2024, Número 6
Predicción de la desconexión de la ventilación mecánica invasiva mediante tomografía de impedancia eléctrica aplicando una red neuronal**
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10.35366/119228
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Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 16
Paginas: 427-432
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RESUMEN
Introducción: el éxito del retiro de la ventilación mecánica (VM) se define por la ausencia de soporte ventilatorio 48 horas después de la extubación; el tiempo de retiro puede representar hasta 50% del tiempo total de ventilación. La tomografía por impedancia eléctrica (TIE) es una herramienta de imagen clínica no invasiva y libre de radiación para monitorear, en tiempo real y a la cabecera del paciente. Objetivo: comparar las diferencias en los cambios dinámicos del ΔEELI y las regiones de interés (ROI) por TIE durante la prueba de ventilación espontánea en pacientes con éxito o falla durante el retiro de la ventilación mecánica invasiva. Material y métodos: estudio observacional, longitudinal y analítico. Se incluyeron pacientes con requerimiento de ventilación mecánica invasiva por más de 72 horas. Se utilizó estadística descriptiva en las variables cuantitativas, expresando los datos como media y desviación estándar, o mediana y rango intercuartílico (RIC) acorde a la distribución, y como frecuencias y porcentajes en los datos categóricos. Posteriormente se realizó un análisis multivariado de regresión logística y una red neuronal (RN), ajustado para las variables con significancia clínica y estadística. La significancia estadística se estableció como una p < 0.05 o < 5%. Resultados: se incluyeron un total de 30 pacientes, los cuales se dividieron en dos grupos: éxito o fracaso de la extubación. Se obtuvo significancia estadística entre ambos grupos en las variables: SOFA con p = 0.015, APACHE II con p = 0.005, leucocitos con p = 0.001 y magnesio con p = 0.035. La probabilidad predicha resultante de la regresión logística multivariable (RLM) y la RN para todo el grupo se utilizó para obtener curvas ROC y el valor de corte de –7.5 de perdida posterior a la prueba de respiración espontánea (PRE) del ΔEELI ROI1. Conclusión: los pacientes que son sometidos a una PRE presentan cambios en la capacidad residual funcional asociada a pérdida del reclutamiento de las áreas ventiladas previamente en la VM. Con el advenimiento de la TIE, estos cambios pueden ser monitorizados de manera dinámica y a la cabecera del paciente en tiempo real, ofreciendo una herramienta pronostica en aquellos pacientes con alto riesgo de fracaso al retiro de la ventilación mecánica.** Concurso Académico de Investigación "Dr. Mario Shapiro" 2024. Ganador del tercer lugar.
ABREVIATURAS:
- CPAP/PS = presión positiva continua en las vías respiratorias/soporte de presión (Continuous Positive Airway Pressure/ Pressure Support)
- EELI = impedancia pulmonar al final de la espiración (End-Expiratory Pulmonary Impedance)
- EELV = volumen pulmonar al final de la espiración (End-Expiratory Lung Volumen)
- FEX = fracaso a la extubación
- PEEP = presión positiva al final de la espiración (Positive End-Expiratory Pressure)
- PRE = prueba de respiración espontánea
- ROC = característica operativa del receptor (Receiver Operating Characteristic)
- ROI = regiones de interés (Regions Of Interest)
- SIMV = ventilación obligatoria intermitente sincronizada (Synchronized Intermittent Mandatory Ventilation)
- TIE = tomografía por impedancia eléctrica
- UCI = Unidades de Cuidados Intensivos
- VM = ventilación mecánica
- ΔEELI = delta de impedancia pulmonar al final de la espiración (End-Expiratory Pulmonary Impedance)
INTRODUCCIóN
El retiro de la ventilación mecánica (RVM) es una intervención compleja. Hace setenta años, el Dr. Ibsen introdujo la revolucionaria técnica de ventilación con presión positiva durante la epidemia de polio en Copenhague que salvó innumerables vidas.1 En la década de 1970, la ventilación obligatoria intermitente sincronizada (SIMV) se utilizaba ampliamente como modo de destete de elección en la mayoría de las Unidades de Cuidados Intensivos (UCI).1 Antes de la aplicación de SIMV, las técnicas de destete consistían en desconectar a los pacientes del ventilador durante tres a cuatro minutos seguidos cada treinta minutos y determinar su tolerancia a una interrupción abrupta.1
El retiro de la ventilación mecánica se define como una disminución gradual del soporte ventilatorio en pacientes cuya causa subyacente de insuficiencia respiratoria está resuelta.2,3 El éxito del retiro se define por la extubación y la ausencia de soporte ventilatorio 48 horas después de la extubación.4 Por el contrario, el fracaso del retiro se define como la incapacidad de pasar una prueba de respiración espontánea (PRE) o la necesidad de reintubación dentro de las 48 horas posteriores a la extubación.5
El tiempo de retiro puede representar hasta 50% del tiempo total de ventilación.6 Este tiempo prolongado de ventilación invasiva aumenta el riesgo de sufrir complicaciones infecciosas, polineuropatía/miopatía por enfermedades críticas y traqueostomía con posterior ventilación invasiva extrahospitalaria.6 El pronóstico de los pacientes sometidos a un retiro prolongado es peor que el de un retiro simple.6 Se ha demostrado que la reintubación debido a insuficiencia respiratoria postextubación aumenta la mortalidad de 2.5 a 10 veces en comparación con los pacientes que no requieren reintubación.7
Se recomienda como el mejor método para determinar la preparación para la extubación una PRE, que comprende una evaluación enfocada de la capacidad de respirar del paciente.7 Comprende de 30 a 60 minutos con niveles bajos de presión de soporte o presión positiva continua en las vías respiratorias (CPAP/PS por sus siglas en inglés) a través del ventilador, o usando una pieza en T conectada al tubo endotraqueal.7
La mayoría de los pacientes, aproximadamente entre 60 y 70%, requerirán una interrupción mínima o nula del soporte ventilatorio y se extubarán sin dificultad después de la primera PRE, estos pacientes pueden clasificarse como destete simple.7 El restante 30-40% puede clasificarse como destete difícil, definido como requerir hasta tres PRE y siete días para lograr el éxito del retiro o destete prolongado definido como el requerimiento de más de tres PRE y más de siete días de retiro.7
La tomografía por impedancia eléctrica (TIE) es una herramienta de imagen clínica no invasiva y libre de radiación para monitorear, en tiempo real y a la cabecera del paciente.8 La reconstrucción de imágenes se basa en la estimación de los cambios de resistividad que se producen en los pulmones con la respiración.8 El aumento de la resistividad que se produce con la inflación pulmonar se debe al adelgazamiento y elongación de los tabiques alveolares, los cuales dificultan el paso de la corriente eléctrica.8
La TIE es una técnica desarrollada en los últimos años, que se basa en la emisión de ondas de impedancia desde 16 electrodos atados a sitios definidos en el tórax, generalmente entre la cuarta y sexta costillas para un tipo corporal positivo (el cuerpo está bien proporcionado y el ángulo abdominal superior es igual a 90o).9 Estos electrodos recogen la información de la impedancia en un espacio cráneo-caudal de aproximadamente 10 cm.10 Calcula la atenuación de las ondas de impedancia entre diferentes tejidos en el tórax y adopta el algoritmo correspondiente para reducirlo a una imagen tomográfica del tejido pulmonar.9 La onda de impedancia emitida por los electrodos de la TIE se atenúa de manera inconsistente en diferentes formas de tejido, lo que resulta en un valor de impedancia alto en áreas bien ventiladas, un valor disminuido en áreas menos ventiladas y un valor de impedancia basal (el mínimo) en áreas no ventiladas.9 Es similar a la tomografía computarizada convencional, pero la diferencia es que la TIE es continua y dinámica.9 La validación de la TIE está documentada a través de comparación con diferentes técnicas como la espirometría para la validación de los cambios en la impedancia regional y global, con el lavado de nitrógeno para la medición del volumen pulmonar al final de la espiración (EELV).10 Con la tomografía computarizada (TC) y la tomografía de emisión de positrones (SPECT y PET) como método para la medición de distribución regional del volumen pulmonar y para monitorizar técnicas de reclutamiento alveolar.11
La TIE se tiene cada vez más en cuenta como una herramienta de diagnóstico para guiar la distribución de la ventilación y el volumen pulmonar al final de la espiración en pacientes críticos que requieren ventilación mecánica (VM) debido a insuficiencia respiratoria. Otros escenarios clínicos diferentes, como la ventilación unipulmonar, el edema pulmonar, la succión endotraqueal o la respiración espontánea, han demostrado la utilidad de la TIE.12
La TIE permite determinar los cambios en la impedancia pulmonar al final de la espiración (EELI) −una estimación sustitutiva del volumen pulmonar al final de la espiración−, evaluar la distribución global y regional de volumen tidal (Vt) y obtener índices de la distribución espacial de la ventilación, como el índice de llenado no homogéneo global.13
El objetivo principal de este estudio es comparar las diferencias en los cambios dinámicos del ΔEELI y las regiones de interés (ROI) por TIE durante la PRE en pacientes con éxito o falla durante el retiro de la ventilación mecánica invasiva.
MATERIAL Y MéTODOS
Se realizó un estudio observacional, longitudinal y analítico, en pacientes mayores de 18 años de edad ingresados en la UCI, en un periodo comprendido entre mayo 2023 y mayo 2024. Se incluyeron pacientes con requerimiento de ventilación mecánica invasiva por más de 72 horas a causa de patología de origen respiratorio, pacientes elegidos para PRE por resolución de cuadro que originó intubación orotraqueal. Se excluyeron a los pacientes con índice de masa corporal (IMC) > 35 kg/m2, pacientes con patología neurológica, arritmias cardiacas potencialmente mortales o isquemia cardiaca, pacientes con marcapasos cardiacos o dispositivos electrónicos implantados, patología de columna o neuromuscular.
Procedimiento. Los pacientes elegibles para PRE que contaban con los siguientes criterios: 1) enfermedad primaria causante de insuficiencia respiratoria controlada; 2) presión parcial de oxígeno (PaO2)/fracción de oxígeno inspirado (FiO2) ≥ 150 mmHg; 3) presión positiva al final de la espiración (PEEP) ≤ 8 cm H2O; 4) estado hemodinámico estable con apoyo vasopresor mínimo o, preferiblemente, sin él; 5) pruebas predictoras de extubación exitosa positivas; 6) temperatura corporal < 38 oC; 7) sin acidosis respiratoria pH > 7.30, HCO3- < 30 mmol/L, o presión parcial de dióxido de carbono (PaCO2) < 45 mmH2O; 8) nivel de hemoglobina ≥ 80 g/L; 9) ausencia de delirio, escala de coma de Glasgow ≥ 8 puntos y 10) electrolitos plasmáticos en rango normal (Na 135 a 145 mEq/L, K 3.7 a 5.2 mEq/L).
Se colocó el cinturón de TIE de 16 electrodos, del tamaño adecuado al paciente, alrededor del tórax del paciente entre los espacios intercostales 4 y 6, y se conectó al dispositivo TIE (PulmoVista 500; Draeger Medical GmbH, Lübeck, Alemania). Se registraron todos los datos de impedancia, las imágenes de TIE se dividieron en cuatro regiones de interés (ROI) en el modo horizontal: ROI1, ROI2, ROI3 y ROI4. La suma de los valores de impedancia de las ROI se tomó como la impedancia global (GI), también se obtuvieron las imágenes de impedancia pulmonar al final de la espiración (ΔEELI). Se obtuvieron las mediciones, eligiendo tres puntos de tiempo: una medición previa a la PRE, 30 minutos después de iniciada la PRE y 30 minutos posterior a extubación. Se recogieron detalles sobre las características demográficas de los pacientes: diagnóstico primario, diagnóstico principal al ingreso a la UCI, gases en sangre arterial previo a la PRE, a los 30 minutos de la PRE y 30 minutos después de la extubación, niveles de hemoglobina, plaquetas, leucocitos y química sanguínea en ambos grupos.
Análisis estadístico. Se evaluó la normalidad de los datos con la prueba Kolmogorov-Smirnov. Se utilizó estadística descriptiva en las variables cuantitativas, expresando los datos como media y desviación estándar, o mediana y rango intercuartílico (RIC) acorde a la distribución, y como frecuencias y porcentajes en los datos categóricos. Se evaluaron los cambios en las variables de interés en los tres tiempos de medición utilizando la prueba Kruskal Wallis o ANOVA de medidas repetidas. Se compararon los deltas de cambio entre pacientes con prueba exitosa y fallida utilizando la prueba t de Student para muestras independientes. Se consideró significancia estadística un valor p < 0.05 o < 5%. Se utilizó el programa estadístico SPSS versión 21.0 de IBM SPSS Statistics.
Aspectos éticos. Se siguieron las recomendaciones y declaraciones de Helsinki y se obtuvo la aprobación del Comité de Ética Institucional para la realización del estudio. Asimismo, se integraron a los pacientes cuyos familiares habían firmado el consentimiento informado.
RESULTADOS
Se incluyeron un total de 30 pacientes (16 hombres y 14 mujeres), los cuales fueron distribuidos en dos grupos: aquellos en quienes la prueba de extubación fue exitosa (21 pacientes) y aquellos con fracaso a la extubación (9 pacientes). En la Tabla 1 se muestran las características clínicas de los pacientes de ambos grupos, se obtuvo significancia estadística entre ambos grupos en las variables: Evaluación Secuencial del Fallo Orgánico (SOFA por sus siglas en inglés) con p = 0.015, Fisiología Aguda y Sistema de Clasificación de Enfermedades Crónicas II (APACHE II por sus siglas en inglés) con p = 0.005, leucocitos con p = 0.001 y magnesio con p = 0.035. Posteriormente, las variables respiratorias determinadas por la TIE fueron analizadas por regresión logística multivariada para identificar las variables independientes predictoras de fracaso a la extubación. Se realizó una regresión logística multivariable (RLM) con base en todo el conjunto de datos y se utilizó para predecir la probabilidad de fracaso a la extubación (FEX) obteniendo ΔEELI como la variable asociada al FEX. Se utilizaron las curvas de características operativas del receptor (ROC por sus siglas en inglés) para medir la capacidad discriminativa de la ecuación logística y determinar su significado clínico predictivo en términos de riesgo (odds ratio).
MODELO DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES
Posteriormente se utilizó una red neuronal artificial de tres capas (una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida) con un modelo de perceptrón multicapa para medir cada predictor del ΔEELI de FEX sobre la base de su significación estadística (Figura 1). La capa de entrada de la red neuronal artificial fue la misma que las variables ingresadas en el análisis de regresión logística. La capa de salida fue una variable binaria en la que una categoría representaba a los pacientes con FEX (1) y la otra representaba a los que no tuvieron FEX (0). Todo el grupo fue asignado aleatoriamente a un grupo de entrenamiento (70%) y a un grupo de prueba (30%) a través de un generador de números aleatorios para el posterior análisis de la red neuronal artificial (Figura 2). La regla de aprendizaje utilizó la propagación hacia atrás del error, de modo que los pesos sinápticos se actualizaron después de cada registro de datos de entrenamiento. Las funciones de activación de ingreso y salida consistieron en tangente hiperbólica y softmax (ref), se obtuvo el ΔEELI ROI1 como la capa que presentó más perdida durante la prueba de respiración espontánea.
La probabilidad predicha resultante de la regresión logística multivariable y la red neuronal (RN) para todo el grupo se utilizaron para obtener curvas ROC y un valor de corte de –7.5 de perdida posterior a la PRE del ΔEELI ROI1. La sensibilidad, la especificidad y la eficiencia predictiva comparadas de los dos modelos se muestran en la Tabla 2.
DISCUSIóN
Nuestros hallazgos sugieren que la perdida en el ΔEELI posterior a la PRE, refleja los cambios de volumen pulmonar al final de la espiración considerada como un subrogado de la capacidad residual funcional al final de la espiración (CRF) y que puede estar asociado con fenómenos de reclutamiento/desreclutamiento. Predominantemente en ΔEELI ROI1 posterior al término de la PRE reflejan mayores tasas de fracaso en el retiro de la ventilación mecánica. Además, la curva ROC indica alta sensibilidad y especificidad del ΔEELI ROI1 para predecir fracaso de la extubación.
Nuestros resultados son similares a los reportados por Longhini y colaboradores13 en un estudio de 78 pacientes analizados mediante TIE; en comparación con los pacientes que tuvieron éxito en el retiro de la ventilación mecánica, los pacientes que fallaron se caracterizaron por una mayor pérdida temprana en el ΔEELI durante la PRE. Bickenbach y colaboradores14 también informaron el fracaso en la PRE con la perdida de ΔEELI a los 15 minutos de inicio de PRE con una PRE en pieza en T.
Lima y colaboradores15 reportaron un descenso significativo y progresivo en el ΔEELI en aquellos pacientes que fracasaron a la PRE durante una prueba de pieza en T, a diferencia de los pacientes sometidos a PRE con ventilación con presión soporte en los cuales no obtuvieron diferencias de variación de ΔEELI independientemente del resultado del retiro de la VM, lo cual sugiere una despresurización pulmonar abrupta de los pacientes sometidos a PRE en pieza en T. Igual que nuestros resultados, observaron una pérdida de ΔEELI mayor al término de 30 minutos de PRE.
En una UCI polivalente, Wisse y asociados16 reportaron en 23 pacientes un descenso del ΔEELI durante la PRE, la cual no tuvo recuperación a su nivel basal después de reiniciar la VM, lo que refleja una caída en el volumen pulmonar al final de la espiración.
CONCLUSIONES
Los pacientes que son sometidos a una PRE presentan cambios en la capacidad residual funcional asociada a pérdida del reclutamiento de las áreas ventiladas previamente en la VM. Con el advenimiento de la TIE, estos cambios pueden ser monitorizados de manera dinámica y a la cabecera del paciente en tiempo real, ofreciendo una herramienta pronóstica en sujetos con alto riesgo de fracaso al retiro de la ventilación mecánica. Hasta donde tenemos información, nuestro estudio es el primero en determinar los cuadrantes del ΔEELI en pacientes con patología respiratoria, que están asociados al fracaso del retiro de la VM; sin embargo, nuestros resultados necesitan ser replicados en una población más extensa. Por otro lado, se trata del primer estudio en el que se utilizaron dos algoritmos de inteligencia artificial RL y RN para predecir el éxito o fracaso de la extubación.
REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)
Longhini F, Maugeri J, Andreoni C, Ronco C, Bruni A, Garofalo E, et al. Electrical impedance tomography during spontaneous breathing trials and after extubation in critically ill patients at high risk for extubation failure: a multicenter observational study. Ann Intensive Care. 2019;9(1):88. doi: 10.1186/s13613-019-0565-0
AFILIACIONES
1 Instituto Nacional de Enfermedades Respiratorias, Ismael Cosío Villegas. Ciudad de México, México.
2 Hospital Obrero No. 1. La Paz, Bolivia.
Relación de conflicto de intereses: los autores declaran no tener ningún tipo de conflicto de intereses.
Patrocinios: los autores declaran no haber recibido patrocinio para la realización del estudio.
CORRESPONDENCIA
Ibzan Jahzeel Salvador Ibarra. E-mail: ibzjah@gmail.comRecibido: 18/09/2024. Aceptado: 24/10/2024.