Comparación de tres escores para determinar el riesgo nutricional en pacientes críticos ventilados por COVID-19

Trabajo Final Especialización - Estudio Prospectivo ObservacionalIntroducción: En la unidad de cuidados intensivos (UCI), la identificación de los pacientes con riesgo nutricional (RN) alto permitiría potencialmente obtener el máximo beneficio de la terapia nutricional artificial optimizada. La pandemia de COVID-19 provocó un aumento dramático de ingresos en la UCI debido al síndrome respiratorio agudo severo. La puntuación NUTRIC (con IL-6) y sus variantes NUTRICm (sin IL-6) y NUTRICpcr (PCR en lugar de IL-6) se propusieron para valorar el RN específicamente en críticos. Este estudio tuvo como objetivo comparar estos escores para la valoración del RN en pacientes críticos ventilados por COVID-19. Material y métodos: Estudio prospectivo, observacional. Se incluyeron pacientes >18 años, ventilados con COVID-19 y >72horas de internación. Los datos de los pacientes se compararon entre el RN alto y bajo del NUTRIC, NUTRICpcr y NUTRICm mediante los test Chi-cuadrado, Fisher, t-Student o Wilcoxon. La discriminación de la mortalidad se realizó por regresión logística en función del AUC ROC de cada escore. El acuerdo en la clasificación y la comparación del alto riesgo nutricional entre el NUTRIC, NUTRICpcr y NUTRICm se analizó mediante la prueba de Kappa y la prueba Chi-cuadrado. Resultados: Se analizaron 418 pacientes. La mediana (RIQ) de edad y del APACHE II fue: 54 años (6-61) y 13 puntos (10-19). Fallecieron en UCI el 79%. La mediana (RIQ) en puntos del NUTRIC fue: 3 (2-4), del NUTRICpcr: 3 (2-4) y del NUTRICm 3 (3-5). El AUCROC (IC95%) del NUTRIC, NUTRICm y NUTRICpcr para discriminar mortalidad fue: 0.661 (0,598-0,724), 0,659 (0,596-0,722) y 0,635 (0,572-0,697). El índice kappa fue: 0,8461 (coincidencia: 95,7%) entre NUTRIC y NUTRICpcr, 0,7349 (coincidencia: 91,9 %) entre NUTRIC y NUTRICm y 0,8841(coincidencia: 96,2%) entre NUTRICm y NUTRICpcr. El porcentaje de pacientes clasificados como alto RN mostro diferencias significativas entre NUTRIC y NUTRICm (14,6% vs 22,7%, p 0,0033). Conclusión: En pacientes críticos ventilados con COVID-19, los tres escores de riesgo nutricional estudiados describen la población y discriminan la mortalidad en forma similar. Si bien concuerdan entre sí, la clasificación del RN alto varía según cuál de ellos se utilice, con una mayor prevalencia con el NUTRICm.Fil:Luchitta, Claudina Andrea. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Médicas. Carrera de Especialización en Terapia Intensiva. Rosario; Argentin

Detecting slope deformation using two-pass differential interferometry: Implications for landslide studies on Earth and other planetary bodies

Landslide features have been identified on Earth and the Moon, Mars, Venus, as well on the Jovian moons. By focusing on a terrestrial landslide complex we test the operational parameters of RADARSAT-1 and the use of two-pass differential interferometry to detect change, to map its extent, and to measure the amount of movement over a given time period. RADARSAT-1 was chosen because of its variable imaging modes and geometry. For investigations of landslide motions using remote sensing techniques, repeat-pass data are required. Synthetic aperture radar (SAR) interferometry (InSAR) can ideally monitor movements across the whole surface of a landslide to a millimeteric precision, yielding a coverage significantly better than that obtained by ground instrumentation. Obtaining optimal data for InSAR analysis requires controlled orbital characteristics and imaging geometries, an understanding of the landslide characteristics and behavior, a cooperative surface, and mitigation of the factors that can affect phase. Using two-pass differential interferometry, a slope deformation map has been generated from RADARSAT-1 data for part of the Black Ven landslide (2°52′W, 50°40′N), on the south coast of England. Four months separate the InSAR pair during which time 0.03 m of subsidence was measured. From this a movement rate of 0.09 m/yr can be calculated. This agrees well with ground observations and an in situ record of movement, thus demonstrating that the technique can be used to investigate landslides. With further refinement it can provide more direct measurements of landslide deformation on Earth and other planetary bodies than are currently available