Křivka průtok

Funkční vyšetření plic
Spirometrie
Michal Huptych
Úvod do biomedicínského inženýrství
27. 10. 2011
Biomedical Data Processing G r o u p
Obsah prezentace
Přednáška
Něco málo o plicích
Něco málo z historie
Spirometr
Měřené veličiny
Ukázky křivek a postup při popisu křivky
Poruchy a nemoci plic
Cvičení
Postupy měření
Ukázky křivek
Ukázka měření
Biomedical Data Processing G r o u p
Plíce
 Orgán zajišťující výměnu
dýchacích plynů
 Dělí se na levý a pravý
plicní lalok
 Spojeny s malým krevním
oběhem
 chrupavka štítná (cartilago thyroidea)
 chrupavka prstencová (cartilago cricoidea)
 průdušnice (trachea)
 Jícen (oesophagus)
 srdečnice (aorta)
 cévní kmen plicnice (truncus pulmonalis)
 průdušky (bronchi)
 horní plicní lalok (lobus superior)
 dolní plicní lalok (lobus inferior)
 střední plicní lalok (lobus medius)
http://www.pomoooc.estranky.cz/clanky/a
natomie/plice---anatomie
Biomedical Data Processing G r o u p
K čemu spirometr slouží?
Měření množství ventilovaného vzduchu
Měření výdechových rychlostí
Porovnávání naměřených hodnot s normovanými
hodnotami
Pomocí výsledného grafu a odchylek od normálu lékař
posuzuje stav dýchacích cest a doporučuje další léčbu
Biomedical Data Processing G r o u p
Historie – 1852 – John Hutchinson
• Jako první prokázal
spojitost výška člověka objem plic.
• Mylně se domníval že
kapacita plic nezávisí na
hmotnosti jedince.
Biomedical Data Processing G r o u p
Historie – 1854 – Wintrich
• Zjednodušil předchozí
model spirometru
• Usuzoval, že objem plic
závisí na výšce, váze i
věku.
Biomedical Data Processing G r o u p
Historie – 1866 – William Salter
• Možnost grafického záznamu v závislosti na čase
Biomedical Data Processing G r o u p
Současnost
 Moderní spirometry s možností propojení s PC
 Databáze pacientů včetně diagnóz
 Možnost srovnávání s dříve naměřenými hodnotami
 Porovnávání s náležitými hodnotami podle věku, pohlaví, výšky..
Biomedical Data Processing G r o u p
Metody funkčního vyšetření plic
9
 Základní – vyhledávací
 Měření vrcholové výdechové rychlosti
 Orientační spirometrie
 Základní – rozšířené
 Spirometrie, křivka průtok – objem
 Bronchodilatační a bronchokonstrikční testy
 Specializované
 Celotělový pletysmograf, vyšetření ve spánkové laboratoři, atd.
Jan Kahl - X33BMI - 12. 12. 2007
Biomedical Data Processing G r o u p
Diagnostika plic
 Dýchání zevní – plicní – výměna dýchacích plynů mezi
organismem a zevním prostředím
 Dýchání vnitřní – tkáňové – výměna dýchacích plynů
mezi krví a tkáněmi
 Dechový cyklus
 Dechový vzor – vztah mezi dechovou frekvencí,
minutovou ventilací, trváním nádechu a výdechu,
apnoickou pauzou, dechovým objemem
Biomedical Data Processing G r o u p
Spirometrie, křivka průtok - objem
11
Statický plicní objem
Dynamický plicní objem
 Není sledován vztah k času
 Měření během usilovného nebo
rychlého dýchání
 Vitální kapacita (VC)
 Usilovná vitální kapacita
(FVC)
 Spirometrická křivka
průtok – objem, resp.
objem – čas
 Usilovně vydechnutý objem
za 1. sekundu (FEV1)
 Pouze výdechová
nebo i nádechová část křivky
Biomedical Data Processing G r o u p
Spirometrie - statické plicní objemy
 VT – dechový objem (0,5 l)
 Vd – anatomický mrtvý dýchací prostor (150-200 ml)
 ERV – exspirační rezervní objem
 IRV – inspirační rezervní objem
 RV – reziduální objem
 VC – vitální kapacita plic
 TLC – celková plicní kapacita
 FRC – funkční reziduální kapacita
 IC – inspirační kapacita
 Dechový objem cca 0,5 l
Biomedical Data Processing G r o u p
Diagnostika plic
Biomedical Data Processing G r o u p
Spirometrie - statické plicní objemy
Biomedical Data Processing G r o u p
Plicní objemy
Biomedical Data Processing G r o u p
Plicní poddajnost
 Objemové změny plic jsou závislé na poddajnosti plic a
hrudníku a na odporu plic RL.
 Elasticita plic určuje plicní poddajnost – complianci C.
 C = ΔV/ ΔP
RL = ΔP / V
Biomedical Data Processing G r o u p
Respirační kvocient
 Vdechovaný vzduch – 21 % O2, 0,04 % CO2, zbytek N2 a Ar
 Vydechovaný vzduch - 17 % O2, 3,5 % CO2, zbytek N2 a Ar
 Spotřeba kyslíku v klidu
0,3 l / min
 Výdej CO2 v klidu
0,25 l / min
 Při zátěži – zvýšení až 15x
 Respirační kvocient
RQ = VCO2 / VO2
hodnota – 0,7 – 1,0
Biomedical Data Processing G r o u p
Pulmonální funkční testy
 Hodnocení vlastní mechaniky dýchání, stanovení statických
a dynamických plicních veličin
 Průtok, objem a tlak dýchacího plynu
 Spirometrie – statické plicní objemy
 Pneumotachografie – průtok – z něj hodnocení
dynamických veličin
 Celotělová pletysmografie – komplexní měřicí systém pro
stanovení všech parametrů pulmonálních funkcí – měření
objemových změn těla subjektu umístěného do
vzduchotěsné kabiny
Biomedical Data Processing G r o u p
Spirometrie – dynamické parametry
 FVC - usilovná vitální kapacita („co nejvíce a co nejrychleji“)
 FEV1 - expirační sekundová kapacita
 FEV1/FVC - poměr sekundové kapacity k FVC
 FEF25-75% - průměrná rychlost toku ve střední polovině FVC
 PEF - maximální výdechová rychlost
 Vmax 50%, Vmax 25% - maximální tok po vydechnutí 50% resp. 75%
vitální kapacity
Biomedical Data Processing G r o u p
Křivka objem - čas
Biomedical Data Processing G r o u p
Křivka průtok - objem
21
 Dnes již základním vyšetřením
 Indikace:
 Nemoc plic a průdušek
 Diagnostika stavů spojených s
dušností, kašlem, tíhou na hrudi
 Před hrudními nebo břišními
operacemi
Biomedical Data Processing G r o u p
Smyčka průtok/objem
Biomedical Data Processing G r o u p
Průběhy
Biomedical Data Processing G r o u p
Respirační systém - patofyziologie
zahrnuje (v užším slova smyslu, na úrovni plic) poruchy:
 Ventilace
 Difúze
 Perfúze
Tato klasifikace je schematická, zpravidla podle
primárního typu postižení. V reálné patofyziologické situaci
jsou tyto poruchy přítomny většinou současně.
Biomedical Data Processing G r o u p
Alveolární ventilace
VA= (VT-VD) x f
VT….dechový objem (tidal volume)
VD ….mrtvý prostor (dead volume)
f ….dechová frekvence
VA= (500ml-150ml) x 15/min=5250ml/min
Biomedical Data Processing G r o u p
Ventilačně perfúzní nerovnováha
Nestejný poměr průtoku plynu a krve (V‘/Q‘) u jednotlivých
sklípků
 i za fyziologických podmínek
 plicní báze: V‘/Q‘ = 0,7
 plicní hroty: V‘/Q‘ = 3,3
 zvýšena za patologických stavů (téměř všech)
 ↑ V‘/Q‘ → ↑mrtvý prostor → ↑PaCO2
 ↓ V‘/Q‘→ ↑zkrat → ↓PaO2
Biomedical Data Processing G r o u p
Biomedical Data Processing G r o u p
Poruchy ventilace
 Obstrukční ventilační poruchy
(zúžení dýchacích cest)
 Restrikční ventilační poruchy
(redukce funkčního parenchymu plic
nebo omezení dýchacích pohybů)
 Smíšené ventilační poruchy
 Prostá hypoventilace
Biomedical Data Processing G r o u p
Prostá hypoventilace
 Zpravidla mimoplicní příčina
 CNS (otravy, léky, úrazy)
 nervosvalová onemocnění (myastenia gravis)
 obstrukce horních dýchacích cest
 Snížení V‘A= (VT-VD) x f
 Hypoxemie, hyperkapnie
Biomedical Data Processing G r o u p
Asthma bronchiale
Chronická zánětlivá choroba dýchacích cest,
charakterizovaná zvýšenou reaktivitou na různé
stimuly vedoucí k variabilní bronchiální obstrukci,
která je reverzibilní buď spontánně nebo po terapii.
2,3-3,3 % populace
bez závislosti na pohlaví
vzrůstající výskyt
multifaktoriální onemocnění
 Dechové obtíže, hvízdavý dech, dráždivý kašel
 záchvaty se střídají s obdobím klidu
Biomedical Data Processing G r o u p
Astma - dělení
 Atopické (alergické) astma
 genetická predispozice + alergen, I.typ přecitl.
 Neatopické (nealergické) astma
 endogenní a. (bez známé příčiny)
 námahové a. (tělesná zátěž)
 iritační a. (chem. látky, teplo, chlad)
 aspirinové a. (i jiné léky)
 profesionální a. aj.
Biomedical Data Processing G r o u p
Astma - fáze záchvatu
 Časná (bezprostřední odpověď)
 do 30 min, mediátory žírných buněk
 zvýšená sekrece hlenu, otok sliznice
 kontrakce hladkých svalů (bronchospazmus)
 Pozdní odpověď
 po 4-6 hod, mediátory neutrofilů, eozinofilů
 zánět, příp. destrukce epitelu
Biomedical Data Processing G r o u p
Astma - plicní funkce
 V klidu
 někdy i bez známek obstrukce
 bronchoprovokační testy
 V záchvatu známky obstrukce
 snížené dynamické ventilační parametry
 zvýšené statické parametry
 zlepšení po podání bronchodilatátorů
Biomedical Data Processing G r o u p
Chronická bronchitida
 Klinická definice:
 Onemocnění s hypersekrecí hlenu spolu s chronickým kašlem
nejméně 3 měsíce v roce, a to 2 po sobě následující roky, s
vyloučením jiných plicních a kardiálních nemocí.
 kouření cigaret
 profesionální expozice (oxidy S,N, formaldehyd)
 znečištěné ovzduší
 opakované infekce dýchacích cest
Biomedical Data Processing G r o u p
Chronická bronchitida - funkční důsledky
 Zúžení malých dýchacích cest
→ exspirační obstrukce -↓ dynamické parametry
→ plicní hyperinflace → ↑RV/TLC
→ ventilačně perfuzní nerovnováha (↓V‘/Q‘)
→ hypoxemie (cyanóza), hyperkapnie, respirační acidóza
→ vazokonstrikce → plicní hypertenze
→ normální difúzní plicní kapacita pro O2
Biomedical Data Processing G r o u p
Chronická obstrukční plicní nemoc
 5-20% dospělé populace
 převaha u mužů
 30 x častější u kuřáků
 mortalita - 5.místo
 narůstající dechové obtíže (roky)
 dušnost, produktivní kašel
 v pokročilém stadiu hmotnostní deficit
 poloha v předklonu s podepřenými pažemi
 našpulení rtů při výdechu
 převážně bronchitida x převážně emfyzém
Biomedical Data Processing G r o u p
Obecné důsledky bronchiální obstrukce
 ztížený výdech
 ↓dynamických ventilačních parametrů
 potřeba více času k vydechnutí VC, ↓V‘A
 hyperinflace plic
 ↑ residuální objemy (FRC, RV, TLC)
 ventilačně perfuzní nerovnováha, ↑VD, ↓V‘A
 zánik interalveolárních sept
 porucha difúze pro kyslík
 hypoxemie, hyperkapnie, respirační acidóza
Biomedical Data Processing G r o u p
Algoritmus pro interpretaci
spirometrie
Biomedical Data Processing G r o u p
Zátěžové funkční testy plic
Biomedical Data Processing G r o u p
Zátěžová polygrafie
Biomedical Data Processing G r o u p
Literatura:
41
 J. Fišerová, J. Chlumský, J. Satinská a kol.: Funkční vyšetření plic
 MUDr. H. Lochmanová: Interpretace výsledků funkčního vyšetření
plic
 MicroMedical Ltd. – www.micromedical.co.uk
Biomedical Data Processing G r o u p
Konec
Biomedical Data Processing G r o u p
Cvičení
Biomedical Data Processing G r o u p
Měřené veličiny
 Forced Vital Capacity (FVC) [l]
 Forced Expiratory Volume (FEV1) [l]
 Max. Expiratory Flow (MEF25-75) [l/s]
 Peak Expiratory Flow (PEF) [l/s]
 Inspiratory Vital Capacity (IVC) [l]
 Area of Expiration (Aex) [l2/s]
 Fev1 / FVC [%]
Biomedical Data Processing G r o u p
Postup měření
 Příprava na test
 Alespoň 6 hodin nekouřit
 Někteří pacienti mohou být vyzvání k vynechání denní dávky léků
 Před začátkem měření je pacient zvážen a změřen
Biomedical Data Processing G r o u p
Postup měření
 Samotný záznam
 Na nos se nasadí „kolíček“
 Po připevnění jednorázového náustku pacient dýchá normálně cca 10s
 Lékař vyzve pacienta k nejhlubšímu nádechu a v zápětí co možná k
nejprudšímu a nejdelšímu výdechu
Biomedical Data Processing G r o u p
výdech
nádech
Biomedical Data Processing G r o u p
Popis křivky
 Obstrukce = neprůchodnost dýchacích cest = příznak astmatu
 Restrikce = omezení či ztráta dýchací plochy
Biomedical Data Processing G r o u p
Biomedical Data Processing G r o u p
Biomedical Data Processing G r o u p
Biomedical Data Processing G r o u p
Biomedical Data Processing G r o u p
Biomedical Data Processing G r o u p
Biomedical Data Processing G r o u p