潮氣量的另一個視角：從統計數據到不確定性

重症行者翻譯組

我們饒有興趣地閱讀了 Pellegrini 等人最近發表的社論。毫無疑問，我們現在比以往任何時候都更開始質疑潮氣量（VT）在急性呼吸窘迫綜合征（ARDS）中的真正作用。正如前文所述，有兩個問題仍未得到解答，我們認爲這些問題比想象的還要複雜，應該從不同的角度來探討。

1.驅動壓（ΔP）是否是不安全 VT 的指標，是否對結果有直接影響？從統計學的角度來看，VT 是一個連續變量，具有無限的取值範圍。當此類變量被二分法（二元變量）（6 毫升與 10 毫升預測體重）時，統計信息就會丟失（統計熵增加）。換句話說，在估算由基本連續變量導出的二進制變量的平均值時，大多數情況下連續變量的信息不會被利用，而只是使用導出的二進制變量進行估算。這種結果會産生相當大的變異性，而這種變異性與樣本量成反比。爲了解決這一問題，Li 等人提出了一些通過密度估計的方法。

2.哪些因素會影響呼吸系統的順應性以及 VT 和 ΔP 之間的相互作用？首先，我們必須將肺視爲由彈簧（彈性模塊）和阻尼器（粘性模塊）並聯形成的粘彈性流體（Kelvin-Voigt 體）；其次，肺不是一個孤立的系統，必須考慮其容器（肋骨）的不同機械特性。流體和所有物質一樣，由分子組成，分子之間有空隙隔開。然而，在數學上確定流體的特性（如密度）時，需要將其概念化爲一個連續的場（分子之間沒有空隙）。因此，取樣體積會變小（微觀尺度），否則，爲了描述流體的特性，就必須逐個分子（逐個肺泡）進行研究；這就是所謂的 "連續介質假說"（圖 1）。在機械通氣過程中，會産生不同的模式，從通氣良好的肺泡，到有塌陷趨勢的肺泡，甚至是同時過度擴張的肺泡，無論肺部狀況如何，是全身麻醉下的健康肺還是 ARDS 患者。監測機械通氣（MV）的目的是通過實現適當的壓力和應變目標，將呼吸機誘發肺損傷的風險降至最低。這一假設有助于我們理解不同監測方案的複雜性。ΔP可視爲肺部成分（肺泡順應性）"微觀不確定性 "與肺外成分（胸廓）"宏觀不確定性 "之間的關系，以中間尺度表示，爲整個肺部提供可通用的信息，以幫助決策。

總之，我們必須明白，仍有許多問題有待解答。因此，我們需要從不同的角度來看待這個問題，以期提出新的假設，幫助我們繼續增進知識。

圖 1 任何微觀層面的監測都會爲我們提供來自空腔（肺泡和胸膜之間的空間）的信息，但這些信息並不十分有用，會造成不連續性，我們稱之爲 "微觀不確定性"。在中間尺度上，我們會發現一種連續性，因爲在這一尺度上，空的部分不會被感知到，因此應該被忽略，從而提供了介質的均勻連續性（肺的特性似乎沒有波動），並提供了系統的平均測量值。在宏觀尺度上，也會存在不連續性，這是由其他不同材料結構（肋骨）的影響決定的，從而增加了 "宏觀不確定性"。