Auto-PEEP is auto positive end-expiratory pressure due to excessive amounts of alveolar gas produced by sustained recurrent incomplete exhalation. Incomplete exhalation occurs when the exhaled breath never reaches a flow rate of 0 L/min. The objective of this dissertation is to develop an automated detection system of auto-PEEP through incomplete exhalation as revealed by ventilator graphics for mechanically ventilated adults. Auto-PEEP can cause adverse effects if allowed to linger and if not quickly identified. An automated detection system will be instrumental in helping to quickly identify auto-PEEP. A computerized algorithm was developed to detect incomplete exhalation based on the following three parameters:1) Foi, was used to represent the value of the flow at the onset of inhalation, 2) ∆T, was used to represent the value of time difference between onset inhalation to the 0 L/min mark, and 3) slope threshold, a value set for the slope of change of flow over ∆T. Optimum parameters of the algorithm were achieved for Foi = -3 L/min, ∆T = 0.2 s, and slope threshold = 90 L-s/min. A novel data set was introduced to validate the algorithm, yielding no significant difference in true positive rates (t = 1.5, df = 12.402, p-value = 0.1408) and false positive rates (t = 1.9, df = 16.765, p-value = 0.0725) as outcomes for two-tailed t-tests comparing the novel and old data set. To determine the relationship between auto-PEEP and detection of sustained incomplete exhalation, a correlation of a linear model of the novel data set between auto-PEEP and the percentage of incomplete exhalation detection out of the existing breaths (index) was investigated. A linear model should interpret the index value that corresponds to significant auto-PEEP presence; unfortunately, no significant linear model was found between incomplete exhalation index and auto-PEEP (F1,62 = 1.67, p-value = 0.2010). However, there was a relationship between the intrinsic PEEP values and the incomplete exhalation index as functions of time. The automated detection algorithm produced by this work provides a non-invasive method of automatically detecting auto-PEEP.

Résumé : Cette thèse s’intéresse au temps d’émergence et aux asynchronies patient-ventilateur à l’origine de lésions pulmonaires chez des patients en soins critiques sous algosédation durant la phase aiguë de la ventilation mécanique. L’originalité de cette recherche consiste à comparer un protocole d’algosédation guidé par l’échelle de Ramsay (le standard) à celui guidé par la technologie BIS. Méthodologie. Suivant un devis mixte inter groupe et intrasujets, cette recherche comporte deux groupes de patients adultes et se déroule sur une période de quatre ans. Le premier groupe comprend 23 patients dont le protocole d’algosédation est guidé par l’échelle de Ramsay. Le second groupe compte 18 patients soumis à la même stratégie de ventilation et au même protocole d’algosédation mais guidé cette fois-ci par la technologie BIS. Mesures. Le temps d ’émergence pour un retour à la ventilation spontanée soutenue (TEVSS) suivant l’arrêt de la perfusion de l’algosédation et les interactions patient-ventilateur (synchronies et asynchronies) durant la phase aiguë de ventilation constituent les variables dépendantes. Résultats. Le groupe bénéficiant de la technologie BIS présente un TEVSS médian de 3,1 heures comparé à 22,5 heures pour le groupe guidé par l’échelle de Ramsay (valeur p=0,001). De plus, le groupe bénéficiant de la technologie BIS présente 11% de moins d’asynchronies patient-ventilateur que celui guidé par l’échelle de Ramsay (valeur p<0,001). En outre, parmi les paramètres de la technologie BIS, l’électromyogramme (EMG) s’avère l’élément le plus robuste à prédire l’asynchronie patient-ventilateur. Conclusion. La réduction du TEVSS ainsi que la diminution des asynchronies patient-ventilateur démontrent un avantage considérable à utiliser la technologie BIS en soins critiques chez les patients adultes non communicatifs durant la phase aiguë de ventilation mécanique. De plus, l’EMG de la technologie BIS permettrait vraisemblablement de déceler de façon précoce l’expression préclinique de la douleur. Enfin, cette thèse propose un algorithme de contrôle de l’algosédation en soins critiques en référence à la technologie BIS. // Abstract : This thesis focuses on emergence time from algosédation (for which a prolongation increases complex investigations and costs) and on patient-ventilator interaction (related to lung injuries) in critical care patients undergoing mechanical ventilation with algosedation perfusion during the acute phase of ventilator support. More specifically, the originality of this research stems from the simultaneous comparison of the emergence time for a retum of sustained spontaneous breathing and the presence of asynchronies, by eomparing algosedation guided by the Ramsay scale (gold standard) in a first group and by the BIS technology in a second group. Methodology. Following a mixed design of an inter group, intra subject, this research is performed in two groups of adults over a period of four years. The first group consists of 23 patients where algosedation is guided with the Ramsay scale whereas the second group consists of 18 patients with the same ventilation strategy and same algosédation protocol but guided using the BIS technology. This research evaluates the effectiveness of both instruments to guide algosedation during the acute phase of ventilation. Measures. Dependent variables consist of the emergence time for a sustained spontaneous breathing following cessation o f algosedation and patient-ventilator interaction (asynchronies) during the acute phase of ventilatory support. Results. The group guided with BIS technology has a median emergence time for a sustained spontaneous breathing of 3.1 hours compared to 22.5 hours for the Ramsay scale guided group (p value=0.001). Furthermore, patients benefiting from the BIS technology presented 11% less asynchrony than those with the Ramsay scale (p value <0.001). More specifically, among BIS technology parameters, electromyography (EMG) appeared the best indicator to predict patient-ventilator asynchrony in both groups. Conclusion. In the second group, the reduction in the emergence time for a sustained spontaneous breathing and the decrease of patient-ventilator asynchronies mandates the use o f BIS technology in critical care to guidee algosedation among non-communicative adults during the acute phase of ventilatory support. EMG from the BIS technology might be able to detect pre-clinical pain expression. This thesis also favors the implementation of a décision algorithm in the control of algosedation in critical care.

En ventilation assistée, les interactions patient-ventilateur, qui sont associés au pronostic, dépendent pour partie des algorithmes de ventilation. Objectifs : Caractériser l'intérêt potentiel des nouveaux algorithmes de ventilation dans l'optimisation des interactions patient-ventilateur : 1) en ventilation invasive, deux modes et leurs algorithmes nous ont semblé novateurs et nous avons cherché à personnaliser l'assistance du ventilateur en fonction de l'effort respiratoire du patient au cours de ces modes proportionnels : ventilation assistée proportionnelle (PAV+) et ventilation assistée neurale (NAVA) ; 2) en ventilation non-invasive (VNI) nous avons évalué si les algorithmes VNI des ventilateurs de réanimation et des ventilateurs dédiés à la VNI diminuaient l'incidence des asynchronies patient-ventilateur. Méthodes : 1) En PAV+ nous avons décrit un moyen de recalculer le pic de pression musculaire réalisée par le patient à chaque inspiration à partir du gain réglé et de la pression des voies aériennes monitorée par le respirateur. Nous avons alors évalué la faisabilité clinique d'ajuster l'assistance en ciblant un intervalle jugé normal de pression musculaire. 2) Nous avons comparé une titration de l'assistance en NAVA et en aide inspiratoire (AI) en se basant sur les indices d'effort respiratoire. 3 et 4) En VNI, nous avons évalué l'incidence des asynchronies patient-ventilateur avec et sans l'utilisation d'algorithmes VNI : sur banc d'essai au cours de conditions expérimentales reproduisant la présence de fuites autour de l'interface ; en clinique chez des patients de réanimation. Résultats : En PAV+, ajuster le gain dans le but de cibler un effort respiratoire normal était faisable, simple et souvent suffisant pour ventiler les patients depuis le sevrage de la ventilation mécanique jusqu'à l'extubation. En NAVA, l'analyse des indices d'effort respiratoire a permis de préciser les bornes d'utilisation et de comparer les interactions patient-ventilateur avec l'AI dans des intervalles d'assistance semblables. En VNI, nos données pointaient l'hétérogénéité des algorithmes VNI sur les ventilateurs de réanimation et retrouvaient une meilleure synchronisation patient-ventilateur avec l'utilisation de ventilateurs dédiés à la VNI pour des qualités de pressurisation par ailleurs identiques. Conclusions : En ventilation invasive, personnaliser l'assistance des modes proportionnels optimise les interactions patient-ventilateur et il est possible de cibler une zone d'effort respiratoire normale en PAV+. En VNI, les ventilateurs dédiés améliorent la synchronisation patient-ventilateur plus encore que les algorithmes VNI sur les ventilateurs de réanimation, dont l'efficacité varie grandement selon le ventilateur considéré. / During assisted mechanical ventilation, patient-ventilator interactions, which are associated with outcome, partly depend on ventilation algorithms.Objectives: : 1) during invasive mechanical ventilation, two modes offered real innovations and we wanted to assess whether the assistance could be customized depending on the patient's respiratory effort during proportional ventilatory modes: proportional assist ventilation with load-adjustable gain factors (PAV+) and neurally adjusted ventilator assist (NAVA); 2) during noninvasive ventilation (NIV): to assess whether NIV algorithms implemented on ICU and dedicated NIV ventilators decrease the incidence of patient-ventilator asynchrony.Methods: 1) In PAV+ we described a way to calculate the muscle pressure value from the values of both the gain adjusted by the clinician and the airway pressure. We then assessed the clinical feasibility of adjusting the gain with the goal of maintaining the muscle pressure within a normal range. 2) We compared titration of assistance between neurally adjusted ventilator assist (NAVA) and pressure support ventilation (PSV) based on respiratory effort indices. During NIV, we assessed the incidence of patient-ventilator asynchrony with and without the use of NIV algorithms: 1) using a bench model; 2) and in the clinical settings.Results: During PAV+, adjusting the gain with the goal of targeting a normal range of respiratory effort was feasible, simple, and most often sufficient to ventilate patients from the onset of partial ventilatory support until extubation. During NAVA, the analysis of respiratory effort indices allowed us to precise the boundaries within which the NAVA level should be adjusted and to compare patient-ventilator interactions with PSV within similar ranges of assistance. During NIV, our data stressed the heterogeneity of NIV algorithms implemented on ICU ventilators. We therefore reported that dedicated NIV ventilators allowed better patient-ventilator synchronization than ICU ventilators, even with their NIV algorithms engaged.Conclusions: During invasive mechanical ventilation, customizing the assistance during proportional ventilatory modes with the goal of targeting a normal range of respiratory effort optimizes patient-ventilator interactions and is feasible with PAV+. During NIV, dedicated NIV ventilators allow better patient-ventilator synchrony than ICU ventilators, even with their NIV algorithm engaged. ICU ventilators' NIV algorithms efficiency is however highly variable among ventilators.

Des asynchronies patient-ventilateur sont fréquemment observées en ventilation assistée. Objectif : Déterminer l'incidence et les facteurs favorisants des asynchronies, venant du patient, du ventilateur ou des réglages, et préciser le réglage optimal du ventilateur. Méthodes : Nous avons évalué l'incidence des asynchronies avec une méthode simple et non invasive basée sur l'analyse des courbes du ventilateur. Chez les patients qui présentaient des efforts inefficaces, nous avons mesuré l'effort inspiratoire avec une sonde œsophagienne afin d'optimiser le réglage du ventilateur. Nous avons évalué l'impact du mode ventilatoire sur la qualité du sommeil avec une polysomnographie complète. Enfin, tous les ventilateurs de réanimation ont été testés sur banc afin de comparer les performances en termes de trigger et pressurisation. Résultats : Près d'un quart des patients présentaient des asynchronies fréquentes. La durée de ventilation de ces patients était plus longue et le sevrage plus difficile. Les efforts inefficaces, qui représentaient les asynchronies les plus fréquentes, étaient favorisés par une assistance ventilatoire excessive. La réduction du niveau d'aide inspiratoire (AI) permettait d'éliminer quasi-complètement les efforts inefficaces, sans augmenter l'effort inspiratoire et sans modifier la vraie fréquence respiratoire du patient. Le mode ventilatoire n'avait pas d'influence sur la qualité du sommeil et les asynchronies. Les efforts inefficaces survenaient aussi bien en AI qu'en ventilation assistée contrôlée. Avec un niveau d'AI adéquat, les apnées centrales étaient peu nombreuses et n'avaient pas d'influence sur la qualité du sommeil. Les performances insuffisantes observées avec certains ventilateurs peuvent également altérer la synchronisation. Conclusion : Les asynchronies patient-ventilateur sont fréquentes et associées à une durée de ventilation prolongée. Une « dose de ventilation » excessive favorise les efforts inefficaces, mais un réglage optimal du ventilateur permet de minimiser ces asynchronies. Cette thèse est un support pour déterminer dans une étude plus large si une synchronisation adéquate peut réduire la durée de ventilation. / Major patient-ventilator asynchrony seems common on ventilator screen during assisted mechanical ventilation. Objectives: To evaluate the incidence of major asynchrony and to identify factors related to patient's characteristics and ventilator parameters associated with asynchrony, and to determine optimal ventilator adjustments. Methods: We evaluated the incidence of major patterns of asynchrony easily detected using a noninvasive method based on flow and airway pressure curves. In patients with frequent ineffective efforts we measured patient's effort using esophageal pressure measurements to optimize ventilatory settings. We evaluated the impact of ventilatory mode on sleep quality using a complete polysomnography. All intensive-care-unit ventilators were compared on a bench test in terms of trigger performance and pressurization capacity. Results: One-fourth of intubated patients exhibited major asynchrony. Duration of mechanical ventilation was longer and weaning more difficult in patients with asynchrony as compared to patients without asynchrony. Ineffective triggering was the main pattern of asynchrony and was promoted by excessive ventilatory assistance. Reducing the pressure-support completely eliminated ineffective efforts in most of patients, without inducing excessive respiratory muscle effort and without modifying the true patient's respiratory rate. Ventilatory mode did not influence sleep quality and asynchrony. Ineffective efforts were detected during both pressure-support ventilation and assist-control ventilation, and central apneas were not common using adequate level of pressure-support. Some ventilators exhibited poor performances which could promote patient-ventilator asynchrony. Conclusion: Patient-ventilator asynchrony is frequent during assisted ventilation and associated with prolonged duration of mechanical ventilation. Excessive ventilatory support could promote ineffective efforts although optimal ventilatory settings could minimize asynchrony. This work is a starting point to determine in a large study, whether optimization of ventilatory settings could shorten duration of mechanical ventilation.