Validierung und Optimierung der computergestützten Wheezing-Erkennung bei Säuglingen und Kleinkindern

Abstract

Hintergrund: Atemwegserkrankungen sind häufig mit spezifischen Atemgeräuschen assoziiert. Gegenüber der subjektiven Auskultation bietet die computergestützte Atemgeräuschanalyse den Vorteil objektiver Ergebnisse und einer kontinuierlichen Anwendung über einen längeren Zeitraum hinweg. Gegenwärtig ist weder die optimale Platzierung der akustischen Sensoren noch der Zusammenhang zwischen Wheezing-Erkennung und Lungenfunktionsparametern ausführlich untersucht und analysiert worden. Das Ziel dieser Arbeit ist es, die verschiedenen Sensorplatzierungen zu vergleichen, optimale Cut-off-Werte für die Wheezing-Raten zu bestimmen, sowie den Zusammenhang zwischen Wheezing- Erkennung und konventionell erhobenen Lungenfunktionsparametern zu untersuchen. Methodik: Die Atemgeräusche wurden mit dem PulmoTrack®, einem Gerät zur automatischen Wheezing-Erkennung, aufgezeichnet und analysiert. Untersucht wurden 120 Kinder mit einem medianen postmenstruellen Alter von 51 Wochen (44,5–67,5) in 144 Messungen. Es wurden zwei Sensoren genutzt, je einer über der Trachea und über der Brustwand. Die Lungengeräusche wurden retrospektiv von geschulten Untersuchern evaluiert und hinsichtlich Geräuschqualität und Signalstörungen analysiert. Es wurden optimale Cut-off- Werte für die Wheezing-Raten bestimmt und deren Sensitivität und Spezifität berechnet. Die Wheezing-Raten aller ungestörten Aufnahmen beider Sensoren wurden mittels Bland-Altman-Plot verglichen. In der gleichen Sitzung wurden auch atemfunktionsdiagnostische Messungen durchgeführt, und deren Resultate mit den Ergebnissen der Wheezing-Erkennung verglichen. Ergebnisse: Wheezing trat bei 117 (81%) der inspiratorischen Messungen und 126 (87%) der exspiratorischen Messungen auf. Als optimale Cut-off-Werte für die inspiratorischen und exspiratorischen Wheezing-Rate ergaben sich 2% bzw. 3%. Der Vergleich der Wheezing-Raten beider Sensoren zeigte bei ungestörten Aufnahmen eine starke Korrelation (r≥0,93, p<0,001). Allerdings traten in den Aufnahmen des trachealen Sensors signifikant seltener Störungen auf. Bei Kindern mit inspiratorischem und exspiratorischem Wheezing zeigte sich ein erhöhter Atemwegswiderstand. Kinder mit exspiratorischem Wheezing wiesen außerdem signifikant erhöhte Werte für die respiratorische Resistance (p=0,001), die Zeitkonstante des respiratorischen Systems (0,012) und die funktionale Residualkapazität auf (p=0,019). Endotracheale Intubation und mechanische Beatmung in der Neonatalphase waren mit dem Auftreten von inspiratorischem Wheezing assoziiert (p=0,009). Fazit: Die computergestützte Wheezing-Erkennung stellt auch bei Säuglingen und Kleinkindern eine verlässliche nicht-invasive Methode zur quantitativen Beurteilung des Wheezing dar. Da bei ungestörten Signalen beider Sensoren die Übereinstimmung groß ist, ist es empfehlenswert, die Wheezing-Raten mit beiden Sensoren zu messen und die Ergebnisse als Qualitätskontrolle zu vergleichen. Die Korrelation zwischen dem Wheezing und auffälligen Werten in den atemfunktionsdiagnostischen Messungen deutet auf das diagnostische Potenzial der computergestützten Wheezing-Erkennung in der Detektion eines erhöhten Risikos für Atemwegsobstruktionen bei Kindern hin.

Background: Respiratory diseases are often associated with specific respiratory sounds. In contrast to auscultation, computerized respiratory sound analysis is objective and can be performed continuously over an extended period. So far, there is uncertainty about the optimal location for the acoustic sensors and no suitable cut-off values for the wheeze rates have been defined. It is unclear whether there is an association between wheeze rates and impaired lung function. The aim of this thesis was to compare different sensor locations, to determine optimal cut-off values for the wheeze rates in young infants and to investigate the relationship between computerized wheeze detection and conventional lung function parameters in young infants. Methods: Lung sounds were recorded and analyzed in 120 infants of a median postmenstrual age of 51 (44.5–67.5) weeks on 144 test occasions, using an automatic wheeze detection device (PulmoTrack®) with a tracheal and a chest wall sensor. Retrospectively the recorded lung sounds were analyzed and evaluated regarding sound quality and disturbances by trained observers. Wheeze rates of all undisturbed tracheal and chest wall signals were compared, optimal cut-off values for the wheeze rates were determined and sensitivity and specificity were calculated. In the same session, lung function tests were performed and compared with the results of the computerized wheeze detection. Results: Wheezing was detected in 117 (81%) of all inspiratory measurements and in 126 (87%) of all expiratory measurements. The optimal cut-off values for the inspiratory and expiratory wheeze rates were 2% and 3%, respectively. Comparison of wheeze-rates measured over the trachea and the chest wall indicated a strong correlation (r≥0.93, p<0.001). However, better quality lung sound recordings were obtained with the tracheal sensor. Airway resistance was increased in infants with both, inspiratory and expiratory wheezing. Infants with expiratory wheezing showed a significant increase in airway resistance (p=0.004), respiratory resistance (p=0.001), time constant (0.012), and functional residual capacity (p=0.019). Endotracheal mechanical ventilation in the neonatal period was associated with inspiratory wheezing (p=0.009). Conclusion: Computerized wheeze detection is feasible in young infants. The method provides quantitative and noninvasive information about the extent of wheezing. It is advisable to measure wheeze-rates by using both sensors as a quality control. Computerized wheeze detection is a useful tool to identify neonates and young infants with subclinical airway obstruction and may become beneficial in the follow-up of high-risk infants.