Modos ventilatorios usados en pacientes críticos con covid-19 en la región de Lombardía, Italia / Ventilation modes used in critical patient with COVID-19 in the region of Lombardy, Italy

RESUMEN Introducción: la covid-19 es una enfermedad donde la ventilación mecánica artificial cobra vital importancia. Se estima que el 50 % de los casos graves o críticos que requieren manejo en unidades de cuidados intensivos fallecen. Objetivos: se evaluó el impacto de los modos ventilatorios usados en pacientes con covid-19 en Lombardía, Italia, en la oxigenación, la hemodinámica y la mortalidad. Materiales y métodos: se realizó un estudio analítico longitudinal retrospectivo en 86 pacientes críticos con covid-19, en el Hospital Mayor de Crema, en Lombardía, Italia, desde el 1 de abril al 20 de mayo de 2020. Se realizaron análisis no paramétrico y de la varianza. Resultados: Hubo una supervivencia del 76,7 %. El modo utilizado tuvo igual comportamiento en occisos (BiPAP-3, PCV-4, VCRP-4, APRV-5, VCV-4) y en vivos (BiPAP-10, PCV-17, VCRP-14, APRV-15, VCV-10); test de x2 = 0,59; test de análisis de la varianza media índice PO2/FIO2 (PCV = 132), (BiPAP = 132) (VCV = 115) p = 0,924. La presión de final de espiración positiva (BiPAP-12, PCV-13, VCRP-13, APRV-13, VCV-14) con p = 0,205. PCO2 (BiPAP-55, PCV-52, VCRP-57, APRV-59, VCV-57) con p = 0,512. La tensión arterial media (BiPAP-84, PCV-83, VCRP-84, APRV-82, VCV-83) con p = 0,988. Modelos de cálculo de la presión de final de espiración positiva, según modo ventilatorio: BiPAP: PEEP = -0,0331 (índice PO2/FiO2) +18,215; PCV: PEEP = -0,0047 (índice PO2/FiO2) +13,717; VCRP: PEEP = -0,0204 (índice PO2/FiO2) +15,678; APRV: PEEP = -0,0092 (índice PO2/FiO2) +14,889. Conclusiones: la evolución del paciente crítico con covid-19 está determinada en gran medida por la ventilación mecánica invasiva; sin embargo, no existió suficiente evidencia para recomendar una u otra modalidad ventilatoria. El éxito está en conocer con exactitud las características del respirador, su modalidad y el paciente en cuestión. (AU)

ABSTRACT Introduction: COVID-19 is a disease in which mechanical ventilation acquires vital importance. It is estimated that 50 % of the serious and critical patients requiring management in intensive care units die. Objectives: to assess the impact of the ventilation modes used in patients with COVID-19 in Lombardy, Italy, on oxygenation, hemodynamics and mortality. Materials and methods: a retrospective, longitudinal, analytic study was carried out in 86 critical patients with COVID-19 who entered the Main Hospital of Crema, in Lombardy, Italy, from April 1st to May 20, 2020. Results: the survival was 76.7 %. The used mode showed the same behavior in deceased patients (BiPAP-3, PCV-4, VCRP-4, APRV-5, VCV-4) and in alive patients (BiPAP-10, PCV-17, VCRP-14, APRV-15, VCV-10). X2 = 0.59. ANOVA test index PO2/FIO2 (PCV = 132), (BiPAP = 132) (VCV=115) p = 0.924. PEEP (BiPAP-12, PCV-13, VCRP-13, APRV-13, VCV-14) p = 0.205. PCO2 (BiPAP-55, PCV-52, VCRP-57, APRV-59, VCV-57) p = 0.512. Average blood pressure (BiPAP-84, PCV-83, VCRP-84, APRV-82, VCV-83) p = 0.988. PEEP models according to ventilation mode: BiPAP: PEEP = -0.0331 (PO2/FiO2 index) +18.215. PCV: PEEP = -0.0047 (PO2/FiO2 index) + 13.717; VCRP: PEEP = -0.0204 (PO2/FiO2 index) + 15.678; APRV: PEEP = -0.0092 (PO2/FiO2 index) +14.889. Conclusion: the evolution of the critical patient with COVID-19 is determined mostly by the invasive mechanical ventilation; but we did not find evidence enough to recommend one or the other ventilation mode. The success stands in knowing accurately the characteristics of the ventilator, the ventilation modes and the patient (AU).

Correlación de índice PO2/FiO2 con parámetros inflamatorios y de coagulación en pacientes críticos con covid-19. Lombardía, 2020 / PO2/FiO2 index correlation with inflammatory and coagulation parameters in critically-ill patients with COVID-19 in Lombardy, 2020

RESUMEN Introducción: el conocimiento de la fisiopatología de la enfermedad ha revolucionado el enfoque tradicional en el tratamiento de las enfermedades causadas por virus respiratorios. Actualmente, se utilizan marcadores de la respuesta inflamatoria para diagnosticar, estratificar y predecir en muchos casos el comportamiento futuro del enfermo de covid-19. Objetivo: caracterizar la naturaleza de la relación entre el índice PO2/FiO2 y los parámetros inflamatorios y de coagulación en pacientes graves por la covid-19, en la región de Lombardía, Italia. Materiales y métodos: se realizó un estudio analítico, longitudinal, retrospectivo con 191 pacientes graves y críticos, que ingresaron con diagnóstico de covid-19 del 1 de abril al 20 mayo de 2020, en el Hospital Mayor de Crema, en la región de Lombardía, Italia. Resultados: las correlaciones evidenciadas fueron las siguientes: proteína C reactiva (-0,417) p = 0; procalcitonina (-0,152) p = 0,018; dímero D (-0,112) p = 0,061; fibrinógeno (-0,272) p = 0,000; creatinina plasmática (-0,320) p = 0,000; conteo de linfocitos (0,028) p = 0,000; troponina (-0,028) p = 0,142, y lactato (-0,191) p = 0,288. Conclusiones: los marcadores inflamatorios en la patogenia de la enfermedad juegan un rol capital, y el enfoque hacia este renglón del tratamiento médico antiinflamatorio de cualquier tipo es mandatorio. Se debe realizar un correcto monitoreo de la coagulación, usar heparinas de bajo peso molecular, así como mantener un adecuado soporte hemodinámico capaz de evitar las disoxias celulares que progresen al fallo multiorgánico (AU).

ABSTRACT Introduction: the knowledge of disease physiopathology has revolutionized the traditional approach in the treatment of diseases caused by respiratory viruses. Currently, the markers of inflammatory answer are used to diagnose, stratify and predict in many cases the future behavior of COVID-19 patients. Objective: to characterize the nature of the relationship between PO2/FiO2 (PAFI, Spanish acronym of PA= presión arterial [arterial pressure], FI=fracción inspirada [inspired fraction]) and coagulation and inflammatory parameters in seriously-ill patients with COVID-19, in the region of Lombardy, Italy. Materials and methods: a retrospective, longitudinal, analytic study was carried out in 191 severe and critical patients who were admitted in Hospadale Maggiori di Crema, in the region of Lombardy, Italy, with the diagnosis of COVID-19, in the period April 1st-May 20, 2020. Results: the evidenced correlations were the following: reactive C protein (-0.417) p=0; procalcitonin (PCT) (-0.152) p=0.018. D dimer (-0.112) p=0.061; Fibrinogen (-0.272) p=0.000; Plasma creatinine (-0.320) p=0.000; lymphocytes count (0,028) p=0,000; troponin (-0.028) p=0.142; and lactate (-0.191) p=0.288. Conclusions: inflammatory markers play a capital role in the disease pathogenesis, and approaching this item of the medical anti-inflammatory treatment is mandatory. It is useful to keep a correct coagulation screening, using low molecular weight heparins, and also keeping an adequate hemodynamic support able to avoid cell dysoxia progressing to multiorgan failure (AU).

Modelo temporal del comportamiento de pacientes críticos con covid-19 durante su estadía en cuidados intensivos. Lombardía, Italia / Temporal model of the behavior of critically ill patients with COVID-19 during their staying in intensive care. Lombardy, Italy

RESUMEN Introducción: una serie temporal es el producto de la observación de una variable en el tiempo. Es una herramienta matemática que se aplica con frecuencia en la salud. No se han elaborado modelos temporales que predigan el comportamiento de los pacientes durante su ingreso en la Unidad de Cuidados Intensivos. Objetivos: crear una serie temporal que permita predecir el comportamiento, durante su ingreso en la Unidad de Cuidados Intensivos, de pacientes graves producto de la covid-19 en la región de Lombardía, Italia. Materiales y métodos: analítico, longitudinal prospectivo con un grupo de pacientes críticos que ingresaron del 1 de abril al 1 de mayo de 2020, con diagnóstico de covid-19, en el Hospital Mayor de Crema, en la región de Lombardía, Italia. El universo estuvo constituido por 28 pacientes y se trabajó con el total de ellos. Resultados: composición por sexo: 48 % masculino. Media de edad: 83 años. Serie temporal: Modelo 1 que ajusta (Hold) PO2/FiO2 p = 0,251; Modelo 2 (ARIMA) SatO2/FiO2 p = 0,674 (en los dos primeros modelos el resultado se incrementó con los días, siguiendo un comportamiento predecible); Modelo 3 (ARIMA) p = 0,406 (en este caso, el resultado esperado decreció a medida que transcurrió el tiempo). Las funciones obtenidas permiten calcular el valor esperado según el día desde el ingreso. Conclusiones: predecir la evolución del paciente en la Unidad de Cuidados Intensivos permitió detectar tempranamente aquellos con una curva inesperada y dirigir hacia a ellos las terapéuticas más agresivas (AU).

ABSTRACT Introduction: a time series is the product of the observation of a variable in time. It is a mathematical tool frequently applied in health. No temporal models have been developed to predict patients' behavior during their staying in the Intensive Care Unit. Objectives: to create a time series allowing to predict the behavior of seriously-ill patients due to COVID-19, during their staying in the Intensive Care Unit in the region of Lombardy, Italy. Materials and methods: analytic, longitudinal prospective study with a group of critical patients who were admitted from April 1st to May 1st, with COVID-19 diagnosis, to Ospedale Maggiore di Crema, in the Lombardy region, Italy. The universe was formed by 28 patients and all of them were worked on. Results: 48% of patients were male. Average age: 83 years; Time series: Model 1 holding PO2/FiO2 p = 0.251; Model 2 (ARIMA) SatO2/FiO2 p = 0.674 (in the two first models the result increased with the days, following a predictable behavior=; Model 3 (ARIMA) p = 0.406 (in this case the expected result decreased as time passed). The obtained functions allow to calculate the expected value according to the day from the admission. Conclusions: predicting patient's evolution in the Intensive Care Unit allowed early detecting those with unexpected curves and targeting more aggressive therapies toward them (AU).

Aplicación de un modelo cubano predictivo de mortalidad en pacientes graves por covid-19 en Lombardía, Italia / Application of a Cuban mortality-predictive model in seriously-ill patients with Covid-19 in Lombardy, Italy

RESUMEN Introducción: la neumonía por covid-19 es la enfermedad infecciosa que ha revolucionado al mundo en los últimos meses. El diagnóstico pasa por varios momentos: el cuadro clínico, la analítica sanguínea y las imágenes. La estratificación del riesgo de muerte es muy importante para optimizar los recursos. Objetivos: validar un modelo matemático cubano predictivo de mortalidad en pacientes ingresados por covid-19. Materiales y métodos: estudio de cohorte con 191 pacientes, que ingresaron graves en el Hospital Mayor de Crema, en la provincia de Cremona, región de Lombardía (Italia), en el período de abril a mayo de 2020. El universo estuvo constituido por 191 pacientes, y no se tomó muestra alguna. Las variables fueron: edad, estado del paciente, niveles de creatinina plasmática, frecuencia respiratoria, frecuencia cardiaca, presión arterial, niveles de oxígeno y de dióxido de carbono en sangre, valor del sodio y de hemoglobina. Resultados: mortalidad del 22 % en pacientes graves y críticos, con media de la edad (grupo 1: 59 años) (grupo 2: 73 años); t-Student = 0,00. Test de Hosmer-Lemenshow (0,766) con elevado ajuste. Sensibilidad = 93 %. Área bajo la curva = 0,957. Porcentaje de aciertos en la regresión logística de 86,4 % y en la red neuronal de 91,2 %. Media del modelo por grupos (grupo 1: 4 458) (grupo 2: 2 911) t-Student = 0,00. Conclusiones: el modelo demostró ser muy útil en el flujograma de pacientes atendidos con la covid-19. Permitió detectar tempranamente (a los cinco días del ingreso) los pacientes con alto riesgo de muerte y discriminar aquellos que no tendrían este riesgo, de manera que pudieran ser tratados en unidades de cuidados mínimos (AU).

ABSTRACT Introduction: COVID-19 pneumonia is an infectious disease that has revolutionized the world in the last months. The diagnosis goes thought several moments: clinical features, blood analytic and images. Death risk stratification is very important to optimize resources. Objective: to validate the Cuban mathematic predictive model of mortality in patients admitted due to COVID-19. Materials and methods: cohort study with 191 seriously-ill patients who were admitted to Maggiore di Crema Hospital, Cremona, Lombardy region, Italy, in the period April-May 2020. The universe were 191 patients and no sample was chosen. The variables were: age; patient's status; plasma creatinine levels; respiratory rate; heart rate; arterial pressure; blood oxygen and carbon dioxide levels; values of sodium and hemoglobin. Results: 22 % of mortality in seriously-ill and critical patients, with average age in Group 1: 59 years, in Group 2: 73 years; t-Student = 0.00. Hosmer-Lemenshow test (0.766) with high adjustment. Sensitivity= 93 %. Area below the curve=0.957. Success percentage in logistic regression of 86.4 % and 91.2 % in the neuronal net. Model media per groups: Group 1= 4 458; Group 2= 2 911, t-Student = 0.00. Conclusions: the model showed to be very useful in the flow chart of patients attended with COVID-19. It allowed to early detect the patients at high death risk five days from admission and discriminating those who were not at risk, in a way that they could be treated in minimal care units (AU).