| Summary: | Introdução: Pneumotórax é uma complicação comum em pacientes sob ventilação mecânica. Se não reconhecido, tende a aumentar de volume e pode levar ao colapso cardiovascular. Os métodos utilizados para seu diagnóstico caracterizam-se por baixa sensibilidade (radiografia) ou envolvem transporte potencialmente arriscado à tomografia de raios X. A tomografia de impedância elétrica (TIE) é um método não invasivo que permite monitorização da ventilação em tempo real. O método é baseado na construção da imagem de uma seção transversal das condutividades torácicas através de eletrodos dispostos ao redor do tórax. A TIE correlaciona-se muito bem com as alterações regionais do conteúdo de ar dentro do tórax. Por ter baixo custo, não ser invasiva e ter alta sensibilidade às alterações da ventilação e aeração pulmonar, a TIE é um método promissor para a detecção de pneumotóraces em situações de alto risco. Os objetivos deste estudo foram: 1) caracterizar as alterações na TIE relacionadas ao aparecimento de pneumotórax; 2) desenvolver um algoritmo para detecção automática de pneumotóraces e 3) avaliar prospectivamente a sensibilidade e especificidade deste algoritmo. Métodos: Foram realizados experimentos em 39 porcos (peso médio 31,0 Kg ± 3,2 desvios-padrão). Os animais foram sedados e submetidos à ventilação mecânica. Os dados de TIE foram adquiridos através de um tomógrafo de impedância desenvolvido por nosso grupo (Laboratório de Pneumologia Experimental, Escola Politécnica da Universidade de São Paulo e Dixtal Biomédica Ltda., São Paulo, Brasil), capaz de produzir 50 imagens relativas por segundo. Um primeiro grupo de dez animais foi submetido à drenagem torácica com indução progressiva de pneumotórax através do dreno (de 0 a 500 mL). No grupo seguinte, induzimos lesão pulmonar através de lavagem com salina em oito animais e os submetemos a mudanças progressivas de PEEP. Essas duas primeiras etapas foram utilizadas para a construção de um detector automático de pneumotórax baseado na TIE que foi testado prospectivamente em outros 21 animais. Resultados: A TIE apresenta alterações bem definidas relacionadas ao surgimento de pneumotórax, caracterizadas por aumento da impedância média e diminuição da amplitude da impedância concentrados no quadrante de interesse. Por outro lado, os achados na TIE durante mudanças bruscas de PEEP se distribuíram homogeneamente nos quatro quadrantes. A TIE apresentou alterações significativas mesmo com os menores volumes de ar injetados (20 mL), enquanto as demais variáveis monitorizadas foram pouco sensíveis ao surgimento do pneumotórax. A pressão arterial teve uma pequena queda com volumes superiores a 500 mL, e a pressão parcial de oxigênio arterial diminuiu somente com volumes maiores que 100 mL. Na fase prospectiva do protocolo, a TIE mostrou sensibilidade de 100% e especificidade de 95% para a detecção de pneumotóraces. A localização do pneumotórax foi identificada corretamente em todos os casos. Conclusão: A TIE apresenta alterações reprodutíveis relacionadas ao aparecimento de ar no espaço pleural caracterizadas por aumento da impedância média e diminuição da amplitude de impedância. Foi possível criar um algoritmo baseado nessas alterações capaz de detectar precoce e precisamente pneumotóraces em situações de risco. O processo de detecção é automático e em tempo real. === Introduction: Pneumothorax is a frequent complication during mechanical ventilation. Electrical impedance tomography (EIT) is a noninvasive tool that allows real-time imaging of regional ventilation. The purpose of this study was to: 1) identify characteristic changes in the EIT signals associated with pneumothoraces; 2) develop and fine-tune an algorithm for their automatic detection; and 3) prospectively evaluate this algorithm for its sensitivity and specificity in detecting pneumothoraces in real time. Methods: prospective controlled laboratory animal investigation. Setting: Experimental Pulmonology Laboratory of the University of Sao Paulo. Subjects: 39 anesthetized mechanically ventilated supine pigs (31.0 ± 3.2Kg, mean ± standard deviation). Interventions: In a first group of 18 animals monitored by EIT, we either injected progressive amounts of air (from 20 up to 500 mL) through chest tubes, or we applied large PEEP increments to simulate extreme lung overdistension. This first data set was used to calibrate an EIT-based pneumothorax detection algorithm. Subsequently, we evaluated the real-time performance of the detection algorithm in 21 additional animals (with normal or pre-injured lungs), submitted to multiple ventilatory interventions or traumatic punctures of the lung. Results: primary EIT relative images were acquired on-line (50 images/second) and processed according to a few imaging-analysis routines running automatically and in parallel. Pneumothoraces as small as 20mL could be detected with a sensitivity of 100% and specificity 95% and easily distinguished from parenchymal overdistension induced by PEEP or recruiting maneuvers. Their location was correctly identified in all cases, with a total delay of only 3 respiratory cycles. Conclusion: We created an EIT-based algorithm capable of detecting early signs of pneumothoraces in high-risk situations, which also identifies its location. It requires that the pneumothorax occurs or enlarges at least minimally during the monitoring period. Such detection was operator-free and in quasi real-time, opening opportunities for improving patient safety during mechanical ventilation.
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