Editorial
Ventilación mecánica no invasiva. Reflexiones sobre la monitorización a domicilio
Noninvasive Mechanical Ventilation. Reflections on Home Monitoring
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Así se generalizó el uso de la pulsioximetría nocturna continua como <span class="elsevierStyleItalic">gold standard</span> de monitorización domiciliaria en los centros prescriptores de ventilación. El gran problema de la pulsioximetría ha sido sin duda su falta de especificidad para correlacionarla con patrones de interacción paciente-ventilador determinados. En otras palabras, se detectaban las consecuencias de los episodios adversos (desaturaciones), pero existía un conocimiento limitado de las causas y, por tanto, de las potenciales soluciones.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Con el objetivo de mejorar las prestaciones de la pulsioximetría han aparecido en los últimos años, y mayormente vinculados a las empresas fabricantes de ventiladores, una serie de sistemas poligráficos simplificados que ofrecen un conjunto de datos relacionados con la mecánica respiratoria del paciente mientras utiliza el ventilador y que son descargables de la memoria interna del ventilador. El objetivo principal es ofrecer al clínico una información adicional de las potenciales causas de períodos de ventilación inadecuada con los hechos a nivel fisiopatológico que las ocasionan (fugas no intencionales por la interfase, episodios de vía aérea superior no corregidos, asincronías, etc.). Con el paso de los años, prácticamente cada empresa fabricante de ventiladores ha desarrollado su propio sistema de descarga y presentación en pantalla de datos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0005"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>. Sin embargo, a nuestro modo de ver, las prestaciones y la fiabilidad de dichos dispositivos, cuyo uso se ha generalizado hoy en día, deben ser analizadas en profundidad.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La primera premisa que debe conocer el clínico es que existen una serie de valores proporcionados por dichos softwares que no son directamente medidos, sino que, en sistemas de tubuladura única (los más utilizados en VMNI a domicilio), son estimados a partir de las mediciones internas del ventilador. En dichos sistemas de tubuladura única el ventilador conoce el total de gas que proporciona durante las diferentes fases del ciclo respiratorio, pero debe discriminar entre la cantidad que corresponde al volumen corriente y la de las fugas (tanto intencional como no intencional). De ello se deduce que ambos parámetros son estimados a partir de una serie de algoritmos. El primer punto que sorprende es que prácticamente ningún ventilador domiciliario dispone de un sistema por el cual discrimine el valor de fuga intencional, sea mediante la posibilidad de efectuar un test de fugas (construcción de una curva presión-fugas, con oclusión distal al punto de fuga) o seleccionando la interfase concreta utilizada en un menú integrado en el propio ventilador. Evidentemente, el valor de fuga intencional es diferente en función de si utilizamos una interfase nasobucal, nasal o una mascarilla modelo Adams, y conocer ese valor es importante no solo para discriminar la fuga intencional de la no intencional, sino también para la estimación del volumen corriente.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En cuanto a la determinación de la fiabilidad en el entorno de laboratorio, uno de los primeros análisis de validación de dichas estimaciones fue el realizado por Contal et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0010"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>. En dicho estudio se analizaron 7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ventiladores, en un entorno con mecánica respiratoria, esfuerzo y nivel de fuga incremental continua conocida y controlada. Los resultados demostraron que todos los ventiladores analizados infraestimaron en mayor o menor cuantía el volumen corriente, y que asimismo existía una gran disparidad en cuanto a la estimación de fugas. A nuestro modo de ver, lo realmente importante del estudio no es la magnitud de las desviaciones, sino las diferencias entre dispositivos, que son más atribuibles a diferencias de algoritmos estimativos que a la propia variabilidad de los sensores utilizados. En un modelo experimental muy similar, nuestro grupo demostró que una de las posibles razones de la infraestimación podría ser atribuida a una falta de compensación de la pérdida de presión producida en la tubuladura<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0015"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>. Si se considera que los ventiladores calculan la fuga como una función de la presión, entenderemos que puede ser diferente estimarla en función de la presión medida dentro del propio ventilador o al final de una tubuladura de 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m de longitud.</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Estos resultados se han obtenido en diseños experimentales de fuga continua, pero lo cierto es que el comportamiento de las fugas en el entorno clínico no debería simplificarse de esta manera. En un diseño posterior, se analizó el comportamiento de los mismos parámetros mediante un modelo de fuga aleatoria dinámica, con predominancia en una u otra fase del ciclo. Los resultados en el modelo de fuga predominante durante la inspiración (el más plausible desde el punto de vista clínico) fueron diametralmente opuestos al modelo de fuga continua. Es decir, se sobreestimaba el volumen corriente, en porcentajes que podían alcanzar el 30% del volumen real<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0020"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>. Y debería considerarse especialmente preocupante el hecho de que muchos de estos ventiladores incorporan además modos ventilatorios de control dual (presión soporte con volumen asegurado) en los cuales el propio dispositivo toma decisiones (incremento o descenso de presión soporte) en base a la estimación que efectúa del volumen corriente.</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Parece evidente que todos estos detalles invitan a una reflexión por parte de fabricantes y prescriptores de VMNI. No en balde el grupo de expertos SomnoNIV concede a los softwares de monitorización un grado bajo de evidencia, por no estar validados clínicamente ni estar confeccionados en base a recomendaciones de sociedades científicas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0025"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>. La escasa experiencia clínica en la literatura con su uso tampoco invita al optimismo<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0030"><span class="elsevierStyleSup">6,7</span></a>. Evidentemente, los algoritmos de estimación de parámetros del ventilador son desarrollados por las empresas fabricantes, y pertenecen a sus respectivos departamentos de investigación y desarrollo, pero a la vista de los resultados de fiabilidad realizados por grupos independientes, dichos algoritmos deberían ser puestos de manifiesto y homogeneizados. Si ello no es posible, la alternativa debería ser el desarrollo de herramientas independientes de monitorización que contengan los parámetros necesarios para proporcionar la información mínima y suficiente acerca de la interacción paciente-ventilador en su entorno habitual. Dichos dispositivos deberían poder cumplir la doble función de ser capaces de transmitir información en tiempo real y almacenar la misma para su análisis posterior. En otras palabras, se trata de desarrollar sistemas de poligrafía independientes, con captura de señal real en la rama del propio ventilador y lo suficientemente simplificados para ser aplicables en el domicilio del paciente, de manera análoga a como se realiza la monitorización en las unidades de trastornos respiratorios del sueño.</p><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0005">Financiación</span><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ninguna.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0010">Conflicto de intereses</span><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran no tener conflicto de intereses.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:3 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Financiación" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Conflicto de intereses" ] 2 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0005" "bibliografiaReferencia" => array:7 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0005" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Software de monitorización de ventilación mecánica domiciliaria: ¿medir más o medir mejor?" 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| 2022 December | 46 | 23 | 69 |
| 2022 November | 64 | 32 | 96 |
| 2022 October | 41 | 29 | 70 |
| 2022 September | 54 | 23 | 77 |
| 2022 August | 35 | 22 | 57 |
| 2022 July | 38 | 42 | 80 |
| 2022 June | 61 | 37 | 98 |
| 2022 May | 70 | 31 | 101 |
| 2022 April | 76 | 39 | 115 |
| 2022 March | 69 | 38 | 107 |
| 2022 February | 46 | 35 | 81 |
| 2022 January | 49 | 32 | 81 |
| 2021 December | 42 | 38 | 80 |
| 2021 November | 37 | 38 | 75 |
| 2021 October | 56 | 48 | 104 |
| 2021 September | 31 | 58 | 89 |
| 2021 August | 54 | 30 | 84 |
| 2021 July | 41 | 42 | 83 |
| 2021 June | 78 | 40 | 118 |
| 2021 May | 33 | 29 | 62 |
| 2021 April | 116 | 86 | 202 |
| 2021 March | 90 | 32 | 122 |
| 2021 February | 70 | 31 | 101 |
| 2021 January | 49 | 31 | 80 |
| 2020 December | 46 | 26 | 72 |
| 2020 November | 58 | 21 | 79 |
| 2020 October | 50 | 13 | 63 |
| 2020 September | 52 | 18 | 70 |
| 2020 August | 61 | 24 | 85 |
| 2020 July | 47 | 26 | 73 |
| 2020 June | 59 | 19 | 78 |
| 2020 May | 58 | 30 | 88 |
| 2020 April | 56 | 22 | 78 |
| 2020 March | 66 | 21 | 87 |
| 2020 February | 55 | 25 | 80 |
| 2020 January | 82 | 25 | 107 |
| 2019 December | 57 | 22 | 79 |
| 2019 November | 43 | 26 | 69 |
| 2019 October | 52 | 15 | 67 |
| 2019 September | 66 | 15 | 81 |
| 2019 August | 44 | 18 | 62 |
| 2019 July | 41 | 12 | 53 |
| 2019 June | 41 | 15 | 56 |
| 2019 May | 56 | 11 | 67 |
| 2019 April | 60 | 22 | 82 |
| 2019 March | 81 | 29 | 110 |
| 2019 February | 62 | 36 | 98 |
| 2019 January | 43 | 20 | 63 |
| 2018 December | 35 | 23 | 58 |
| 2018 November | 106 | 48 | 154 |
| 2018 October | 135 | 32 | 167 |
| 2018 September | 54 | 21 | 75 |
| 2018 August | 1 | 0 | 1 |
| 2018 July | 2 | 0 | 2 |
| 2018 May | 35 | 2 | 37 |
| 2018 April | 66 | 5 | 71 |
| 2018 March | 86 | 7 | 93 |
| 2018 February | 63 | 13 | 76 |
| 2018 January | 121 | 10 | 131 |
| 2017 December | 98 | 11 | 109 |
| 2017 November | 58 | 16 | 74 |
| 2017 October | 62 | 11 | 73 |
| 2017 September | 62 | 11 | 73 |
| 2017 August | 82 | 11 | 93 |
| 2017 July | 66 | 8 | 74 |
| 2017 June | 76 | 21 | 97 |
| 2017 May | 92 | 15 | 107 |
| 2017 April | 63 | 20 | 83 |
| 2017 March | 56 | 24 | 80 |
| 2017 February | 44 | 16 | 60 |
| 2017 January | 27 | 10 | 37 |
| 2016 December | 45 | 9 | 54 |
| 2016 November | 88 | 14 | 102 |
| 2016 October | 77 | 27 | 104 |
| 2016 September | 78 | 17 | 95 |
| 2016 August | 72 | 17 | 89 |
| 2016 July | 61 | 11 | 72 |
| 2016 June | 86 | 24 | 110 |
| 2016 May | 75 | 9 | 84 |
| 2016 April | 51 | 2 | 53 |
| 2016 March | 42 | 5 | 47 |
| 2016 February | 65 | 5 | 70 |
| 2016 January | 70 | 18 | 88 |
| 2015 December | 80 | 24 | 104 |
| 2015 November | 134 | 18 | 152 |
| 2015 October | 134 | 3 | 137 |
| 2015 September | 117 | 0 | 117 |
| 2015 August | 69 | 0 | 69 |
| 2015 July | 100 | 0 | 100 |
| 2015 June | 100 | 0 | 100 |
| 2015 May | 118 | 0 | 118 |
| 2015 April | 82 | 0 | 82 |
| 2015 March | 90 | 0 | 90 |
| 2015 February | 74 | 0 | 74 |
| 2015 January | 68 | 0 | 68 |
| 2014 December | 62 | 0 | 62 |
| 2014 November | 78 | 0 | 78 |
| 2014 October | 106 | 0 | 106 |
| 2014 September | 74 | 0 | 74 |
| 2014 August | 98 | 0 | 98 |
| 2014 July | 110 | 0 | 110 |
| 2014 June | 133 | 0 | 133 |
| 2014 May | 10 | 0 | 10 |
| 2014 April | 18 | 0 | 18 |
| 2014 March | 157 | 0 | 157 |
| 2014 February | 2 | 0 | 2 |
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