MADRID, 10 Feb. (EUROPA PRESS) -
La detección temprana mediante inteligencia artificial (IA) de asincronías en la ventilación mecánica en pacientes críticos es un factor de influencia de un mejor pronóstico del paciente, según los resultados de un estudio de Better Care.
Esta ha sido la principal conclusión del estudio de cohorte publicado en la revista 'Critical Care Medicine', en el que han participado las Unidades de Medicina Intensiva del Hospital Parc Taulí de Sabadell y la Fundación Althaia de Manresa, y cuyo objetivo ha sido identificar, clústeres de asincronías paciente-ventilador, clústeres de doble ciclado y esfuerzos inspiratorios ineficaces en paciente crítico durante la ventilación mecánica e investigar su asociación con la mortalidad, la duración de la estancia en la UCI y la ventilación mecánica mediante la monitorización continua con software de Better Care.
Los investigadores han realizado el procesamiento y análisis de las señales del respirador capturadas continuamente y determinaron que, si las asincronías ocurren agrupadas en el tiempo y de manera frecuente se asocia con peores resultados clínicos.
En la misma línea, también han determinado que existe asociación entre la duración y potencia con el tiempo de la estancia del paciente en UCI, la duración de la de ventilación mecánica y la mortalidad.
"Estos hallazgos comportan un paso más hacia la ventilación mecánica de precisión y la medicina predictiva. Puesto que hasta la fecha se desconocía la influencia de los clústeres de asincronías en el pronóstico del paciente", ha explicado el investigador principal en el estudio, Rudys Magrans.
