Análisis y clasificación del patrón respiratorio de pacientes en proceso de retirada del ventilador mecánico (Analysis and classification of the breathing pattern in patients on weaning trial process)
2014
La estimacion del momento optimo de retirar la ventilacion asistida de un paciente en cuidado intensivo sigue siendo fundamental en la practica clinica. En este trabajo se estudia el patron respiratorio a partir de la senal de flujo respiratorio de pacientes en proceso de extubacion teniendo en cuenta las siguientes etapas: caracterizacion de la senal a partir de la identificacion de los ciclos respiratorios, analisis del patron respiratorio a partir del modelado matematico de las series, y clasificacion del mismo con el objetivo de identificar patrones de pacientes con posible exito en el proceso. Se analizaron 153 pacientes clasificados en los grupos exito, fracaso y reintubados, de acuerdo con el resultado de la prueba de extubacion de tubo en T. Se seleccionaron las series temporales de tiempo de espiracion, tiempo de inspiracion, duracion del ciclo respiratorio e indice de respiracion superficial dado que presentaron diferencias significativas en los parametros de valor medio, orden del modelo, primer coeficiente y error final de prediccion. Con ellas se obtuvo una exactitud de clasificacion del 86% (sensibilidad 0,86 – especificidad 0,84) utilizando un clasificador tipo discrimante lineal. Se analizaron otros clasificadores como regresion logistica y maquinas de soporte vectorial. Abstract: Estimating the optimal time to remove the ventilatory support from a patient in intensive care remains essential in clinical practice. In this work we study the breathing pattern from the respiratory flow signal in the process of weaning considering the following stages: characterization of the signal from the identification of respiratory cycles, respiratory pattern analysis from mathematical modeling of the resulting series, and classification in order to identify patterns of patients with possible success in the process. We analyzed 153 patients classified into three groups: success, failure and reintubated, according to results of T-tube test. The time series for breathing duration, inspiratory time, expiratory time, and shallow breathing index that resulted in significant differences in the mean, model order, first coefficient and final error of prediction were selected. With them we obtained a classification accuracy of 86% (sensitivity 0.84 - specificity 0.86) using a linear classifier discriminate type. Other classifications were analyzed, such as logistic regression and support vector machines.
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