Identificación de interacciones complejas enfermo crítico - ventilador

Identificación de interacciones complejas enfermo crítico - ventilador 1080 810 Guillem Cebrian

Recientemente se ha iniciado una investigación que tiene como finalidad predecir el comportamiento del enfermo crítico durante la ventilación mecánica y su respuesta hacia la máquina. El primer paso ha sido desarrollar un método basado en una serie de cálculos de muestra de la entropía para identificar interacciones complejas entre paciente y ventilador durante la ventilación mecánica.

Esta fase inicial de la investigación ya ha dado lugar a una primera publicación al Científico Informes, Revista de Q1 muy importante en la categoría de ciencias multidisciplinarias, que en añadido publica en acceso abierto.

Después hablamos con Leonardo Sarlabous (A la izquierda de la imagen, junto con Rudy Magrans, Coautor de la publicación y miembro de Mejor Cómo Cuidarlo). Sarlabous es fecha científico de l 'I3PT y primer autor de la publicación, y nos explicará a grandes rasgos qué es la interacción compleja entre paciente y ventilador, como la han identificado, en qué cálculos se han basado y cuáles son las líneas de futuro, entre otros.

¿Cuál es el objetivo de su investigación?

(Leonardo Sarlabous). Este estudio tiene 3 objetivos bien definidos. En primer lugar la definición de las interacciones complejas (CP-VI), en segundo lugar la validación de estas por parte de los expertos en ventilación mecánica, y finalmente el desarrollo de un algoritmo automático capaz de detectar las mismas interacciones.

La ventilación mecánica invasiva es un medio de soporte de vida administrado a pacientes que no pueden respirar por sí mismos. Durante la ventilación mecánica se producen desajustes entre el ventilador y el patrón respiratorio del paciente dando lugar a las asincronías. Las asincronías son difíciles de definir sólo a partir del análisis visual llevada a cabo por personal no experto. Estudios muy recientes desarrollados por diferentes grupos internacionales de altísimo nivel, incluido nuestro propio grupo, destacan el impacto que tienen las asincronías en desenlaces clínicos.

En nuestra investigación hemos definido el término interacción complejo paciente-ventilador como el cambio en la frecuencia respiratoria en más del 50% y / o tener más del 30% de ciclos con asincronías de cualquier clase en un período de tiempo de 3 minutos.

¿Qué tipo de muestra ha estudiado?

(LS) Se han analizado trazados de presión y flujo respiratorio de 27 pacientes críticos que se auto extubar, Donde los pacientes experimentan interacciones complejas. Los registros se realizaron en el Hospital Parc Taulí de Sabadell y en el Hospital Althaia de Manresa por medio de la plataforma de conectividad Mejor Cómo Cuidarlo la que permite interoperar señales de diferentes ventiladores y monitores, y, posteriormente, aplicar algoritmos para diagnosticar las asincronías paciente-ventilador.

Esta investigación también se desarrolló en el marco del programa RETOS (RTC-2017-6193-1) y en colaboración con el CIBERES (Grup 33).. Esto representa un claro ejemplo donde la colaboración público resulta de vital importancia para la puesta en práctica de los hallazgos derivados de la investigación científica. En este caso, nuestra investigación en las interacciones complejas también ha dado lugar a una patente europea (pendiente de resolución) que una vez adquirida será licenciada a laspinoff Mejor Cómo Cuidarlo para explotación.

De dónde ha extraído todos los cálculos y valores que se presentan en el artículo?

(LS) Estos cálculos tienen como base la entropía. Se trata de un método no invasivo que mide laalteaorietat y la previsibilidad de los procesos estocásticos. Es decir, un proceso muy irregular tendrá entropía alta mientras que un proceso con mucha regularidad tendrá una baja entropía. Un ejemplo claro donde se ha utilizado con éxito la entropía como herramienta de monitorización ha sido la medición del grado de profundidad de la anestesia.

Nuestra hipótesis es que en los periodos con interacciones complejas los valores de entropía serán más altos que en los períodos con interacciones regulares entre paciente y ventilador ". afirma Sarlabous

En este sentido, analizamos en ventanas de 15 minutos los cambios que hay en el valor de entropía respecto al valor de entropía basal que tiene el mismo paciente. De esta manera conseguimos que el algoritmo sea personalizado para cada paciente. Nuestro algoritmo es capaz de detectar una interacción compleja cuando se experimenta un incremento del 25% en la entropía calculada a partir de la señal de flujo o un incremento del 30% en la entropía calculada a partir de la señal de presión.

¿Qué líneas de futuro tiene la investigación y hasta dónde quiere llegar?

(LS) Creemos firmemente que los acontecimientos de interacciones complejas dependiendo de qué momento ocurren durante la ventilación mecánica podrían darnos diferente tipo de información.

Por un lado tenemos la hipótesis de los acontecimientos de interacciones complejas podrían estar estrechamente relacionados con la capacidad del paciente para pasar con éxito la prueba de respiración espontánea (SBT). Es decir, el hecho de que un paciente tenga este tipo de eventos nos podría alertar que está preparado para realizar el SBT si se cumplen los criterios propios del test.

Por otra parte, si estos eventos ocurren en etapas donde el paciente no cumple los criterios para realizar el SBT nos podría indicar que el paciente tiene una determinada probabilidad de autoextubar a. Sería una herramienta muy útil para alertar al personal médico de posible autoextubació.

De ahí, que sea necesario explorar la pertinencia clínica y la utilidad de la identificación de las interacciones complejas entre el paciente y el ventilador en diferentes escenarios clínicos. En cualquier caso, esto representa un paso más hacia la medicina personalizada de precisión y predictiva.

Guillem Cebrian

Graduado en Información y Documentación (UB) y Máster en Gestión y Dirección de Bibliotecas y Servicios de Información (UB). Al I3PT soy Responsable de la Unidad de Gestión del Conocimiento y me encargo de la recogida y diseminación de su producción científica. Me apasionan las nuevas tecnologías, la gestión de datos y la ciencia abierta.

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