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Comunicaciones del 44º Congreso de Neumosur

RELACIÓN ENTRE EL IAH DEL SOFTWARE DE VENTILACIÓN Y EL IDH DE LA PULSIOXIMETRÍA NOCTURNA

Autores

C. Benito Bernáldez, V. Almadana Pacheco, C. Panadero Paz, P.J. Rodríguez Martín, A. Gómez-Bastero Fernández, A. Valido Morales

Introducción

El software de ventilación nos proporciona gran cantidad de información de forma sencilla y más barata que otros métodos de monitorización en los pacientes con ventilación mecánica no invasiva (VNI). Sin embargo, no está claramente establecida la fiabilidad de variables como el índice de apneas-hipopneas/hora (IAH).

OBJETIVO: determinar la relación entre el IAH obtenido mediante la lectura de la tarjeta de equipo de VNI y el índice de desaturaciones/hora (IDH) obtenido mediante registro de pulsioximetría nocturna.

Metodología

Estudio observacional retrospectivo de 77 pacientes en tratamiento con VNI por cualquier indicación aceptada para ello, seguidos en una consulta monográfica del Hospital Virgen Macarena de Sevilla. Como criterios de inclusión se consideraron estar adaptados correctamente a la ventilación, no haber presentado agudizaciones en el mes previo a la recogida de datos y presentar un cumplimiento adecuado (> 4 horas/día). Todos utilizaban una BiPAP modelo Philips ST 30 en modo espontáneo/programado y mascarilla oronasal. Se evaluó el IAH recogido mediante la lectura del software del ventilador (Encore Basic versión 2.8.2.1.) y se relacionó con el IDH registrado mediante pulsioximetría nocturna (WristOx2, 3150 de Nonin). Se realizó una correlación de Pearson para determinar la relación entre estas dos variables. Así mismo, se realizó una comparación mediante el test de la t de Student para datos apareados para comparar estas variables entre subgrupos de pacientes.

Resultados

Analizamos 77 pacientes con una edad media de 71,9±10, de los que el 45,6% eran varones. Entre las indicaciones para VNI destacaban: EPOC en 10 pacientes, EPOC + síndrome de apnea-hipoapnea del sueño (SAHS) en 12, síndrome de obesidad-hipoventilación (SOH) en 11, SOH + SAHS en 22 y patología restrictiva en 10. El IAH medio fue de 6,4±8,1 y el IDH medio fue de 7,2±11,2.
El IAH para la muestra general mostró una correlación aceptable con el IDH (r 0,644, p <0,001).
Analizamos esta misma correlación para diferentes subgrupos:
- En el subgrupo con EPOC (n:10) frente a EPOC+SAHS (n:12): r 0,322, p 0,364 vs r 0,303, p 0,338.
- En el subgrupo con SOH (n:11) frente a SOH+SAHS (n:22): r 0,795, p 0,003 vs r 0,861, p<0,001.
- En el subgrupo con patología restrictiva (n:10): r 0,497, p 0,144.
- En el subgrupo de pacientes con SAHS (n:36) frente a los no SAHS (n:41): r 0,907, p<0,001 vs r 0,585, p<0,001.

Conclusiones

El IAH obtenido por el software de ventilación puede ser una herramienta de utilidad como predictor del IDH del paciente, mostrando una buena correlación que incluso es mayor en los pacientes con SAHS. Sin embargo, debe tenerse en cuenta que esta relación disminuye sustancialmente en el subgrupo de pacientes con EPOC y patología restrictiva.

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