Endoscopia bajo sueño inducido en la apnea obstructiva del sueño (DISE) o somnoscopia

Obstructive Slepp Apnea Syndrome (OSAS) has a significant prevalence in the adult population. When this syndrome is not treated, it can produce severe consequences on patients quality life and health. The Drug Induced Sleep Endoscopy (DISE) is a technique that evaluates the upper airway of snorers and SAOS patients. It is used a pharmacological sedation to induced natural slepp. These findings help to decide the best treatment for each patient when CPAP is not considered or tolerated.    El síndrome de la apnea obstructiva del sueño (SAOS) tiene una alta prevalencia en la población adulta y cuando no se trata, produce un deterioro en la salud y en la calidad de vida de los pacientes afectos. La endoscopia bajo sueño inducido (DISE) es una técnica diagnóstica que permite evaluar la vía aérea de pacientes roncadores y con SAOS. Para ello se utiliza una sedación farmacológica que simula el sueño natural. Sus hallazgos permiten ayudar a decidir que tratamiento es el más adecuado para estos pacientes cuando la CPAP no es una opción considerada o bien tolerada.

Adamgammadex

Adamgammadex is a new agent for reversing neuromuscular blockade induced by rocuronium or vecuronium. Due to its higher molecular weight, it requires a higher dose than sugammadex. Clinical studies in China suggest that it is well tolerated and comparable to sugammadex in recovering a TOF ratio ≥ 0.9 within 5 minutes, with fewer adverse effects such as anaphylaxis, recurarisation, bradycardia, and laryngospasm. However, further studies are needed to confirm its efficacy and safety.El adamgammadex es un nuevo agente reversor del bloqueo neuromuscular inducido por rocuronio o vecuronio. Debido a su mayor peso molecular, requiere una dosis más alta que el sugammadex. Estudios clínicos llevados a cabo en China sugieren que es bien tolerado y equiparable al sugammadex en la recuperación del TOF ratio ≥ 0,9 en 5 minutos, con menos efectos adversos como anafilaxis, recurarización, bradicardia y laringoespasmo. Sin embargo, se necesitan más estudios para confirmar su eficacia y seguridad

Radiología Intervencionista

The number of procedures performed in interventional radiology rooms is constantly increasing, which means that in many hospitals several anesthesiologists have been assigned daily to sedate or anesthetize these patients. We find ourselves under the framework of anesthesia outside the surgical area, where it will not be possible to immediately count on the entire arsenal of resources available there, nor with the help of other colleagues; For this reason, these rooms must be equipped with everything necessary to deal with any contingencies that may arise, with ventilation and difficult intubation leading them.El número de procedimientos que se realizan en las salas de radiología intervencionista aumenta constantemente, lo que hace que en muchos hospitales se haya destinado a diario varios anestesiólogos para sedar o anestesiar a estos pacientes. Nos encontramos bajo el marco de la anestesia fuera del área quirúrgica, donde no se podrá contar de manera inmediata ni con todo el arsenal de medios de los que allí dispone, ni con la ayuda de otros compañeros; por este motivo estas salas habrán de estar dotadas con todo lo necesario para hacer frente a las contingencias que pudieran presentarse, estando a la cabeza de ellas la ventilación y la intubación difícil

El árbol y el laberinto. Árboles de decisión.

A decision tree is a machine learning model that is used to estimate a target variable based on several input variables. This target variable can be either numerical (regression trees) or nominal (classification trees). The methodology for constructing decision trees for regression and classification is described, as well as their interpretation.Un árbol de decisión es un modelo de aprendizaje automático que se utiliza para estimar una variable objetivo basándose en varias variables de entrada. Esta variable objetivo puede ser tanto numérica (árboles de regresión) como nominal (árboles de clasificación). Se describe la metodología de construcción de árboles de decisión para regresión y clasificación, así como su interpretación

Anestesia en hemipelvectomía y reconstrucción con prótesis de cadera: A propósito de un caso clínico.

Thanks to advances in medicine, we are increasingly faced with more innovative surgeries, which pose a challenge in all aspects. Given this situation, we present a clinical case of an uncommon yet complex surgery, such as hemipelvectomy. Our objective is to provide a global and critical vision of the management of these patients, both intraoperatively and postoperatively, exposing our clinical case and assessing whether the management was correct or not after having reviewed the available bibliography in reference to it.Gracias a los avances en medicina, cada vez nos encontramos ante cirugías más novedosas, que suponen un reto en todos los aspectos. Ante esta situación, presentamos un caso clínico de una cirugía infrecuente a la par que compleja, como es la hemipelvectomía. Nuestro objetivo es aportar una visión global y crítica sobre el manejo de estos pacientes, tanto intraoperatoriamente como en el postoperatorio, exponiendo nuestro caso clínico y valorando si el manejo fue correcto o no tras haber revisado la bibliografía disponible en referencia e ello. 

Cirugía bariátrica : Bypass gástrico laparoscópico

Obesity is a multisystemic and proinflammatory disease whose prevalence has been growing exponentially in recent years. Obesity increases the risk of perioperative morbidity and mortality and post-surgical complications, mainly respiratory, cardiovascular and thrombotic. One of the critical points for the anesthesiologist in bariatric surgery is the management of the airway. These patients have a high incidence of difficulty in ventilation with a face mask, correct pre-oxygenation and placing the patient in the “ramp position” for intubation is essential. At the Hospital Universitario de Getafe opioid-free anesthesia is used. These recommendations should be taken into account in any obese patient who is going to undergo any type of surgery.La obesidad es una enfermedad multisistémica y proinflamatoria cuya prevalencia está creciendo de manera exponencial durante los últimos años. La obesidad per se aumenta el riesgo de morbimortalidad perioperatoria, así como de complicaciones postquirúrgicas principalmente respiratorias, cardiovasculares y trombóticas. Uno de los puntos críticos para el anestesiólogo en cirugía bariátrica es el manejo adecuado de la vía aérea. En estos pacientes destaca una mayor incidencia de dificultad en la ventilación con mascarilla facial, más frecuente que la dificultad en la intubación. Es fundamental realizar una correcta preoxigenación y la adecuada colocación del paciente en la “posición en rampa”. Como técnica anestésica en el Hospital Universitario de Getafe se emplea la anestesia libre de opioides. Las recomendaciones para el manejo intraoperatorio de los pacientes intervenidos de cirugía bariátrica se deben extrapolar a todos los pacientes con obesidad que van a ser intervenidos de cualquier tipo de cirugía

Futuras aplicaciones clínicas: ¿Y si pudiésemos prevenir la hipotensión arterial en función de algoritmos desarrollados a partir de las formas de la onda de presión arterial? Machine-learning Algorithm to Predict Hypotension Based on High-fidelity Arterial Pressure Waveform Analysis

Material: con algoritmos apropiados, los sistemas informáticos pueden aprender a detectar patrones y asociaciones en conjuntos de datos grandes. El objetivo de los autores fue aplicar el aprendizaje automático a las formas de onda de presión arterial y crear un algoritmo para predecir la hipotensión. El algoritmo detecta alteraciones tempranas en formas de onda que pueden anunciar el debilitamiento de los mecanismos compensatorios cardiovasculares que afectan la precarga, la poscarga y la contractilidad. Método: El algoritmo se desarrolló con dos fuentes de datos diferentes: una cohorte retrospectiva, utilizada para el entrenamiento, que consta de 1.334 registros de pacientes con 545.959 min de registro de forma de onda arterial y 25.461 episodios de hipotensión; y  una cohorte de hospital local prospectiva utilizada para la validación externa, que consta de 204 registros de pacientes con 33,236 min de registro de forma de onda arterial y 1.923 episodios de hipotensión. El algoritmo relaciona un gran conjunto de características calculadas desde la forma de onda de presión arterial de alta fidelidad hasta la predicción de un evento hipotensivo próximo (presión arterial media <65 mmHg). El análisis de la curva característica operativa del receptor evaluó el éxito del algoritmo en la predicción de la hipotensión, definida como la presión arterial media inferior a 65 mmHg. Resultados: Utilizando 3,022 características individuales por ciclo cardíaco, el algoritmo predijo hipotensión arterial con una sensibilidad y especificidad del 88% (85 a 90%) y 87% (85 a 90%) 15 minutos antes de un evento hipotensivo (área debajo de la curva, 0,95 [0,94 a 0,95]); 89% (87 a 91%) y 90% (87 a 92%) 10 minutos antes (área bajo la curva, 0,95 [0,95 a 0,96]); 92% (90 a 94%) y 92% (90 a 94%) 5 minutos antes (área debajo de la curva, 0,97 [0,97 a 0,98]). Conclusiones: Los resultados demuestran que se puede realizar un algoritmo de aprendizaje automático, con grandes conjuntos de datos de ondas arteriales de alta fidelidad, para predecir la hipotensión en los registros de pacientes quirúrgicos. ABSTRACT Background: With appropriate algorithms, computers can learn to detect patterns and associations in large data sets. The authors’ goal was to apply machine learning to arterial pressure waveforms and create an algorithm to predict hypotension. The algorithm detects early alteration in waveforms that can herald the weakening of cardiovascular compensatory mechanisms affecting preload, afterload, and contractility. Methods: The algorithm was developed with two different data sources: (1) a retrospective cohort, used for training, consisting of 1,334 patients’ records with 545,959 min of arterial waveform recording and 25,461 episodes of hypotension; and (2) a prospective, local hospital cohort used for external validation, consisting of 204 patients’ records with 33,236 min of arterial waveform recording and 1,923 episodes of hypotension. The algorithm relates a large set of features calculated from the highfidelity arterial pressure waveform to the prediction of an upcoming hypotensive event (mean arterial pressure < 65 mmHg). Receiver-operating characteristic curve analysis evaluated the algorithm’s success in predicting hypotension, defined as mean arterial pressure less than 65 mmHg. Results: Using 3,022 individual features per cardiac cycle, the algorithm predicted arterial hypotension with a sensitivity and specificity of 88% (85 to 90%) and 87% (85 to 90%) 15 min before a hypotensive event (area under the curve, 0.95 [0.94 to 0.95]); 89% (87 to 91%) and 90% (87 to 92%) 10 min before (area under the curve, 0.95 [0.95 to 0.96]); 92% (90 to 94%) and 92% (90 to 94%) 5 min before (area under the curve, 0.97 [0.97 to 0.98]). Conclusions: The results demonstrate that a machine-learning algorithm can be trained, with large data sets of high-fidelity arterial waveforms, to predict hypotension in surgical patients’ record

De la gallina al huevo. Estudios de casos y controles.

Un estudio de casos y controles es un tipo de diseño observacional, analítico, de direccionalidad retrógrada y de temporalidad mixta que compara la frecuencia con la que se asocia una determinada exposición en dos grupos diferentes, uno de ellos que presenta la enfermedad en estudio y otro de controles sanos. Repasamos sus medidas de asociación e impacto, así como los aspectos de su diseño más susceptibles de sesgos

El decálogo inteligente: Lectura crítica de trabajos que emplean aprendizaje.

The aspects that must be assessed for the critical appraisal of documents that use machine learning techniques are reviewed, including the selection of participants, the treatment of the data during the development of the model and its final implementation in clinical practice.Se revisan los aspectos que deben valorarse para la lectura crítica de trabajos que emplean técnicas de aprendizaje automático, incluyendo la selección de participantes, el tratamiento de los datos durante el desarrollo del modelo y su implementación final en la práctica clínica

Nefrectomía

Most surgical procedures on the kidney are performed laparoscopically, resulting in a decrease in surgical aggression, perioperative pain, and estimated bleeding. The anesthetic technique is based on the combination of standard general anesthesia with multimodal analgesia using abdominal wall blocks along with intravenous drugs that reduce perioperative opioid doses.La mayoría de los procedimientos quirúrgicos sobre el riñón se realizan por vía laparoscópica con la consecuente disminución de la agresión quirúrgica, dolor perioperatorio y sangrado estimado. La técnica anestésica se basa en la combinación de anestesia general estándar con analgesia multimodal mediante el empleo de bloqueos de la pared abdominal junto con fármacos intravenosos que disminuyan las dosis de opioides perioperatorios