Estudio de la potencia de la inspiración como predictor del proceso de extubación en pacientes

La extubación de pacientes asistidos mediante ventilación mecánica sigue siendo un proceso fundamental en la práctica clínica, de especial atención en las unidades de cuidados intensivos. En este estudio se propone un nuevo índice de extubación basado en la potencia de la señal de flujo respiratorio (Pi). Se estudiaron un total de 132 pacientes sometidos al proceso de destete: 94 pacientes (GE) con resultado de éxito en la prueba, y 38 pacientes (GF) que fracasaron en el proceso de destete y tuvieron que ser reconectados al ventilador mecánico. La señal de flujo respiratorio fue procesada para obtener la potencia de la fase inspiratoria, considerando las siguientes etapas: a) detección del cruce por cero, b) detección del punto de inflexión, y c) obtención de la potencia de la señal hasta dicho punto. La detección de cruce por cero se realizó utilizando un algoritmo basado en umbrales. Los puntos de inflexión fueron marcados teniendo en cuenta el cero de la segunda derivada. La potencia de la fase inspiratoria se calculó a partir de la energía de la señal desde el cruce por cero hasta el punto de máxima inflexión. El nuevo índice fue evaluado como estimador de éxito en la extubación. Los resultados fueron analizados utilizando clasificadores como regresión logística, análisis discriminante lineal, árboles de decisión, teoría bayesiana, y máquinas de soporte vectorial. Los clasificadores Bayesianos presentaron los mejores resultados con una exactitud del 87%, y sensibilidad y especificidad de 90% y 81%, respectivamente.Postprint (published version

Análisis de coherencia y densidad espectral de potencia entre las señales de flujo respiratorio y la variabilidad del ritmo cardiaco en pacientes en proceso de extubación

Un considerable porcentaje de pacientes en procesos de extubación tienen problemas para mantener una respiración espontanea con la subsiguiente reintubación, razón por la cual se requiere de una técnica que no base sus criterios solo en el comportamiento fisiológico del paciente. En este estudio se realizó un análisis frecuencial entre las señales de flujo respiratorio y la variabilidad del ritmo cardiaco mediante el uso de los valores de coherencia, densidades espectrales de potencia cruzada y las frecuencias asociadas a los valores máximos de estos parámetros. Las mejores diferencias estadísticas se obtuvieron entre los grupos éxito y fracaso con un 78.9% de clasificación correcta, siendo la frecuencia del máximo de la densidad espectral de potencia el parámetro que mejor diferenciaba a ambos grupos.Postprint (published version

Analysis of the cardiorespiratory pattern of patients undergoing weaning using artificial intelligence

The optimal extubating moment is still a challenge in clinical practice. Respiratory pattern variability analysis in patients assisted through mechanical ventilation to identify this optimal moment could contribute to this process. This work proposes the analysis of this variability using several time series obtained from the respiratory flow and electrocardiogram signals, applying techniques based on artificial intelligence. 154 patients undergoing the extubating process were classified in three groups: successful group, patients who failed during weaning process, and patients who after extubating failed before 48 hours and need to reintubated. Power Spectral Density and time-frequency domain analysis were applied, computing Discrete Wavelet Transform. A new Q index was proposed to determine the most relevant parameters and the best decomposition level to discriminate between groups. Forward selection and bidirectional techniques were implemented to reduce dimensionality. Linear Discriminant Analysis and Neural Networks methods were implemented to classify these patients. The best results in terms of accuracy were, 84.61 ± 3.1% for successful versus failure groups, 86.90 ± 1.0% for successful versus reintubated groups, and 91.62 ± 4.9% comparing the failure and reintubated groups. Parameters related to Q index and Neural Networks classification presented the best performance in the classification of these patients.Peer ReviewedPostprint (published version