Atrás

Ciclos de apagado inspiratorio automáticos para una mejor sincronización entre el paciente y el respirador

Noticias

Fecha: 07.10.2022

Un estudio reciente mostró que el control automatizado de los ciclos de apagado inspiratorio del respirador basado en el análisis en tiempo real de las formas de onda proporcionó un medio fiable para mejorar la sincronización en pacientes con ventilación mecánica (1).
Ciclos de apagado inspiratorio automáticos para una mejor sincronización entre el paciente y el respirador

El estudio prospectivo aleatorizado y con grupos cruzados se llevó a cabo en la UCI de una universidad italiana en 15 pacientes difíciles de destetar con mecánica pulmonar normal u obstructiva sometidos a ventilación en modo de presión de soporte. Los investigadores compararon el control automatizado de los ciclos de apagado inspiratorio tanto en el valor de referencia como en la presión de soporte alta (aumento del 50 %) con la configuración estándar de los ciclos de apagado inspiratorio (ETS establecido en el 25 % del flujo inspiratorio máximo), así como los ciclos de apagado inspiratorio optimizados por un profesional clínico experto tanto en el valor de referencia como en la presión de soporte alta. 

Disminución de retrasos en los ciclos y esfuerzos ineficaces

Los resultados mostraron una disminución significativa de más del 85 % en retrasos de los ciclos (407 ms frente a 59 ms) con ajustes automáticos en comparación con ajustes estándar en el modo de presión de soporte del valor de referencia, de modo que se superó la reducción del criterio de valoración principal del 75 %. El número de esfuerzos ineficaces disminuyó más de un 75 % (12,5 % frente al 2,8 %), de modo que superó el criterio de valoración secundario de una reducción del 50 %.

El retraso en los ciclos con la automatización también fue más breve que con la optimización de un experto tanto en el valor de referencia como en la presión de soporte alta. Con una presión de soporte alta, el retraso en los ciclos aumentó en el grupo con optimización de un experto, pero no en el grupo automatizado, y se mantuvo significativamente más largo incluso después de la segunda optimización. 

En ambos niveles de presión de soporte, la duración de la asincronía fue significativamente inferior con la configuración automatizada que con la optimización del experto. De manera similar, el volumen tidal disminuyó con la configuración automatizada en ambos niveles. 

Optimización automatizada en comparación con la optimización de un experto

Los autores descubrieron que los ciclos de apagado inspiratorio automático eran tan eficientes, o incluso mejores, que los optimizados por un experto a la hora de mejorar la interacción entre el paciente y el respirador, y superior en términos de disminución del retraso en el ciclo. Esto puede deberse a que el disparo espiratorio se adapta en tiempo real al esfuerzo del paciente, a diferencia de la sensibilidad fija aunque personalizada cuando estaba optimizada por el experto.

Consulte la cita completa a continuación (Mojoli F, Orlando A, Bianchi IM et al. Waveforms-guided cycling-off during pressure support ventilation improves both inspiratory and expiratory patient-ventilator synchronisation [publicado en Internet antes de su impresión, 6 de septiembre de 2022]. Anaesth Crit Care Pain Med. 2022;41(6):101153. doi:10.1016/j.accpm.2022.1011531).

 

Waveforms-guided cycling-off during pressure support ventilation improves both inspiratory and expiratory patient-ventilator synchronisation.

Mojoli F, Orlando A, Bianchi IM, et al. Waveforms-guided cycling-off during pressure support ventilation improves both inspiratory and expiratory patient-ventilator synchronisation [published online ahead of print, 2022 Sep 6]. Anaesth Crit Care Pain Med. 2022;41(6):101153. doi:10.1016/j.accpm.2022.101153

OBJECTIVE To test the performance of a software able to control mechanical ventilator cycling-off by means of automatic, real-time analysis of ventilator waveforms during pressure support ventilation. DESIGN Prospective randomised crossover study. SETTING University Intensive Care Unit. PATIENTS Fifteen difficult-to-wean patients under pressure support ventilation. INTERVENTIONS Patients were ventilated using a G5 ventilator (Hamilton Medical, Bonaduz, Switzerland) with three different cycling-off settings: standard (expiratory trigger sensitivity set at 25% of peak inspiratory flow), optimised by an expert clinician and automated; the last two settings were tested at baseline pressure support and after a 50% increase in pressure support. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS Ventilator waveforms were recorded and analysed by four physicians experts in waveforms analysis. Major and minor asynchronies were detected and total asynchrony time computed. Automation compared to standard setting reduced cycling delay from 407 ms [257-567] to 59 ms [22-111] and ineffective efforts from 12.5% [3.4-46.4] to 2.8% [1.9-4.6]) at baseline support (p < 0.001); expert optimisation performed similarly. At high support both cycling delay and ineffective efforts increased, mainly in the case of expert setting, with the need of reoptimisation of expiratory trigger sensitivity. At baseline support, asynchrony time decreased from 39.9% [27.4-58.7] with standard setting to 32% [22.3-39.4] with expert optimisation (p < 0.01) and to 24.4% [19.6-32.5] with automation (p < 0.001). Both at baseline and at high support, asynchrony time was lower with automation than with expert setting. CONCLUSIONS Cycling-off guided by automated real-time waveforms analysis seems a reliable solution to improve synchronisation in difficult-to-wean patients under pressure support ventilation.