送气的最佳可用信号。与其他通气模式不同，NAVA呼吸指令来源于中枢，因此NAVA具有良好的人机同步性和患者自主调节性。与传统通气模式相比，NAVA可以降低呼吸负荷，减轻呼吸肌相关性肺损伤（VILI），改善人机协调性，改善气体交换，提高脱机成功率等。本文就NAVA的研究进展进行综述，以期为临床应用提供理论指导。

目的:探讨呼吸力学导向的镇静策略对慢性阻塞性肺疾病（COPD）机械通气（MV）患者膈肌功能的影响。方法:采用前瞻性研究方法，选择2020年5月至2021年5月济宁医学院附属湖西医院收治的行有创MV治疗的慢性阻塞性肺疾病急性加重（AECOPD）患者为研究对象。按照随机数字表法将入选患者分为观察组和对照组。所有患者均经口气管插管行MV，并给予支气管扩张药物、糖皮质激素、抗感染、祛痰、营养支持、镇痛镇静等治疗；两组镇静药物均为右美托咪定联合丙泊酚，镇痛药物均为舒芬太尼。观察组每6 h行呼吸力学监测，根据患者呼吸力学状态调整镇静深度：气道阻力（Raw）>20 cmH 2O·L -1·s -1时，给予深镇静，维持Richmond躁动-镇静评分（RASS）≤-3分；Raw为10~20 cmH 2O·L -1·s -1时，初始镇静深度维持RASS评分-2~0分；Raw<10 cmH 2O·L -1·s -1时，停止镇静，或给予浅镇静，维持RASS评分-2~0分。对照组初始即给予浅镇静，维持RASS评分-2~0分。两组均于镇静过程中调整镇静深度，以维持人机同步，保证患者安全。床旁超声测量患者膈肌移动度（DE），同时记录潮气量（VT）、呼吸频率（RR），计算膈肌浅快呼吸指数（D-RSBI，D-RSBI＝RR/DE）和膈肌运动效能（DEE，DEE＝VT/DE）。比较两组患者治疗前及治疗3 d、5 d时DE、D-RSBI、DEE的差异；比较两组镇静3 d内RASS评分的差异；比较两组MV时间及28 d病死率的差异。 结果:共入选96例患者，因谵妄、MV时间<3 d等原因剔除6例，最终入组90例，观察组46例，对照组44例。治疗前两组DE、D-RSBI、DEE差异均无统计学意义；治疗后两组D-RSBI均随时间延长逐渐降低，DEE则均随时间延长逐渐升高，且观察组3 d、5 d D-RSBI均显著低于对照组（次·min -1·mm -1：3 d为1.73±0.48比1.96±0.35，5 d为1.45±0.64比1.72±0.40，均 P<0.05），DEE则均显著高于对照组（mL/mm：3 d为19.7±4.3比17.1±3.9，5 d为25.8±5.6比22.9±5.4，均 P<0.05）；两组各时间点DE差异均无统计学意义。镇静2 d内观察组RASS评分均显著低于对照组（分：1 d为-3.78±0.92比-2.34±0.68，2 d为-2.87±1.04比-2.43±0.79，均 P<0.05），3 d时两组RASS评分差异无统计学意义。观察组MV时间显著短于对照组（d：5.78±2.01比6.84±2.27， P<0.05）；对照组与观察组各有1例患者死亡，28 d病死率差异无统计学意义（2.3%比2.2%， P>0.05）。 结论:对于行MV治疗的AECOPD患者，呼吸力学导向的镇静策略能够降低D-RSBI，增加DEE，缩短MV时间，具有一定的膈肌保护作用。

无创正压通气（non-invasive positive pressure ventilation，NPPV）是多种急性和慢性呼吸衰竭的重要治疗手段，但NPPV治疗过程中产生的各种类型人机不同步事件（patient-ventilator asynchrony，PVA）会导致氧合、舒适度、睡眠质量下降等不良结局。因此，临床上越来越重视对PVA的检测和改进。本文将对PVA的常见类型、检测手段、量化方法及改进措施作一介绍，以期为临床医师提供更多决策依据。

目的:探讨不同机械通气模式对急性呼吸窘迫综合征（ARDS）人机同步性以及膈肌功能的影响。方法:以18只新西兰大白兔，盐酸吸入法复制ARDS模型，氧合指数（PaO 2/FiO 2）<200 mmHg认为造模成功。随机数字表法分为3组：容量辅助控制通气组（A/C组）、压力支持通气组（PSV组）和神经电活动辅助通气组（NAVA组）。目标潮气量（V T）初设设置为6 ml/kg，最佳氧合法选择呼气末正压（PEEP）。分组机械通气4 h，通气过程中监测呼吸力学、气体交换、人机同步性指标。4 h后处理动物取膈肌标本，测定膈肌中丙二醛（MDA）、超氧化物歧化酶（SOD）及还原型谷胱甘肽（GSH）含量。样本均数间的两两比较采用 q检验。 结果:造模后分组机械通气1~4 h，3组PaO 2/FiO 2比较差异无统计学意义（ F=1.029， P>0.05）；NAVA组V T较PSV组显著降低，RR、EAdi较A/C组显著增加（均 P<0.05）。NAVA组吸气触发延迟时间、吸呼气转换延迟时间显著低于A/C组和PSV组（ F=14.312、9.342，均 P<0.05）。NAVA组人机不同步指数（3.1%±1.0%）显著低于A/C组（22.3%±5.2%）和PSV组（8.4%±2.3%）（ F=7.192， P<0.05）。NAVA组气道峰压（Ppeak）与膈肌电活动峰值（EAdi peak）呈显著正相关（ r=0.97±0.16， P<0.05）；A/C组和PSV组Ppeak与EAdi peak间无相关性（ r=0.38±0.13、0.46±0.15，均 P>0.05）。NAVA组的膈肌匀浆中MDA水平显著低于A/C组（ P<0.05）；NAVA组的膈肌匀浆中SOD、GSH水平均显著高于A/C组（均 P<0.05）。 结论:在轻中度ARDS机械通气时，NAVA通气模式保留自主呼吸，维持人机同步，有利于避膈肌偏心性收缩、减轻膈肌氧化应激，有望减轻呼吸机相关膈肌功能障碍。

目的:探讨适应性支持通气（adaptive support ventilation, ASV）在全麻苏醒期患者中的应用效果。方法:采用便利抽样法选取全麻手术后带气管导管转入PACU观察的患者120例，采用随机数字表法分为对照组和试验组（每组60例）。对照组采用容量控制同步间歇指令通气（volume control-synchronized intermittent mandatory ventilation, VC-SIMV），试验组采用ASV，比较两组拔管前人机对抗发生率、苏醒期间镇静药物使用率、手动更改呼吸机参数的比例、PACU苏醒时间和拔管后低氧血症发生率。结果:试验组拔管前人机对抗发生率、苏醒期间镇静药物使用率、手动更改呼吸机参数的比例均低于对照组（ P<0.05），PACU苏醒时间少于对照组（ P<0.05）；两组低氧血症发生率差异无统计学意义（ P>0.05）。 结论:相比于传统的VC-SIMV模式，ASV应用于全麻带气管导管转入PACU苏醒的患者，能提供更好的人机协调性、简化通气管理、缩短患者苏醒时间。

食管压在临床上可用于肺应力的监测及指导肺保护性通气策略的实施，主要包括呼气末正压的滴定、吸气末跨肺压的监测及自主呼吸的评价，但食管压对肺保护性通气策略的实施仅是其临床应用的一部分，基于食管压对胸腔内压的反应，其对呼吸功的监测、人机同步性的评价、血流动力学跨血管壁压力的校正等均是食管压在临床应用的指征，因此，对重症患者进行食管压的监测，可以达到临床精准治疗的目的。

食道压监测通过测量食道压作为胸腔压的替代指标,进而衍生出跨肺压、吸气努力、呼吸做功等呼吸力学参数,在机械通气患者PEEP滴定、保护性肺通气、监测人机同步性及指导呼吸机撤离等具有指导意义,同时能够指导无创正压通气和经鼻高流量氧疗的正确实施.然而,食道压监测受导管置入、气囊填充、数据解读等技术性要求限制,使该技术不能常规在临床应用,本文通过对食道压监测技术方法及应用加以综述,以期为临床应用提供循证依据.

该研究总结了患者与呼吸机非同步性(patient-ventilator asynchrony,PVA)自动识别技术在机械通气过程中的应用.在早期阶段,规则及阈值的设定方法依赖于呼吸机参数及波形的人为解析,虽然这类方法直观并易于操作,但在阈值设定和规则选择上相对敏感,不能很好地适应患者状态的微小变动.随后,机器学习和深度学习的技术开始出现并发展.这些技术通过算法自动提炼和学习数据特性,使PVA的检测更具鲁棒性和通用性.其中,逻辑回归、支持向量机、随机森林、隐马尔可夫模型、卷积自编码器、长短期记忆网络、一维卷积神经网络等方法都被成功地用于PVA的识别.尽管深度学习方法在特性提取上取得了显著进步,但是它们对标签数据的需求较大,可能会消耗大量医疗资源.因此,强化学习与自监督学习的结合可能是一个实际可行的解决方案.此外,算法的验证大多基于单一的数据集,未来对于跨数据集验证的需求将是一个重要且充满挑战性的发展方向.