Disfunción cardiaca diastólica

Heart failure is defined as a disorder of heart's inability to pump blood with normal efficiency for providing an adequate cardiac output in presence of a normal vein return. A great quantity of patients, that suffer from this disease have a normal ejection fraction or nearly normal, however they present a deficient ventricular relaxation. Knowing these particularities, offers us a widen field in the management with these patients who require a different therapeutics.La insuficiencia cardiaca se define como un trastorno en el cual existe una incapacidad del corazón para bombear el volumen de sangre suficiente para mantener el gasto cardiaco adecuado en presencia de un retorno venoso normal. Gran cantidad de pacientes con esta enfermedad tienen una fracción de eyección normal o casi normal; sin embargo poseen una deficiente relajación ventricular. El conocimiento de estas particularidades nos ofrece un amplio campo en el manejo de estos enfermos que requieren una terapia diferente

Sepsis relacionada con el catéter

We present the results of a descriptive study with a transverse design that included, in a prospective way, 409 patients admitted to the Intensive Care Unit of the Arnaldo Milian Castro Provincial University Hospital from June the 1st to May the 31st 2005. The infections related with venous catheters were studied with the aim of knowing its incidence, the most prevalent microorganisms, and at a same time to establish a sequential comparison in similar studies for the coming years. In the course of the research 17 bacteriemias were found (4.1%). The incidence density regarding the days of exposure to the risk factor was 7.9 bacteriemias per 1 000 days with central venous catheter. The catheter-related bacteriemias were originated predominantly by golden(s), acinetobacter and pseudomona.Se presentan los resultados de un estudio descriptivo de diseño transversal en el que se incluyeron, de forma prospectiva, 409 enfermos ingresados en la Unidad de Cuidados Intensivos del Hospital Provincial Universitario “Arnaldo Milián Castro” desde el 1ro de junio de 2004 hasta el 31 de mayo de 2005. Se estudiaron las infecciones relacionadas con catéteres venosos con el objetivo de conocer su incidencia, los microorganismos más prevalentes y de establecer una comparación secuencial en estudios similares en años futuros. Se detectaron 17 bacteriemias (4.1%). La densidad de incidencia en relación con los días de exposición al factor de riesgo fue de 7.9 bacteriemias por 1 000 días con catéter venoso central. Las bacteriemias por catéter fueron originadas, predominantemente, por staphylococcus áureo, acinetobacter y pseudomona

Sepsis nosocomial en Unidades de Cuidados Intensivos

The incidence of sepsis has been increased at annually rate of 8.7% in the United States and Europe as well. The fourth and the fith parts of nosocomial infections are diagnosed in the intensive care units, specially those with a bigger impact on the patient's evaluation such as bacteremy and preumony, though this area represents only the 5% to 10% of all hospital bed capacity. The knowledge about the importance of Intensive Care Units concerning the genesys of these infections as well as the interest of epidemiologists and intensivists on infection diseases in critic patients, have made possible to design programs in this important service. These programs are aimed to a nosocomial infection registry which would permit its control and administrative monitoring, and also to register the isolated microorganisms, including the sensibility to referent antibiotics in the intensive Care Unit and in other hospital services. Considering that the sepsis is at present an emerging disease with a high rate of mortality, the authors have decided to carry out an update on this topic.La incidencia de sepsis se ha incrementado, anualmente, a un ritmo de un 8,7% tanto en Estados Unidos como en Europa. La cuarta y la quinta partes de las infecciones nosocomiales se diagnostican en las unidades de cuidados intensivos, en especial aquellas con mayor impacto en la evolución de los pacientes como las neumonías y las bacteriemias, a pesar de ser un área que representa solamente entre el cinco y el 10% de las camas del hospital. El conocimiento de la importancia de las unidades de cuidados intensivos en la génesis de estas infecciones, y el interés de intensivistas y epidemiólogos en las enfermedades infecciosas del paciente crítico han facilitado el diseño de programas, en estos servicios, para el registro de las infecciones nosocomiales que permiten su control, el seguimiento administrativo y el registro de los microorganismos aislados, incluida la sensibilidad a los antibióticos de referencia tanto en la unidad como en otros servicios del hospital. Al considerar que la sepsis es en la actualidad una enfermedad emergente con alta mortalidad decidimos realizar una actualización del tema

Algorithms for risk stratification in patients with COVID-19

Introducción: la predicción del riesgo y los modelos predictivos son conocidos por su utilidad para estimar la planificación y la actuación en torno a las enfermedades. El presente trabajo tiene como objetivo desarrollar un sistema de algoritmos para la estratificación del riesgo en el proceso de atención a pacientes enfermos con COVID-19.Objetivo: desarrollar un sistema de algoritmos para la estratificación del riesgo en el proceso de atención a los pacientes con COVID-19.Métodos: los algoritmos se diseñaron a partir de un modelo predictivo desarrollado en una cohorte de 150 pacientes del Hospital “Manuel Fajardo” con el diagnóstico de COVID-19 en el período de marzo a junio de 2020. Fueron construidos con los resultados que se obtuvieron en las diferentes etapas de la investigación y el criterio de expertos de los autores. Incluye la aplicación del nomograma de predicción de riesgo creado con las variables que forman parte de los resultados definitivos del modelo.Resultados: para la evaluación inicial de los pacientes se tuvieron en cuenta la edad, las comorbilidades, las manifestaciones clínicas y la escala pronóstica Quick SOFA, que definen dónde ingresa el paciente. En las salas de hospitalización se incluyen la radiografía de tórax y la aplicación del nomograma de predicción que clasifica a los pacientes en alto o bajo riesgo. Se establecen pautas para el manejo del paciente alto riesgo y se realizan recomendaciones en el tratamiento una vez determinadas las  alteraciones en los exámenes complementarios.Conclusiones: los algoritmos para la estratificación del riesgo constituyen una herramienta para el tratamiento a pacientes con COVID-19 y ofrecen intervenciones terapéuticas que detienen la progresión de la enfermedad.Introduction: risk prediction and predictive models are known for their usefulness in estimating disease planning and action. The present work has the objective of developing a system of algorithms for risk stratification in the care process of patients with COVID-19.Introducción.Objective: to develop a system of algorithms for risk stratification in the care process of patients with COVID-19.Methods: the algorithms were designed based on a predictive model developed in a cohort of 150 patients from the “Manuel Fajardo” Hospital with the diagnosis of COVID-19 in the period from March to June 2020. They were constructed with the results obtained in the different stages of the research and the expert criteria of the authors. It includes the application of the risk prediction nomogram created with the variables that are part of the definitive results of the model.Results: for the initial evaluation of patients, age, comorbidities, clinical manifestations and the Quick SOFA prognostic scale were taken into account, which define where the patient is admitted. Chest X-ray and the application of the predictive nomogram, which classifies patients as high or low risk, are included in the hospitalization wards. Guidelines are established for the management of high-risk patients and treatment recommendations are made once the alterations in the complementary tests have been determined.Conclusions: risk stratification algorithms constitute a tool for the treatment of patients with COVID-19 and offer therapeutic interventions that halt disease progression