Siekiant individualizuoti galvos smegenų traumą patyrusių pacientų gydymą yra vystoma ir tiriama optimalaus smegenų perfuzijos slėgio (OptSPS) valdymo koncepcija. Vienas pagrindinių šios koncepcijos neapibrėžtumų, ribojančių šio metodo klinikinį taikymą, yra tai, kad OptSPS identifikavimui yra naudojamos lėtosios arterinio kraujospūdžio ir intrakranijinio slėgio bangos, kurios yra laikinos, atsitiktinai atsirandančios ir išnykstančios. Dėl lėtųjų bangų laikinumo yra būtina sukaupti mažiausiai 4 val. smegenų kraujotakos autoreguliacijos, smegenų perfuzijos slėgio ir kitų multimodalinės fiziologinės stebėsenos duomenų, reikalingų OptSPS vertės nustatymui. Tai lemia vėluojantį OptSPS valdymo terapijos taikymą, kas gali neigiamai įtakoti paciento gydymą. Nežiūrint ilgo duomenų kaupimo, OptSPS vertę pavyksta identifikuoti tik apie 60 % viso pacientų monitoringo laiko, o kai kuriems pacientams OptSPS vertės neįmanoma nustatyti. Šiame projekte atliekant retrospektyvinę sukauptų didelių duomenų – GST patyrusių pacientų multimodalinės fiziologinės stebėsenos duomenų – analizę, bus siekiama išvystyti OptSPS identifikacijos ir valdymo algoritmą, leidžiantį patikimai ir nenutrūkstamai identifikuoti OptSPS vertes.
Projekto finansavimas:
KTU Mokslo ir inovacijų fondas
Projekto įgyvendinimo laikotarpis: 2020-04-06 - 2020-12-31
Projekto partneriai: Lietuvos sveikatos mokslų universitetas
