Utilidad de la lectura del software de ventilación mecánica no invasiva como predictor de exacerbación / Utility of non-invasive mechanical ventilation software readings as a predictor of exacerbation

RESUMEN

Objetivo: determinar si la lectura del software de equipos de ventilación no invasiva (VMNI) domiciliaria puede predecir una exacerbación mediante la evaluación de los siguientes parámetros frecuencia respiratoria, número de respiraciones activadas por el paciente, fuga y cumplimiento. Metodología: estudio prospectivo observacional en el que se compararon variables del software del ventilador en pacientes ventilados en domicilio. Se detectaron las exacerbaciones que requirieron ingreso hospitalario por acidosis respiratoria y se compararon las variables recogidas en este grupo de pacientes en situación estable y en los 10 días previos al ingreso. Resultados: se analizaron 43 pacientes (18 con diagnóstico de enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) y 25 con síndrome de obesidad-hipoventilación (SOH)). No se encontraron diferencias significativas en los parámetros estudiados en situación estable al comparar los pacientes que no ingresaron con los pacientes que precisaron un ingreso posteriormente. La tasa de exacerbación global fue de 32,55% (el 44% de los pacientes diagnosticados de EPOC y el 24% del total de los pacientes con SOH) Al comparar las variables del software en los pacientes exacerbados, en situación estable y previas al ingreso, encontramos diferencias significativas (p = 0,017) en la frecuencia respiratoria, que se mostró más elevada previo a la exacerbación, con una diferencia entre medianas de 2 (0,75 - 3,5). Respecto a las respiraciones activadas, no se encontró una significación estadística, aunque sí una tendencia a la significación (p = 0,055), de forma que existía un mayor porcentaje de respiraciones activadas por el paciente previo a la exacerbación, con una diferencia entre medianas de 8 (-1- 21). Conclusiones: el estudio de variables asociadas a la monitorización de la VMNI domiciliaria puede ser útil como predictor de exacerbaciones. En nuestro caso la frecuencia respiratoria fue la más sensible mostrando un aumento previo al ingreso hospitalario

ABSTRACT

Objective: to determine if the readings from the built-in software (BIS) used in non-invasive ventilation (NIV) at home can predict an exacerbation by evaluating of parameters like respiratory rate, percentage of respiratory cycles triggered by the patient, leaks and daily use. Method: an observational prospective study comparing the variables of the BIS obtained from patients using NIV at home. Exacerbations that required hospitalization for respiratory acidosis were detected, and the variables collected in this group of patients in a stable situation were compared with the variables collected 10 days prior to admission. Results: we analyzed 43 patients (18 with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and 25 with obesityhypoventilation syndrome (OHS)). There were no significant differences in the parameters studied in stable situation when we compared patients who did not need an admission with patients who required admission later. The overall exacerbation rate was 32.55% (44% of patients diagnosed with COPD and 24% of patients diagnosed with SOH). When comparing the software variables in the exacerbated patients, both in a stable situation and prior to admission, we found significant differences (p= 0.017) in the respiratory rate, which was higher prior to the exacerbation, presenting a difference between medians of 2 (0.75 - 3.5). Regarding respiratory cycles triggered by the patient no statistical significance was found, although a trend towards statistical significance was found (p = 0.055), so that there was a higher percentage of respirtory cycles triggered by the patient prior to exacerbation, presenting a difference between medians of 8 (-1 - 21). Conclusions: the study of variables associated with the monitoring of NIV at home may be useful as a predictor of exacerbations. In our case the respiratory rate was the most sensitive, showing an increment of their values prior to a hospital admission