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Sistema identifica a pacientes ventilados con riesgo de infección

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 28 Jun 2018
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Imagen: un algoritmo automatizado diseñado para detectar pacientes ventilados con riesgo de infección (Fotografía cortesía de Bigstock).
Imagen: un algoritmo automatizado diseñado para detectar pacientes ventilados con riesgo de infección (Fotografía cortesía de Bigstock).
Un sistema automatizado para detectar pacientes ventilados mecánicamente con riesgo de eventos asociados con el ventilador es mejor que los métodos de vigilancia tradicionales, según un estudio nuevo.

Desarrollado en el Hospital General de Massachusetts (MGH, Boston, EUA), el Instituto de Tecnología de Georgia (Atlanta, EUA), y la Facultad de Medicina de Harvard (HMS; Boston, MA, EUA), el proceso automatizado utiliza un algoritmo que analiza datos fisiológicos para detectar aumentos en la presión positiva al final de la espiración (PEEP) y la fracción de oxígeno inspirado (FiO2); consulta las historias clínicas electrónicas (HCE) para la presencia de leucopenia o de leucocitosis y los datos de inicio del tratamiento con antibióticos; y recupera e interpreta los informes de microbiología.

Con base en los datos, el algoritmo puede determinar si se cumplieron los criterios para un evento asociado al ventilador y, de ser así, qué nivel de evento:

• Una condición asociada al ventilador (VAC), un aumento en la necesidad de oxígeno del paciente sin evidencia de infección.
• Una infección relacionada al ventilador con complicación asociada (IVAC, por su sigla en inglés), con una mayor necesidad de oxígeno acompañada de signos de infección, como fiebre, recuento elevado de glóbulos blancos o una formulación de antibióticos.
• Y, una posible neumonía asociada a respirador (VAP), con evidencia de crecimiento bacteriano en el sistema respiratorio, junto con los factores enumerados anteriormente.

Un estudio de validación para probar el algoritmo siguió a 1.234 pacientes ingresados en la unidad de cuidados intensivos (UCI), de los que 431 recibieron asistencia respiratoria. Durante ese período, la vigilancia manual produjo exactitudes del 71%, 98% y 87%, respectivamente, mientras que los resultados para el sistema automatizado fueron del 85%, 99% y 100% de exactitud. La caída en la exactitud del sistema automatizado durante el período de validación fue el resultado de una interrupción temporal de la disponibilidad de datos mientras el software se actualizaba. El estudio fue publicado el 17 de mayo de 2018 en la revista Infection Control & Hospital Epidemiology.

“La vigilancia manual cometió muchos más errores que la vigilancia automatizada, incluidos los falsos positivos, informando casos que, cuando fueron revisados, no cumplían los criterios para lo que se denominan eventos asociados con el ventilador; clasificaciones erróneas, informando un evento como más o menos serio de lo que realmente fue; y la incapacidad de detectar e informar los casos que, en una inspección más cercana, realmente cumplían con los criterios”, dijo la autora principal, Erica Shenoy, MD, PhD, de la división MGH de enfermedades infecciosas. “Por el contrario, siempre que los datos electrónicos necesarios estuvieran disponibles, el método automático funcionaba perfectamente”.

La vigilancia tradicional de los pacientes que reciben ventilación mecánica implica el registro manual de la configuración del ventilador cada 12 horas y se ajusta a lo largo del día para adaptarse a las necesidades del paciente. Los ajustes, que reflejan la presión necesaria para mantener abiertos los pulmones de un paciente al final de la respiración y el porcentaje de oxígeno que se administra al paciente, son revisados por un profesional de control de infecciones en busca de signos que indiquen una posible VAP.

Enlace relacionado:
Hospital General de Massachusetts
Instituto de Tecnología de Georgia
Facultad de Medicina de Harvard

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