Ongsupankul S, Dhupa A, Daoud EG. Oxigenoterapia adaptativa de alto flujo: Nuevo concepto. J Mech Vent 2024; 5(4):127-132. https://doi.org/10.53097/JMV.10112
Recopilado por Carlos Cabrera Lozada. Individuo de Número, ANM Sillón VII. ORCID: 0000-0002-3133-5183. 20/12/2024
Resumen
Fondo
La oxigenoterapia de alto flujo (HFOT) se utiliza cada vez más en entornos clínicos debido a su potencial para mejorar la oxigenación, la comodidad del paciente y, posiblemente, los resultados en diferentes estados de insuficiencia respiratoria. Los beneficios potenciales de la HFOT incluyen hacer coincidir el flujo de los pacientes para reducir el trabajo de la respiración, crear presión en las vías respiratorias, humidificar y reducir el espacio muerto.
Sin embargo, tiene algunas deficiencias, como la dificultad de ajustar el flujo para que coincida con los esfuerzos de los pacientes, el flujo continuo no representa una respiración espontánea fisiológica normal y la falta de control tradicional de la presión de las vías respiratorias.
Estamos probando una nueva técnica adaptativa de administración de oxígeno de alto flujo «Auto Positive Airway Pressure» (Auto-PAP) en la que el flujo suministrado por el ventilador se adapta a los esfuerzos de los pacientes teniendo en cuenta el espacio muerto de los pacientes
Métodos
A partir de un estudio de banco utilizando el simulador ASL 5000, creamos un modelo activo de un solo compartimento de un macho con 70 kg de peso al golf, con una distensibilidad de 40 ml/cmH20 y resistencia de 10 cmH2o/L/s. La frecuencia respiratoria se fijó en 20 lpm, con un tiempo inspiratorio de 1 segundo. La presión muscular (Pmus) se incrementó gradualmente en incrementos de 5 cmH2O de 5 a 50. Modo adaptativo de alto flujo (Auto PAP) utilizando un ventilador Bellavista 1000e (Zoll MA, EE. UU.) utilizando una cánula nasal de gran diámetro a una nariz de maniquí de tamaño adulto que se conectó al simulador pulmonar. Se utilizó el coeficiente de correlación de Pearson para correlacionar el Pmus con el máximo, el flujo medio y la presión, y el simulador con el flujo del ventilador.
Resultados
Hubo una correlación significativa entre las Pmus y el caudal máximo R: 0,949, IC (0,794, 0,988) P < 0,001 y el flujo medio R: 0,955, P < 0,001, IC (0,816, 0,989). Hubo una correlación fuerte significativa con las PMUS y la presión máxima R: 0,972, P < 0,001, IC (0,883, 0,993) y la presión media R: 0,942, P < 0,001, IC (0,768, 0,986). Hubo una correlación significativa entre el simulador y el caudal del ventilador R: 0,961, P < 0,001. Hubo una correlación significativa entre el simulador y la presión media del ventilador R: 0,951, P < 0,001, IC (0,799, 0,988). Hubo una correlación significativa entre el flujo medio del ventilador y la presión media de la vía aérea medida en el simulador R: 0,936, P < 0,001 IC (0,747, 0,985).
Conclusión
Los resultados sugieren una correlación significativa entre el flujo y la presión de la HFOT adaptativa y el esfuerzo muscular del paciente, lo que indica que el flujo y la presión aumentan en respuesta al esfuerzo de los pacientes. Esto puede reducir la carga de trabajo de los músculos respiratorios en comparación con las terapias tradicionales de oxígeno de alto flujo y reducir la necesidad de múltiples ajustes manuales del flujo. Estos hallazgos subrayan el potencial de esta tecnología para mejorar el soporte respiratorio y minimizar el esfuerzo del paciente.
Se justifica la realización de más investigaciones para validar estos hallazgos en cohortes de pacientes reales en diversos escenarios clínicos.