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

Estudio del patrón respiratorio en pacientes ancianos

La clínica relacionada con los pacientes ancianos, refleja una elevada incidencia de enfermedades de origen cardíaco y respiratorio. Alteraciones en el patrón respiratorio como son la respiración periódica (PB) y la respiración Cheyne-Stokes (CSR) pueden estar relacionadas con la insuficiencia cardíaca crónica (ICC). En este estudio se propuso caracterizar estos patrones respiratorios a partir de la envolvente de la señal de flujo respiratorio, aplicando técnicas de análisis frecuencial y de tiempo-frecuencia. Se estudiaron registros de 45 pacientes ancianos (25 pacientes con patrón PB y 20 pacientes con respiración no periódica (nPB)). Se analizaron los resultados considerando todas las posibles combinaciones de tipos de patrones: pacientes con patrones PB (con y sin apnea) vs nPB, y patrones CSR vs PB, CSR vs nPB y PB vs nPB. En el análisis tiempo-frecuencia se obtuvo la mayor exactitud (76.3%) con parámetros correspondientes a la variabilidad frecuencial y la desviación del pico de potencia, al comparar pacientes con patrón respiratorio nPB vs PB. Considerando segmentos de señal de 5 minutos, la potencia de pico de modulación, la variabilidad frecuencial y los rangos intercuartílicos presentaron los mejores resultados, con una exactitud del 72.8% al comparar los tres grupos (nPB, PB y CSR), y del 74.2% al comparar patrones PB vs nPB.Postprint (published version

Assessment of respiratory flow cycle morphology in patients with chronic heart failure

Breathing pattern as periodic breathing (PB) in chronic heart failure (CHF) is associated with poor prognosis and high mortality risk. This work investigates the significance of a number of time domain parameters for characterizing respiratory flow cycle morphology in patients with CHF. Thus, our primary goal is to detect PB pattern and identify patients at higher risk. In addition, differences in respiratory flow cycle morphology between CHF patients (with and without PB) and healthy subjects are studied. Differences between these parameters are assessed by investigating the following three classification issues: CHF patients with PB versus with non-periodic breathing (nPB), CHF patients (both PB and nPB) versus healthy subjects, and nPB patients versus healthy subjects. Twenty-six CHF patients (8/18 with PB/nPB) and 35 healthy subjects are studied. The results show that the maximal expiratory flow interval is shorter and with lower dispersion in CHF patients than in healthy subjects. The flow slopes are much steeper in CHF patients, especially for PB. Both inspiration and expiration durations are reduced in CHF patients, mostly for PB. Using the classification and regression tree technique, the most discriminant parameters are selected. For signals shorter than 1 min, the time domain parameters produce better results than the spectral parameters, with accuracies for each classification of 82/78, 89/85, and 91/89 %, respectively. It is concluded that morphologic analysis in the time domain is useful, especially when short signals are analyzed.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Cuantificación de la recurrencia en el estudio de la variabilidad del ritmo cardiaco y la duración del ciclo respiratorio en pacientes en proceso de extubación

El sistema nervioso autónomo regula el comportamiento de los sistemas cardiaco y respiratorio. Su evaluación durante la retirada de la ventilación mecánica puede proporcionar información sobre el comportamiento cardiorespiratorio de los pacientes. Este trabajo propone el análisis de la variabilidad del ritmo cardiaco (HRV) y la duración del ciclo respiratorio (TTot) aplicando la técnica ‘Recurrence Plot (RP)’ y su interacción ‘Joint Recurrence Plot (JRP)’. Se han analizado 131 pacientes, asistidos mediante ventilación mecánica, en proceso de extubación: 92 pacientes con éxito en la extubación (grupo E) y 39 pacientes que no pudieron mantener la respiración espontánea y fracasaron en la extubación (grupo F). Obtenida la matriz de recurrencia para cada señal, se calcularon parámetros que permitían cuantificar la recurrencia de éstas. Los resultados muestran que parámetros como el determinismo (DET), la duración media de la línea diagonal (L), y la entropía (ENTR), presentaron diferencias estadísticamente significativas aplicando RP en las series TTot, pero no en HRV. Al comparar la interacción entre los grupos con JRP, todos los parámetros han sido relevantes. En todos los casos, valores medios del análisis de la cuantificación de recurrencia es mayor en el grupo E que en el grupo F. Las principales diferencias entre los grupos se encuentran en las estructuras diagonales y verticales de la recurrencia conjunta.Postprint (published version

Record linkage Applied to a clinical trial and cohort study

SIGLEAvailable from British Library Document Supply Centre-DSC:DXN004918 / BLDSC - British Library Document Supply CentreGBUnited Kingdo

Analysis of the respiratory pattern variability of patients in weaning process using autoregressive modeling techniques

One of the most challenging problems in intensive care is the process of discontinuing mechanical ventilation, called weaning process. An unnecessary delay in the discontinuation process and an early weaning trial are undesirable. This paper proposes to analysis the respiratory pattern variability of these patients using autoregressive modeling techniques: autoregressive models (AR), autoregressive moving average models (ARMA), and autoregressive models with exogenous input (ARX). A total of 153 patients on weaning trials from mechanical ventilation were analyzed: 94 patients with successful weaning (group S); 38 patients that failed to maintain spontaneous breathing(group F), and 21 patients who had successful weaning trials,but required reintubation in less than 48 h (group R). The respiratory pattern was characterized by their time series. The results show that significant differences were obtained with parameters as model order and first coefficient of AR model, and final prediction error by ARMA model. An accuracy of 86% (84% sensitivity and 86% specificity) has been obtained when using order model and first coefficient of AR model, and mean of breathing duration.Postprint (published version

Analysis of the respiratory pattern variability of patients in weaning process using autoregressive modeling techniques

One of the most challenging problems in intensive care is the process of discontinuing mechanical ventilation, called weaning process. An unnecessary delay in the discontinuation process and an early weaning trial are undesirable. This paper proposes to analysis the respiratory pattern variability of these patients using autoregressive modeling techniques: autoregressive models (AR), autoregressive moving average models (ARMA), and autoregressive models with exogenous input (ARX). A total of 153 patients on weaning trials from mechanical ventilation were analyzed: 94 patients with successful weaning (group S); 38 patients that failed to maintain spontaneous breathing(group F), and 21 patients who had successful weaning trials,but required reintubation in less than 48 h (group R). The respiratory pattern was characterized by their time series. The results show that significant differences were obtained with parameters as model order and first coefficient of AR model, and final prediction error by ARMA model. An accuracy of 86% (84% sensitivity and 86% specificity) has been obtained when using order model and first coefficient of AR model, and mean of breathing duration

Characterization of the respiratory pattern variability of patients with different pressure support levels

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Analysis of the breathing pattern in elderly patients using the Hurst exponent applied to the respiratory flow signal

Due to the increasing elderly population and the extensive number of comorbidities that affect them, studies are required to determine future increments in admission to emergency departments. Some of these studies could focus on the relation between chronic diseases and breathing pattern in elderly patients. Variations in the fractal properties of respiratory signals can be associated with several diseases. To determine the relationship between these variations and breathing patterns, and to quantify the fractal properties of respiratory flow signals, we estimated the Hurst exponent (H). Detrended fluctuation analysis (DFA) and discrete wavelet transform-based estimation (DWTE) methods were applied. The estimation methods were analyzed using simulated data series generated by fractional Gaussian noise. 43 elderly patients (19 patients with a non-periodic breathing pattern - nPB, and 24 patients with a periodic breathing pattern - PB) were studied. The results were evaluated according to the length of data and the number of averaged data series used to obtain a good estimation. The DWTE method estimated the respiratory flow signals better than the DFA method, and obtained Hurst values clustered by group. We found significant differences in the H exponent (p = 0.002) between PB and nPB patients, which showed different behavior in the fractal properties.Peer ReviewedPostprint (published version