Prediction and simulation of PEEP setting effects with machine learning models / Predicción y simulación de los efectos de la configuración de la PEEP con modelos de aprendizaje automático

Objective To establish a new machine learning-based method to adjust positive end-expiratory pressure (PEEP) using only already routinely measured data. Design Retrospective observational study. Setting Intensive care unit (ICU). Patients or participants 51811 mechanically ventilated patients in multiple ICUs in the USA (data from MIMIC-III and eICU databases). Interventions No interventions. Main variables of interest Success parameters of ventilation (arterial partial pressures of oxygen and carbon dioxide and respiratory system compliance). Results The multi-tasking neural network model performed significantly best for all target tasks in the primary test set. The model predicts arterial partial pressures of oxygen and carbon dioxide and respiratory system compliance about 45 min into the future with mean absolute percentage errors of about 21.7%, 10.0% and 15.8%, respectively. The proposed use of the model was demonstrated in case scenarios, where we simulated possible effects of PEEP adjustments for individual cases. Conclusions Our study implies that machine learning approach to PEEP titration is a promising new method which comes with no extra cost once the infrastructure is in place. Availability of databases with most recent ICU patient data is crucial for the refinement of prediction performance. (AU)

Objetivo Establecer un nuevo método basado en el aprendizaje automático para ajustar la presión positiva al final de la espiración (PEEP según sus siglas en inglés) utilizando únicamente datos ya obtenidos de forma rutinaria. Diseño Estudio retrospectivo de observación. Ámbito Unidad de cuidados intesivos (UCI) Pacientes o participantes 51811 pacientes ventilados mecánicamente en múltiples UCIs de EE.UU. (tomados de las bases de datos MIMIC-III y eICU). Intervenciones Sin intervenciones. Variables de interés principales Parametros de éxito de la ventilación (presiones parciales arteriales de oxígeno y dióxido de carbono y distensibilidad del sistema respiratorio). Resultados El modelo de red neuronal multitarea obtuvo los mejores resultados en todos los objetivos del conjunto de pruebas primario. El modelo predice las presiones parciales arteriales de oxígeno y dióxido de carbono así como la distensibilidad del sistema respiratorio con aproximadamente 45 minutos de anticipación, mostrando errores porcentuales absolutos medios de aproximadamente 21.7%, 10.0% y 15.8%, respectivamente. El uso propuesto del modelo se demostró en situaciones hipotéticas en las que se simularon los posibles efectos de los ajustes de PEEP para casos individuales. Conclusiones Nuestro estudio implica que el enfoque de aprendizaje automático para el ajuste de la PEEP es un método nuevo y prometedor que no supone ningún coste adicional una vez que se dispone de la infraestructura necesaria. La disponibilidad de bases de datos con información de pacientes de UCI más recientes es crucial para perfeccionar el rendimiento de la predicción. (AU)

Characteristics and risk factors associated with mortality during the first cycle of prone secondary to ARDS due to SARS-CoV-2 pneumonia / Características y factores de riesgo asociados a mortalidad durante el primer ciclo de prono por SDRA secundario a neumonía por SARS-CoV-2

Objective To analyze characteristics, changes in oxygenation, and pulmonary mechanics, in mechanically ventilated patients with ARDS due to SARS-CoV-2 treated with prone position and evaluate the response to this maneuver.Design Cohort study including patients with PaO2/FiO2 <150mmHg requiring prone position over 18 months. We classified patients according to PaO2/FiO2 changes from basal to 24h after the first prone cycle as: 1) no increase 2) increase <25%, 3) 25%–50% increase 4) increase >50%. Setting 33-bed medical-surgical Intensive Care Unit (ICU) in Argentina. Patients 273 patients. Interventions None. Main variables of interest Epidemiological characteristics, respiratory mechanics and oxygenation were compared between survivors and non-survivors. Independent factors associated with in-hospital mortality were identified. Results Baseline PaO2/FiO2 was 116 [97–135]mmHg (115 [94–136] in survivors vs. 117 [98–134] in non-survivors; p=0.50). After prone positioning, 22 patients (8%) had similar PaO2/FiO2 values; 46(16%) increased PaO2/FiO2 ≤25%; 55 (21%) increased it 25%–50%; and 150 (55%), >50%. Mortality was 86%, 87%, 72% and 50% respectively (p<0.001). Baseline PaO2/FiO2, <100mmHg did not imply that patients were refractory to prone position. Factors independently associated with mortality were age, percentage increase in PaO2/FiO2 after 24h being in prone, and number of prone cycles. Conclusions Older patients unable to improve PaO2/FiO2 after 24h in prone position and who require >1 cycle might early receive additional treatments for refractory hypoxemia. After the first 24h in the prone position, a low percentage of PaO2/FiO2 increase over baseline, beyond the initial value, was independently associated with higher mortality. (AU)

Objetivo Analizar las características, cambios en la oxigenación y mecánica pulmonar, en pacientes ventilados mecánicamente con SDRA por SARS-CoV-2 tratados con posición prona, y evaluar la respuesta a esta maniobra. Diseño Estudio de cohorte que incluyó pacientes con PaO2/FiO2 <150mmHg que requirieron posición prona durante 18 meses. Se clasificaron los pacientes según los cambios de PaO2/FiO2 desde el basal y 24horas después del primer ciclo prono como: 1) Sin aumento 2) Aumento <25%, 3) 25–50% de aumento 4) Aumento >50%. Ambito Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) médico-quirúrgica de 33 camas en Argentina. Pacientes 273 pacientes. Intervenciones Ninguna. Principales variables de interés Se compararon características epidemiológicas, mecánica respiratoria y oxigenación entre sobrevivientes y no sobrevivientes. Se identificaron factores independientes asociados a la mortalidad hospitalaria. Resultados La PaO2/FiO2 basal fue de 116 [97–135]mmHg (115 [94–136] en sobrevivientes vs. 117 [98–134] en no sobrevivientes; p=0,50). Después de la posición prona, 22 pacientes (8%) tenían valores similares de PaO2/FiO2; 46 (16%) aumentaron PaO2/FiO2 ≤25%; 55 (21%) lo aumentaron 25%–50%; y 150 (55%), >50%. La mortalidad fue de 86%, 87%, 72% y 50% respectivamente (p<0,001). La PaO2/FiO2 basal, <100mmHg no implicó que los pacientes fueran refractarios a la posición prona. Los factores asociados independientemente con la mortalidad fueron la edad, el aumento porcentual de PaO2/FiO2 después de 24horas en prona, y el número de ciclos prono. Conclusiones Los pacientes mayores que no pueden mejorar PaO2/FiO2 después de 24 horas en posición prona y que requieren más de 1 ciclo podrían recibir tratamientos adicionales para la hipoxemia refractaria. Después de las primeras 24horas en decúbito prono, un bajo porcentaje de aumento de PaO2/FiO2 sobre el valor basal, más allá del valor inicial, se asoció de forma independiente con una mayor mortalidad. (AU)

Comprehensive study of mechanical power in controlled mechanical ventilation: Prevalence of elevated mechanical power and component analysis / Estudio Integral de la Potencia Mecánica en la Ventilación Mecánica Controlada: Prevalencia de Potencia Mecánica Elevada y Análisis de Componentes

Objective To determine the prevalence of elevated mechanical power (MP) values (>17J/min) used in routine clinical practice. Design Observational, descriptive, cross-sectional, analytical, multicenter, international study conducted on November 21, 2019, from 8:00 AM to 3:00 PM. NCT03936231. Setting One hundred thirty-three Critical Care Units. Patients Patients receiving invasive mechanical ventilation for any cause. Interventions None. Main variables of interest Mechanical power. Results A population of 372 patients was analyzed. PM was significantly higher in patients under pressure-controlled ventilation (PC) compared to volume-controlled ventilation (VC) (19.20±8.44J/min vs. 16.01±6.88J/min; p<0.001), but the percentage of patients with PM>17J/min was not different (41% vs. 35%, respectively; p=0.382). The best models according to AICcw expressing PM for patients in VC are described as follows: Surrogate Strain (Driving Pressure) + PEEP+Surrogate Strain Rate (PEEP/Flow Ratio) + Respiratory Rate. For patients in PC, it is defined as: Surrogate Strain (Expiratory Tidal Volume/PEEP) + PEEP+Surrogate Strain Rate (Surrogate Strain/Ti) + Respiratory Rate+Expiratory Tidal Volume+Ti. Conclusions A substantial proportion of mechanically ventilated patients may be at risk of experiencing elevated levels of mechanical power. Despite observed differences in mechanical power values between VC and PC ventilation, they did not result in a significant disparity in the prevalence of high mechanical power values. (AU)

Objetivo Determinar la prevalencia de valores elevados de potencia mecánica (PM) (>17J/min) utilizados en la práctica clínica habitual. Diseño estudio observacional, descriptivo de corte transversal, analítico, multicéntrico e internacional, realizado el 21 de noviembre de 2019 en horario de 8 a 15 horas. NCT03936231. Ámbito Ciento treinta y tres Unidad de Cuidados Críticos. Pacientes pacientes que recibirán ventilación mecánica por cualquier causa. Intervenciones ninguna Variables de interés principales Potencia mecánica. Resultados se analizaron 372 enfermos. La PM fue significativamente mayor en pacientes en ventilación controlada por presión (PC) que en ventilación controlada por volumen (VC) (19,20+8,44J/min frente a 16,01+6,88J/min; p<0,001), pero el porcentaje de pacientes con PM>17J/min no fue diferente (41% frente a 35% respectivamente; p=0,382). Los mejores modelos según AICcw que expresan la PM para los enfermos en VC se decribe como: Strain subrogante (Presión de conducción) + PEEP+Strain Rate subrogante (PEEP/cociente de flujo) + Frecuencia respiratoria. Para los enfermos en PC se define como: Strain subrogante (Volumen tidal expiratorio/PEEP) + PEEP+Strain Rate subrogante (Strain subrogante/Ti) + Frecuencia respiratoria+Expiratory Tidal Volumen+Ti. Conclusiones Gran parte de los pacientes en ventilación mecánica en condiciones de práctica clínica habitual reciben niveles de potencia mecánica peligrosos. A pesar de las diferencias observadas en los valores de potencia mecánica entre la ventilación VC y PC, este porcentaje de riesgo fue similar en PC y VC. (AU)

Comparación del riesgo nutricional alto por tres variantes del puntaje NUTrICen pacientes críticos ventilados / High nutritional risk by three variants of NUTRIC score in critically ventilated patients

Introducción: las variantes del puntaje NUTRIC con o sin biomarcadores inflamatorios, modificada sin interleucina-6 (IL-6) (NUTRICm), conproteína C reactiva (PCR) en lugar de IL-6, dicotómica (NUTRICpcr1) o en terciles (NUTRICpcr2), se propusieron para evaluar el riesgo nutricional(RN) en pacientes críticos. Sin embargo, la valoración del RN alto podría no ser uniforme entre dichos puntajes.Objetivos: comparar la valoración del RN alto por NUTRICm y las dos variantes del NUTRICpcr.Material y métodos: análisis de una cohorte prospectiva de pacientes ventilados previa al COVID-19. El acuerdo se analizó mediante la prueba deKappa y la discriminación de la mortalidad por regresión logística. La proporción de pacientes de RN alto se comparó con la prueba Chi-cuadrado.Resultados: se analizaron 550 pacientes. Mediana (RIQ) de edad y APACHE II: 44 (28-58) años y 17 (12-22) puntos, patología traumática predo-minante (38,2 %) y mortalidad en Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) del 32,5 %. La concordancia fue alta entre NUTRICm y NUTRICpcr1 (Kappa= 0,81) y menor entre NUTRICm y NUTRICpcr2 (Kappa = 0,60). El AUCROC (IC 95 %) del NUTRICm, NUTRICpcr1 y NUTRICpcr2 para discriminarmortalidad fue de 0,695 (0,495-0,591), 0,693 (0,495-0,591) y 0,685 (0,495-0,591), respectivamente. El RN alto mostró diferencias significa-tivas entre NUTRICm y NUTRICpcr1 (19,8 % vs. 14,4 %, p 0,0243), y fue mayor entre NUTRICm y NUTRICpcr2 (19,8 vs. 9,8 %, p < 0,0001).Conclusión: las tres variantes del NUTRIC estudiadas discriminan la mortalidad en forma similar. Sin embargo, el NUTRICm, sin biomarcadorinflamatorio, clasifica más pacientes como de RN alto.(AU)

Introduction: variants of the NUTRIC score with or without inflammatory biomarkers, modified without interleukin 6 (IL-6) (NUTRICm), withC-reactive protein (CRP) instead of IL-6, dichotomous (NUTRICpcr1) or in tertiles (NUTRICpcr2), were proposed to assess nutritional risk (NR) incritical patients. However, the assessment of the high NR might not be uniform between these scores.Objectives: to compare the assessment of the high NR by NUTRICm and the two variants of the NUTRICpcr.Material and methods: analysis of a prospective cohort of patients ventilated prior to COVID-19. Agreement was analyzed using the Kappa testand mortality discrimination by logistic regression. The proportion of patients with high NR was compared with the Chi-square test.Results: five hundred and fifty patients were analyzed. Median (IQR) age and APACHE II: 44 (28-58) years and 17 (12-22) points, predominanttraumatic pathology (38.2 %) and Intensive Care Unit (ICU) mortality of 32.5 %. The concordance was high between NUTRICm and NUTRICpcr1(Kappa = 0.81) and lower between NUTRICm and NUTRICpcr2 (Kappa = 0.60). The AUCROC (95 % CI) of NUTRICm, NUTRICpcr1 and NUTRI-Cpcr2 to discriminate mortality was 0.695 (0.495-0.591), 0.693 (0.495-0.591) and 0.685 (0.495-0.591), respectively. The tall NB showedsignificant differences between NUTRICm and NUTRICpcr1 (19.8 % vs 14.4 %, p 0.0243), being greater between NUTRICm and NUTRICpcr2(19.8 vs 9.8 %, p < 0.0001).Conclusion: the three NUTRIC variants studied discriminate mortality in a similar way. However, the NUTRICm, without an inflammatory biomarker,classifies more patients as high nutritional risk.(AU)

Predictors of mechanical ventilation and mortality in critically ill patients with COVID-19 pneumonia / Predictores de ventilación mecánica y mortalidad en pacientes críticos con neumonía por COVID-19

Objective To determine if potential predictors for invasive mechanical ventilation (IMV) are also determinants for mortality in COVID-19-associated acute respiratory distress syndrome (C-ARDS). Design Single center highly detailed longitudinal observational study. Setting Tertiary hospital ICU: two first COVID-19 pandemic waves, Madrid, Spain. Patients or participants : 280 patients with C-ARDS, not requiring IMV on admission. Interventions None. Main variables of interest : Target: endotracheal intubation and IMV, mortality. Predictors: demographics, hourly evolution of oxygenation, clinical data, and laboratory results. Results The time between symptom onset and ICU admission, the APACHE II score, the ROX index, and procalcitonin levels in blood were potential predictors related to both IMV and mortality. The ROX index was the most significant predictor associated with IMV, while APACHE II, LDH, and DaysSympICU were the most with mortality. Conclusions According to the results of the analysis, there are significant predictors linked with IMV and mortality in C-ARDS patients, including the time between symptom onset and ICU admission, the severity of the COVID-19 waves, and several clinical and laboratory measures. These findings may help clinicians to better identify patients at risk for IMV and mortality and improve their management. (AU)

Objetivo Determinar si las variables clínicas independientes que condicionan el inicio de ventilación mecánica invasiva (VMI) son los mismos que condicionan la mortalidad en el síndrome de distrés respiratorio agudo asociado con COVID-19 (C-SDRA). Diseño Estudio observacional longitudinal en un solo centro. Ámbito UCI, hospital terciario: primeras dos olas de COVID-19 en Madrid, España. Pacientes o participantes 280 pacientes con C-SDRA que no requieren VMI al ingreso en UCI. Intervenciones Ninguna. Principales variables de interés Objetivo: VMI y Mortalidad. Predictores: demográficos, variables clínicas, resultados de laboratorio y evolución de la oxigenación. Resultados El tiempo entre el inicio de los síntomas y el ingreso en la UCI, la puntuación APACHE II, el índice ROX y los niveles de procalcitonina en sangre eran posibles predictores relacionados tanto con la IMV como con la mortalidad. El índice ROX fue el predictor más significativo asociada con la IMV, mientras que APACHE II, LDH y DaysSympICU fueron los más influyentes en la mortalidad. Conclusiones Según los resultados obtenidos se identifican predictores significativos vinculados con la VMI y mortalidad en pacientes con C-ARDS, incluido el tiempo entre el inicio de los síntomas y el ingreso en la UCI, la gravedad de las olas de COVID-19 y varias medidas clínicas y de laboratorio. Estos hallazgos pueden ayudar a los médicos a identificar mejor a los pacientes en riesgo de IMV y mortalidad y mejorar su manejo. (AU)

Factores asociados a ventilación mecánica prolongada en niños con fallo respiratorio de causa pulmonar: Estudio de cohortes del registro de LARed Network / Factors associated with prolonged mechanical ventilation in children with pulmonary failure: Cohort study from the LARed Network registry

Objetivos Identificar los factores asociados con la ventilación mecánica prolongada (pVMI) en pacientes pediátricos en la unidad de cuidados intensivos pediátricos (UCIP). Diseño Análisis secundario de una cohorte prospectiva. Ámbito UCIP en los centros que integran LARed Network entre abril del 2017 y enero del 2022. Participantes Pacientes pediátricos en ventilación mecánica (VMI) debido a causas respiratorias. Definimos pVMI como eventos con tiempo VMI mayor al percentil 75 global. Intervenciones Ninguna.Variables de interés principales Datos demográficos, diagnósticos, puntajes de gravedad, terapias, complicaciones, estancias y morbimortalidad. Resultados Se incluyó a 1.698 niños con VMI de 8 ± 7 días y se definió pVMI en 9 días. Los factores relacionados al ingreso fueron la edad menor de 6 meses (OR 1,61, IC del 95%, 1,17-2,22), la displasia broncopulmonar (OR 3,71, IC del 95%, 1,87-7,36) y las infecciones fúngicas (OR 6,66, IC del 95%, 1,87-23,74), mientras que los pacientes con asma tuvieron menor riesgo de pVMI (OR 0,30, IC del 95%, 0,12-0,78). En cuanto a la evolución y la estancia en UCIP, se relacionó a neumonía asociada a la ventilación mecánica (OR 4,27, IC del 95%, 1,79-10,20), necesidad de traqueostomía (OR 2,91, IC del 95%, 1,89-4,48), transfusiones (OR 2,94, IC del 95%, 2,18-3,96), bloqueo neuromuscular (OR 2,08, IC del 95%, 1,48-2,93) y ventilación de alta frecuencia (OR 2,91, IC del 95%, 1,89-4,48) y una mayor estadía en UCIP (OR 1,13, IC del 95%, 1,10-1,16). Además, la presión media aérea mayor a 13cmH2O se asoció a pVMI (OR 1,57, IC del 95%, 1,12-2,21). Conclusiones Se identificaron factores relacionados con VMI de duración mayor a 9 días en pacientes pediátricos en UCIP en cuanto a ingreso, evolución y estancia. (AU)

Objectives To identify factors associated with prolonged mechanical ventilation (pMV) in pediatric patients in pediatric intensive care units (PICUs). Design Secondary analysis of a prospective cohort.SettingPICUs in centers that are part of the LARed Network between April 2017 and January 2022. Participants Pediatric patients on mechanical ventilation (IMV) due to respiratory causes. We defined IMV time greater than the 75th percentile of the global cohort. Interventions None.Main variables of interestDemographic data, diagnoses, severity scores, therapies, complications, length of stay, morbidity, and mortality. Results One thousand 6hundred and ninety 8children with MV of 8±7 days were included, and pIMV was defined as 9 days. Factors related to admission were age under 6 months (OR 1.61, 95% CI 1.17–2.22), bronchopulmonary dysplasia (OR 3.71, 95% CI 1.87–7.36), and fungal infections (OR 6.66, 95% CI 1.87–23.74), while patients with asthma had a lower risk of pIMV (OR 0.30, 95% CI 0.12–0.78). Regarding evolution and length of stay in the PICU, it was related to ventilation-associated pneumonia (OR 4.27, 95% CI 1.79–10.20), need for tracheostomy (OR 2.91, 95% CI 1.89–4.48), transfusions (OR 2.94, 95% CI 2.18–3.96), neuromuscular blockade (OR 2.08, 95% CI 1.48–2.93), high-frequency ventilation (OR 2.91, 95% CI 1.89–4.48), and longer PICU stay (OR 1.13, 95% CI 1.10–1.16). In addition, mean airway pressure greater than 13cmH2O was associated with pIMV (OR 1.57, 95% CI 1.12–2.21). Conclusions Factors related to IMV duration greater than 9 days in pediatric patients in PICUs were identified in terms of admission, evolution, and length of stay. (AU)

Association between diastolic dysfunction and fluid balance in critically ill patients during weaning from mechanical ventilation / Asociación entre la disfunción diastólica y el balance de hídrico en pacientes críticos durante el destete de la ventilación mecánica

Objective: To assess the role of diastolic dysfunction and fluid balance in weaning failure. Design: Prospective, observational, single center. Setting: Intensive care unit of a university hospital. Patients: Adult patients on mechanical ventilation for more than 48 h who underwent a spontaneous breathing trial (SBT). Interventions: Echocardiography was performed immediately before and at the end of SBT. Patients were classified into two groups according to weaning outcome. Main variable of interest: Weaning failure. Results: Among 89 patients included, weaning failure occurred in 33 patients (37%). Isolated diastolic dysfunction at the end of the SBT was more frequent in the failure group (39.3% vs. 17.8%, p = 0.025). Average daily fluid balance from ICU admission until first SBT was less negative in patients who failed than in those who succeed in the weaning (−648 mL [−884 to -138] vs. −893 mL [−1284 to −501], p = 0.007). Average daily fluid balance from the first SBT until the ICU discharge was more negative in the weaning failure than in the success group (−973 mL [−1493 to −201] vs. −425 mL [−1065 to 12], p = 0.034). Cox regression analysis showed that diastolic dysfunction was not an independent factor related to weaning failure but needed the association of positive fluid balance and age. Conclusions: Weaning failure due to diastolic dysfunction is highly related to fluid balance, and the deleterious effect of fluid balance on diastolic function is associated with age The timing of fluid removal could play a key role in this scenario. (AU)

Objetivo: Evaluar el papel de la disfunción diastólica (DD) y el balance hídrico en el fracaso del destete de la ventilación mecánica. Diseño: Prospectivo, observacional.Ámbito: Unidad de cuidados intensivos hospital universitario. Pacientes: Pacientes adultos con ventilación mecánica más de 48 h sometidos a una prueba de respiración espontánea (SBT).Intervenciones: Ecocardiografía antes y al final del SBT. Los pacientes se clasificaron en dos grupos según el resultado del destete. Variable de interés principal: Fracaso del destete. Resultados: Se incluyeron 89 pacientes, el fracaso del destete ocurrió en 33 (37%). La DD al final de la SBT fue más frecuente en el grupo de fracaso (39,3% vs 17,8%, p = 0,025). El balance hídrico diario desde el ingreso en UCI hasta la SBT fue menos negativo en los pacientes que fracasaron que en los que tuvieron éxito del destete (−648 mL [-884 a -138] vs −893 mL [-1284 a -501], p = 0,007). El balance hídrico diario desde el primer SBT hasta el alta de UCI fue más negativo en el grupo de fracaso que en el de éxito (−973 ml [−1493 a −201] vs. −425 ml [−1065 a 12], p = 0,034). La regresión de Cox mostró que la DD no era un factor independiente relacionado con el fracaso, necesitando la asociación del balance hídrico y la edad. Conclusiones: El fracaso del destete debido a DD se relaciona con el balance hídrico, incrementando su efecto nocivo con la edad. El momento de inicio del balance hídrico negativo puede jugar un papel clave en el fracaso. (AU)

Evolución de la funcionalidad y la fuerza muscular desde cuidado intensivo a hospitalización en sobrevivientes por COVID-19 / Evolution of functionality and muscle strength from intensive care to hospitalization in survivors of COVID-19

Introducción El paciente crítico hospitalizado en cuidado intensivo (UCI) tiene más riesgo de deterioro en la función física. Una forma de contrarrestarlo está relacionada con la intervención temprana de fisioterapia, pero son escasos los reportes en pacientes con enfermedad severa por COVID-19. Objetivo Describir el compromiso y cambio en la funcionalidad y en la fuerza muscular en pacientes con COVID-19 que recibieron intervención temprana de fisioterapia en UCI hasta el alta hospitalaria, y comparar la evolución de acuerdo con si recibieron ventilación mecánica invasiva o no. Metodología Estudio retrospectivo de pacientes con COVID-19 que ingresaron a UCI entre marzo y septiembre del 2020 y recibieron intervención de fisioterapia. La funcionalidad se evaluó con el índice Barthel (IB) y la fuerza muscular con el Medical Research Council Sum Score (MRC-SS), los cuales fueron medidos por el fisioterapeuta de turno en dos momentos, al egreso de UCI y de hospitalización. Se consideró el valor p < 0,05 como significativo. Resultados Se revisaron 66 registros; la edad promedio fue de 53,3 (32 ± 11,5) años; 32 (48,5%) requirieron ventilación mecánica. Se observó compromiso en la funcionalidad y en la fuerza muscular, con mejoría progresiva antes del egreso hospitalario: IB [64,1 (± 34,7) vs. 87,7 (± 18,4) p = 0,000], MRC-SS [40,5 (± 11) vs. 48 (± 9) p = 0,000]. El grupo de pacientes ventilados presentó mayor compromiso IB [34,2 (± 24,7) vs. 76,7 (± 21,2) p = 0,000] y MRC-SS [31,5 (± 7,2) vs. 42,3 (± 8,3) p = 0,000]. Los días de ventilación mecánica, de relajación, y mayor APACHE II mostraron una correlación negativa significativa con las variables de resultado (p = 0,000). Conclusiones Los pacientes con enfermedad severa por COVID-19 que recibieron intervención de fisioterapia mostraron cambios significativos en la funcionalidad y en la fuerza muscular. Los pacientes que requirieron ventilación mecánica presentaron mayor compromiso funcional (AU)

Introduction The critically ill patient hospitalized in intensive care unit (ICU), has a higher risk of deterioration in physical function. One way to counteract its related to early physiotherapy intervention, but there are few reports in patients with severe disease from COVID-19. Objective To describe the compromise and change in functionality and muscle strength in patients with COVID-19 who received early physiotherapy intervention in ICU until hospital discharge and compare the evolution according to whether or not they received invasive mechanical ventilation. Methodology Retrospective study of patients with COVID-19 admitted to the ICU between March and September 2020 and received physiotherapy intervention. Functionality was assessed with the Barthel Index (BI) and muscle strength with the Medical Research Council Sum Score (MRC-SS), which were measured by the physiotherapist at two moments, upon discharge from ICU and from hospitalization. For the correlations, a value P<.05 was considered significant. Results Sixty-six records were reviewed; the mean age was 53.3 (32±11.5) years; 32 (48.5%) required mechanical ventilation. Compromise in functionality and muscle strength was observed, with progressive improvement before hospital discharge: IB [64.1 (± 34.7) vs. 87.7 (± 18.4), P = .000], MRC-SS [40.5 (± 11) vs. 48 (± 9), P = .000]. The group of ventilated patients presented greater compromise: IB [34.2 (± 24.7) vs. 76.7 (± 21.2), P = .000] and MRC-SS [31.5 (± 7.2) vs. 42.3 (± 8.3), P = .000]. The days of mechanical ventilation, relaxation, and higher APACHE II showed a significant negative correlation with the outcome variables (P = .000). Conclusions Patients with severe disease from COVID-19 who received physiotherapy intervention, showed significant changes in functionality and muscle strength. The patients who required mechanical ventilation presented greater functional compromise (AU)

Trigger reverso durante ventilación mecánica: diagnóstico e implicaciones clínicas / Reverse triggering during mechanical ventilation: Diagnosis and clinical implications

Esta revisión aborda el fenómeno «trigger reverso», una asincronía que se presenta en pacientes sedados o en transición de despertar, con una prevalencia en estos grupos del 30% al 90%. Los mecanismos fisiopatológicos aún no están claros, pero se propone el «entrainment» como uno de ellos. Detectar esta asincronía es complejo y se han usado métodos como inspección visual, presión esofágica, ecografía diafragmática y métodos automáticos. El trigger reverso puede tener efectos en la función pulmonar y diafragmática, mediados porbablemente por el nivel de esfuerzo respiratorio y la activación excéntrica del diafragma. El manejo óptimo no está establecido y puede incluir ajuste de parámetros ventilatorios, frecuencia respiratoria, nivel de sedación y en casos extremos, bloqueo neuromuscular. Es importante comprender su significación, su detección e incrementar la investigación para mejorar su manejo clínico y sus potenciales efectos en los pacientes críticamente enfermos. (AU)

This review addresses the phenomenon of “reverse triggering”, an asynchrony that occurs in deeply sedated or patients in transition from deep to light sedation. Reverse triggering has been reported to occur between 30% and 90% of ventilated patients. The pathophysiological mechanisms are still unclear, but “entrainment” is proposed as one of them. Detecting this asynchrony is crucial, and methods such as visual inspection, esophageal pressure, diaphragmatic ultrasound, and automatic methods have been used. Reverse triggering may have effects on lung and diaphragm function, probably mediated by the level of breathing effort and eccentric activation of the diaphragm. The optimal management of reverse triggering is not established and may include adjustment of ventilatory parameters as well as sedation level, and in extreme cases, neuromuscular blockade. It is important to understand the significance of this condition, its detection, but also to conduct dedicated research to improve its clinical management and its potential effects in critically ill patients. (AU)