Ex Vivo Experimenteel model voor varkens voor het bestuderen en onderwijzen van longmechanica
Summary
We presenteren een ex vivo varkenslongmodel voor de demonstratie van longmechanica en alveolaire rekruteringsmanoeuvres voor onderwijsdoeleinden. De longen kunnen langer dan één dag (tot vijf dagen) worden gebruikt met minimale veranderingen in de variabelen van de longmechanica.
Abstract
Mechanische ventilatie wordt veel gebruikt en vereist specifieke kennis voor begrip en beheer. Gezondheidswerkers op dit gebied kunnen zich onzeker voelen en gebrek aan kennis hebben vanwege ontoereikende trainings- en onderwijsmethoden. Daarom is het doel van dit artikel om de stappen te schetsen die betrokken zijn bij het genereren van een ex vivo varkenslongmodel dat in de toekomst kan worden gebruikt om longmechanica te bestuderen en te onderwijzen. Om het model te genereren, werden vijf varkenslongen zorgvuldig en met voldoende zorg uit de thorax verwijderd volgens de richtlijnen van de ethische commissie voor dieronderzoek en werden ze via een tracheale canule verbonden met de mechanische ventilator. Deze longen werden vervolgens onderworpen aan de alveolaire rekruteringsmanoeuvre. Parameters van de ademhalingsmechanica werden geregistreerd en videocamera’s werden gebruikt om video’s van de longen te verkrijgen tijdens dit proces. Dit proces werd gedurende vijf opeenvolgende dagen herhaald. Als ze niet werden gebruikt, werden de longen gekoeld bewaard. Het model toonde elke dag verschillende longmechanica na de alveolaire rekruteringsmanoeuvre; Niet beïnvloed door de dagen, alleen door de manoeuvre. Daarom concluderen we dat het ex vivo longmodel een beter begrip kan geven van de longmechanica en de effecten ervan, en zelfs van de alveolaire rekruteringsmanoeuvre door middel van visuele feedback tijdens alle stadia van het proces.
Introduction
Mechanische beademing (MV) wordt veel gebruikt op intensive care-afdelingen (ICU’s) en chirurgische centra. De monitoring ervan is essentieel om asynchronieën te helpen herkennen en verwondingen voor alle patiënten te voorkomen, vooral wanneer de patiënt ernstig longletsel heeft 1,2,3,4,5,6. Het monitoren van ademhalingsmechanica kan ook bijdragen aan het klinische begrip van de ziekteprogressie en therapeutische toepassingen, zoals het gebruik van positieve eind-expiratoire druk (PEEP) of de alveolaire rekruteringsmanoeuvre (ARM). Het gebruik van deze technieken vereist echter een goed begrip van curven en basismechanicavan de longen 3,4.
Studenten, bewoners en medische professionals voelen zich onzeker over MV-beheer, van het inschakelen van de ventilator en de eerste aanpassingen tot het bewaken van het plateau en de rijdruk, en deze onzekerheid gaat gepaard met een gebrek aan kennis en adequate voorafgaande training 7,8,9,10. We merkten op dat professionals die deelnamen aan simulaties en een longmodel gebruikten, meer vertrouwen, begrip van de parameters en begrip van de componenten van longmechanica rapporteerden 8,11,12.
Modellen voor het bestuderen en trainen van MV met testlongen, balgen en zuigers kunnen verschillende drukken en volumes simuleren, evenals verschillende longmechanische omstandigheden 13,14,15. Computationele en softwaremodellen dragen ook bij aan de studie van cardiopulmonale interactie door simulaties te genereren die kunnen worden gebruikt om de principes van MV11 aan gezondheidswerkers teleren16,17.
Hoewel computationele modellen problemen kunnen opleveren bij het weergeven van pulmonale hysterese16, kunnen modellen met testlong en balg 13,14,15 druk-volumecurven produceren die vergelijkbaar zijn met de fysiologische curve en longdynamica demonstreren. Als voordeel vertoont de ex vivo varkenslong een vergelijkbare anatomie als mensen18, waarbij ook MV-curves, pulmonale hysterese worden geproduceerd en visuele feedback wordt gegeven van de longen in de acryldoos tijdens de longmechanica-analyse. Visuele modellen zijn belangrijk en kunnen helpen bij het begrijpen van moeilijk voor te stellen componenten en concepten. Ex vivo longmodellen vertegenwoordigen dus een praktische manier van lesgeven.
Studies met ex vivo varkenslongen, zoals die op MV met positieve en negatieve druk 19,20,21, analyse van aerosoldistributie 22,23, pediatrische simulaties24 en longperfusie25 kunnen de kennis over MV verbeteren. Recente studies die modellen in positieve en negatieve druk analyseren, hebben aangetoond dat beademing met positieve druk kan leiden tot abrupte rekrutering met grotere lokale vervorming, grotere uitzetting, verschillen in hysteresecurve en mogelijke weefsellaesies in vergelijking met negatieve drukdruk 19,20,21. Desalniettemin zijn positiedrukmodellen nodig omdat patiënten onder positieve druk staan tijdens MV-druk 19,20,21. De ontwikkeling van een longmodel voor preklinische studies opent mogelijkheden voor nieuw onderzoek en toepassingen, waaronder MV-onderwijs en -training.
Hier presenteren we een ex vivo varkenslongmodel voor studie- en trainingsdoeleinden. Ons primaire doel is het beschrijven van de stappen voor het genereren van dit ex vivo varkenslongmodel onder positieve druk MV. Het kan in de toekomst worden gebruikt om longmechanica te bestuderen en te onderwijzen.
Protocol
Representative Results
Discussion
Het beschreven protocol is nuttig voor het produceren van een ex vivo varkenslongmodel onder positieve druk MV. Het kan worden gebruikt voor het bestuderen en onderwijzen van longmechanica door middel van visuele feedback van de longen tijdens rekrutering en analyse van de curven en waarden die op het scherm van het apparaat worden geprojecteerd. Om dit resultaat te bereiken, zijn pilotstudies nodig om het gedrag van de longen buiten de ribbenkast te begrijpen en de noodzaak van aanpassingen te identificeren.</p…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
We bedanken alle collega’s en professionals die hebben bijgedragen aan en ondersteuning hebben geboden aan de bouw van dit ex vivo varkenslongmodelprotocol.
Deze studie had geen financieringsbronnen.
Materials
| 0.9% Saline solution | 2500ml | ||
| Anesthesia machine – Primus | Drager | REF 8603800-18 | Anesthesia work station used in the procedure |
| Aspirator | For blood aspiration from thorax | ||
| Bedside Monitor – Life Scope | Nihon Kohden | BSM-7363 | Multiparameter monitor used during the procedure |
| Bonney Tissue Forceps | Any tissue forceps is suitable | ||
| Disposable scalper, #23 | Any scalper is suitable | ||
| Disposable syringe needles, 18G x 1 1/2", 23G x 1" | BD | 302814 | Widely available |
| Disposable syringes, 10ml | Widely available | ||
| Electrosurgical unit – SS-501 | WEM | For cutting and coagulation during thorax incision | |
| Fentanyl | 10 mcg/kg bolus + 10 mcg/kg/hour continuous infusion | ||
| Finochietto retractor | Any finochietto retractor is suitable | ||
| heparin | 3ml | ||
| Infusion set | Any infusion set is suitable | ||
| Isoflurane | 1.5% | ||
| Kelly Forceps Curved | Any kelly forceps is suitable | ||
| Ketamine | 5mg/kg | ||
| Lactated Ringer solution | 500ml | ||
| Mechanical ventilator – Servo I | Maquet | REF 6449701 | Mechanical ventilator used in the procedure |
| Metzenbaum Scissor (Straight and curved) | Any metzenbaum scissor is suitable | ||
| Midazolam | 0.25mg/kg | ||
| Orotracheal intubation cannula, #6.5 | Rusch | 112282 | Widely available |
| Plexiglass | Custom made plexiglass box: 30x45x60cm | ||
| Polyester suture, 2-0 | Widely available | ||
| Potassium choride | 10 ml, 19.1% potassium chloride. | ||
| propofol | 5mg/kg | ||
| Three way stopcock | Widely available | ||
| Venous catheter, G20 x 1" | BD | 38183314 | Widely available |
References
- Roberto, C., Carvalho, R., Toufen Jr, C., Franca, S. A. Mechanical Ventilation: Principles, graphic analysis and ventilation modalities. Jornal Brasileiro de Pneumologia. 33 (2), 54-55 (2007).
- Barbas, C. S. V., et al. Brazilian recommendations for mechanical ventilation 2013. Part I. Revista Brasileira de Terapia Intensiva. 26 (2), 89-121 (2014).
- Walter, J. M., Corbridge, T. C., Singer, B. D. Invasive mechanical ventilation. Southern Medical Journal. 111 (12), 746-753 (2018).
- Faustino, E. A. Concepts and monitoring of pulmonary mechanics in patients under ventilatory support in the intensive care unit. Revista Brasileira de Terapia Intensiva. 19 (2), 161-169 (2007).
- Holanda, M. A., Vasconcelos, R. S., Ferreira, J. C., Pinheiro, B. V. Patient-ventilator asynchrony. Jornal Brasileiro de Pneumologia. 44 (2), 321-333 (2018).
- Rezoagli, E., Laffey, J. G., Bellani, G. Monitoring lung injury severity and ventilation intensity during mechanical ventilation. Seminars in Respiratory and Critical Care Medicine. 43 (3), 346-368 (2022).
- Tallo, F. S. Evaluation of self-perception of mechanical ventilation knowledge among Brazilian final-year medical students, residents, and emergency physicians. Clinics. 72 (2), 65-70 (2017).
- Schroedl, C. J., et al. Impact of simulation-based mastery learning on resident skill managing mechanical ventilators. American Thoracic Society Scholar. 2 (1), 34-48 (2021).
- Wilcox, S. R., et al. Academic emergency medicine physicians’ knowledge of mechanical ventilation. The Western Journal of Emergency Medicine. 17 (3), 271-279 (2016).
- Cox, C. E., et al. Effectiveness of medical resident education in mechanical ventilation. American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine. 167 (1), 32-38 (2003).
- Keegan, R., Henderson, T., Brown, G. Use of the virtual ventilator, a screen-based computer simulation, to teach the principles of mechanical ventilation. Journal of Veterinary Medical Education. 36 (4), 436-443 (2009).
- Spadaro, S., et al. Simulation training for residents focused on mechanical ventilation: A randomized trial using mannequin-based versus computer-based simulation. Simulation in Healthcare. 12 (6), 349-355 (2017).
- Chase, J. G., Yuta, T., Mulligan, K. J., Shaw, G. M., Horn, B. A novel mechanical lung model of pulmonary diseases to assist with teaching and training. BMC Pulmonary Medicine. 6 (21), 1-11 (2006).
- Kuebler, W. M., Mertens, M., Pries, A. R. A two-component simulation model to teach respiratory mechanics. Advances in Physiology Education. 31 (2), 218-222 (2007).
- Heili-Frades, S., Peces-Barba, G., Rodríguez-Nieto, M. J. Design of a lung simulator for learning lung mechanics in mechanical ventilation. Archivos de Bronconeumología. 43 (12), 674-679 (2007).
- Ngo, C., Dahlmanns, S., Vollmer, T., Misgeld, B., Leonhardt, S. An object-oriented computational model to study cardiopulmonary hemodynamic interactions in humans. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 159, 167-183 (2018).
- Lazzari, C. D., Genuini, I., Pisanelli, D. M., D’Ambrosi, A., Fedele, F. Interactive simulator for e-Learning environments: a teaching software for health care professionals. Biomedical Engineering Online. 13 (172), 1-18 (2014).
- Perinel, S., et al. Development of an ex vivo human-porcine respiratory model for preclinical studies. Scientific Reports. 7, 1-6 (2017).
- Aboelnazar, N. S., et al. Negative pressure ventilation decreases inflammation and lung edema during normothermic ex-vivo lung perfusion. The Journal of Heart and Lung Transplantation. 37 (4), 520-530 (2018).
- Sattari, S., et al. Introducing a custom-designed volume-pressure machine for novel measurements of whole lung organ viscoelasticity and direct comparisons between positive- and negative-pressure ventilation. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology. 8, 1-12 (2020).
- Sattari, S., et al. Positive- and negative-pressure ventilation characterized by local and global pulmonary mechanics. American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine. 207 (5), 577-586 (2023).
- Montigaud, Y., et al. Development of an ex vivo preclinical respiratory model of idiopathic pulmonary fibrosis for aerosol regional studies. Scientific Reports. 9 (1), 17949 (2019).
- Montigaud, Y., et al. Aerosol delivery during invasive mechanical ventilation: development of a preclinical ex vivo respiratory model for aerosol regional deposition. Scientific Reports. 9 (1), 17930 (2019).
- Montigaud, Y., et al. Development of an ex vivo respiratory pediatric model of bronchopulmonary dysplasia for aerosol deposition studies. Scientific Reports. 9 (1), 5720 (2019).
- Buchko, M. T., et al. A low-cost perfusate alternative for ex vivo. lung perfusion. transplantation proceedings. 52 (10), 2941-2946 (2020).
- Kondo, N. Development of an effective method utilizing fibrin glue to repair pleural defects in an ex-vivo pig model. Journal of Cardiothoracic Surgery. 15 (1), 110 (2020).
- Gasek, N., et al. Development of alginate and gelatin-based pleural and tracheal sealants. Acta Biomaterialia. 131, 222-235 (2021).
- Li, X., et al. Effects of individualized positive end-expiratory pressure combined with recruitment maneuver on intraoperative ventilation during abdominal surgery: a systematic review and network meta-analysis of randomized controlled trials. Journal of Anesthesia. 36 (2), 303-315 (2022).
- Hu, M. C., Yang, Y. L., Chen, T. T., Lee, C. I., Tam, K. W. T. Recruitment maneuvers to reduce pulmonary atelectasis after cardiac surgery: A meta-analysis of randomized trials. The Journal of Thoracic and Cardiovascular Surgery. 164 (1), 171-181 (2020).
- Hu, M. C., et al. Recruitment maneuvers in patients undergoing thoracic surgery: a meta-analysis. General Thoracic and Cardiovascular Surgery. 69 (12), 1553-1559 (2021).
- Zeng, C., Lagier, D., Lee, J. W., Melo, M. F. V. Perioperative pulmonary atelectasis: Part I. Biology and mechanisms. Anesthesiology. 136 (1), 181-205 (2022).
- Niman, E., et al. Lung recruitment after cardiac arrest during procurement of atelectatic donor lungs is a protective measure in lung transplantation. Journal of Thoracic Disease. 14 (8), 2802-2811 (2022).
- Calvo, R. N., et al. Comparison of the efficacy of two alveolar recruitment maneuvers in improving the lung mechanics and the degree of atelectasis in anesthetized healthy sheep. Research in Veterinary Science. 150 (5), 164-169 (2022).
- Pensier, J., et al. Effect of lung recruitment maneuver on oxygenation, physiological parameters and mortality in acute respiratory distress syndrome patients: a systematic review and meta-analysis. Intensive Care Medicine. 45 (12), 1691-1702 (2019).
- Mariano, C. A., Sattari, S., Quiros, K. A. M., Nelson, T. M., Eskandari, M. Examining lung mechanical strains as influenced by breathing volumes and rates using experimental digital image correlation. Respiratory Research. 23 (1), 92 (2022).
