En la actualidad, las asincronías paciente-ventilador en los pacientes críticos se detectan bien mediante la estrecha vigilancia de las pantallas de ventiladores y monitores por parte del equipo asistencial o bien tras la aplicación de algoritmos. Ahora un nuevo proyecto, ENTROPY-ICU "Entropy Analysis and Complex Patient-ventilator Interactions During Mechanical Ventilation”, desarrollado por investigadores del CIBERES en la Corporación Parc Taulí pertenecientes al grupo de LLuis Blanch, se plantea como principal desafio la búsqueda de un sistema automático para la detección de interacciones complejas entre el paciente y el ventilador (CP-VI), definidas como cambios en el patrón respiratorio y/o agrupaciones de asincronías.
En una primera fase del proyecto ENTROPY-ICU se ha diseñado y validado una herramienta automatizada, personalizada y no invasiva, basada en el análisis de la entropía a partir de la monitorización de las señales de presión y flujo de las vías respiratorias, que permite detectar interacciones complejas en el paciente crítico ventilado en la UCI.
La metodología se basa en el empleo de métodos no-lineales, como la entropía muestral, para estudiar la irregularidad y complejidad de señales fisiológicas obtenidas del ventilador. Su validación se ha llevado a cabo en una base de datos registrados anteriormente en la que se seleccionaron aquellos pacientes que habían sufrido una autoextubación, dando buenos resultados en cuanto a alta especificidad y sensibilidad.
Los resultados se han publicado en la revista Scientific Reports: “Development and validation of a sample entropy‑based method to identify complex patient‑ventilator interactions during mechanical ventilation” y también se ha solicitado una patente europea: “A device and method for respiratory monitoring in mechanically ventilated patients”.
El creciente interés por el estudio de las asincronías en el campo de los cuidados intensivos, dado su rol pronóstico, avala la utilidad de esta herramienta. El siguiente paso será su evaluación y validación para la predicción del éxito o fracaso del destete de la ventilación mecánica, en base al análisis de la información registrada durante las horas previas a la realización de la prueba estándar de desconexión de la ventilación mecánica. El objetivo es mejorar las tasas de éxito de la desconexión de la ventilación mecánica, que actualmente se cifran en un 20-25%, aun en aquellos pacientes que han superado con éxito las pruebas estandarizadas previas a la extubación, y a su vez reducir las tasas de reintubación que se asocian a un peor pronóstico.
La correcta interpretación de los datos en tiempo real, en éste y otros escenarios clínicos, facilitará la toma de decisiones por parte del personal asistencial, y la optimización del manejo clínico de los pacientes a través de la personalización e individualización de los tratamientos.
El trabajo surge en el marco de un equipo pluridisciplinar integrado por profesionales de perfil clínico especialistas en Medicina Intensiva del Hospital Universitario Parc Taulí (Sabadell) y de la Fundació Althaia (Manresa) e investigadores biomédicos de distintas disciplinas (ingenieros, neuropsicólogos, biólogos) del Institut d’Investigació i Innovació Parc Taulí - I3PT.
Referencias:
“Development and validation of a sample entropy‑based method to identify complex patient‑ventilator interactions during mechanical ventilation” (PMID: 32807815)
“A device and method for respiratory monitoring in mechanically ventilated patients” (EP19383116).
ENTROPY-ICU "Entropy Analysis and Complex Patient-ventilator Interactions During Mechanical Ventilation” registrado en la plataforma Clinical Trials.gov (NCT04128124).
