L’uso dell’ecografia polmonare per rilevare la sovradistensione polmonare : Applicazione clinica

Lung ultrasound (LUS) has been demonstrated to be useful as a monitoring tool for lung ventilation; the main limitation was the possibility to detect lung overdistension (OD) but this issue has been overcome by the application of speckle tracking (SpT) software on pleural sliding. In this study we analyze the same database of the main study to obtain preliminary clinical information. The receiving operating characteristic (ROC) curve (using the Younden's index for identifying the best cut-off point) was used to test the accuracy of speckle tracking for detecting hyperinflation.The entire cohort was used to develop a prognostic model by a 10.000 replications bootstrap for obtaining overfit corrected estimates of discrimination and calibration. The discrimination ability of the model was measured using the optimism-corrected C-index. Apparent and internally validated (after bootstrapping procedure) calibration was visually assessed by evaluating the plot of the observed vs. predictive probability of 20% overdistension. SpT alone detected OD20% with an AUC of 71.25%, calculated on 390 measurements, with a best empirical cut-off of 9.41 (sensitivity 67%; specificity 68%; AUC 67%). If SpT is considered with age, PEEP and gender (based on univariate analysis), calculated AUC is 85.4% on 322 measurements. A 4-variable nomogram, including age, gender, speckle value, and PEEP, was built for predicting overdistention, showing a C-index of 87.1% (Fig. 7 and S3). In conclusion a model integrating the value of speckle strain peak with clinical data, may predict the risk of OD in this cohort of patients.

L'ecografia polmonare (LUS) si è dimostrata utile come strumento di monitoraggio della ventilazione polmonare; la limitazione principale era la possibilità di rilevare la sovradistensione polmonare (OD), ma questo problema è stato superato mediante l'applicazione del software speckle tracking (SpT) sullo scorrimento pleurico. In questo studio analizziamo lo stesso database dello studio principale per ottenere informazioni cliniche preliminari. La curva ROC (Receiving Operating Characteristic) (che utilizza l'indice di Younden per identificare il miglior punto di cut-off) è stata utilizzata per testare l'accuratezza dello speckle tracking per rilevare l'iperinflazione. L'intera coorte è stata utilizzata per sviluppare un modello prognostico mediante un bootstrap di 10.000 repliche per ottenere stime corrette di discriminazione e calibrazione per eccesso di adattamento. La capacità di discriminazione del modello è stata misurata utilizzando l'indice C corretto per l'ottimismo. La calibrazione apparente e convalidata internamente (dopo la procedura di bootstrap) è stata valutata visivamente valutando il grafico della probabilità osservata rispetto a quella predittiva di una sovradistensione del 20%. Il solo SpT ha rilevato OD20% con un'AUC del 71,25%, calcolata su 390 misurazioni, con un miglior cut-off empirico di 9,41 (sensibilità 67%; specificità 68%; AUC 67%). Se l'SpT viene considerato con età, PEEP e sesso (sulla base di un'analisi univariata), l'AUC calcolata è pari all'85,4% su 322 misurazioni. Per prevedere la sovradistensione è stato creato un nomogramma a 4 variabili, inclusi età, sesso, valore della macchiolina e PEEP, che mostra un indice C dell'87,1% (Fig. 7 e S3). In conclusione, un modello che integra il valore del picco di deformazione macchiolina con i dati clinici può prevedere il rischio di OD in questa coorte di pazienti.