Usar SEMG del diafragma para evaluar la preparación para la extubación

150,000 pacientes al año en el Reino Unido deben ser ingresados en una unidad de cuidados críticos. Los admitidos suelen ser críticos o están en la fase de recuperación de una enfermedad crítica (1). A menudo, los pacientes requerirán apoyo para uno o más de sus órganos vitales, como sus pulmones, corazón o riñones. Aproximadamente el 60% de los pacientes ingresados requerirán apoyo de la ventilación mecánica (máquina de respiración) (2).

La ventilación mecánica está salvando la vida cuando se indica, pero está acosada por complicaciones potenciales a medida que aumenta la duración (3). Por lo tanto, la identificación temprana de pacientes que están listos para ser liberados del apoyo ventilatorio es clave. Sin embargo, el juicio del clínico carece de sensibilidad y especificidad para identificar dichos pacientes.

Una revisión de Cochrane en 2010 (4) demostró un método de destete protocolizado y estandarizado redujo la duración de la ventilación mecánica total en un 25%, el tiempo de duración del destete en un 78%y la duración de la unidad de cuidados intensivos (UCI) de la estadía en un 10%. Por el contrario, el proceso de destete prolongado empeora los resultados de los pacientes, aumenta el riesgo de morir y aumenta la duración de la estadía en la UCI y el hospital, afecta los recursos de cuidados críticos finitos y un impacto directo en el costo financiero y la sostenibilidad del medio ambiente (5).

Predecir la preparación para la extubación es un desafío. Esta tarea se realiza mejor mediante un proceso protocolizado que incluye un ensayo de despertar espontáneo (SAT) donde la sedación se reduce a un objetivo RASS seguro y un ensayo de respiración espontánea (SBT), en el que los pacientes que cumplen con un conjunto definido de criterios se someten a un período de prueba de mínimo (ventilación de soporte de presión) o sin ventilador (T-PIT) de apoyo (6). Esto se combina con frecuencia con marcadores objetivos o 'índices de extubación'. Estos índices incluyen evaluaciones de resistencia y resistencia de la respiración, resistencia a la tos y dificultad respiratoria, por ejemplo, P0.1, MIP, flujo de tos máximo y RSBI. Sin embargo, se ha demostrado que estos índices carecen de sensibilidad y especificidad, sin ninguno de ellos capaz de predecir con precisión la preparación para la extubación o el éxito probable (7).

La incidencia de falla de extubación informada en la literatura es bastante variable con ~ 5% en unidades quirúrgicas postoperatorias al 10% en las UCI médicas. Con cada día adicional sin un éxito de destete después del primer intento, hay un aumento asociado en la mortalidad cruda. La mortalidad cruda aumentó del 19.0% en pacientes no destetados un día después del primer intento de 36.8% en pacientes que aún están presentes en la UCI y no destanaron con éxito 10 días después del primer intento (8). Los estudios también han demostrado que los pacientes que requieren reintubación tienen un mayor riesgo de muerte con tasas de mortalidad que oscilan hasta 43% en comparación con menos del 12% en los pacientes extubados con éxito (9). La reintubación se asocia con un riesgo 4.5 veces mayor de neumonía nosocomial (10).

Por lo tanto, identificar nuevos métodos para determinar la probabilidad de extubación exitosa es de importancia clínica. Una vez que dicho método novedoso es el uso de la monitorización de la actividad muscular respiratoria a través del electromiograma sensorial (SEMG). Se ha demostrado previamente que SEMG es útil para medir la fuerza y la actividad de los músculos (11). Sin embargo, hasta hace poco, medir la actividad del diafragma ha sido un desafío debido al ruido de los movimientos del pecho, artefactos cardíacos. Los avances recientes en el procesamiento de señales y el creciente interés en mejores métodos de diagnóstico han llevado a una mejora en las métricas (12). Utilizando transformaciones wavelet y aprendizaje automático, se han desarrollado nuevas técnicas para medir la actividad del músculo del diafragma utilizando electrodos EMG de superficie colocados en el 6-8º espacio intercostal a lo largo de la línea axilar o clavicular media (13). De hecho, un estudio piloto que analiza el SEMG del diafragma en humanos sanos ha demostrado que podemos predecir la carga inspiratoria de 6 participantes con más del 70% de precisión. También se ha demostrado que SEMG es efectivo para detectar la asincronía del vendedor del paciente, así como la fuerza respiratoria en aquellos que no requieren ventilación mecánica (14). Sin embargo, no se ha explorado su uso en la evaluación de pacientes que se acercan a la preparación para la extubación.

Por lo tanto, el propósito de este ensayo de viabilidad es explorar el uso de SEMG en pacientes sometidos a ensayos de extubación. Los resultados de este estudio se utilizarán para diseñar un ensayo de múltiples sitios.