medigraphic.com
ISSN 1684-1859 (Impreso)

2019, Número 2

<< Anterior Siguiente >>

Revista Cubana de Informática Médica 2019; 11 (2)


Evaluación de la Saturación Venosa de Oxígeno (SvO2) desde la teoría de los Sistemas Dinámicos

Aragón DML, Rodríguez VJO, Prieto BSE, Correa HSC, Oliveros RH, Soracipa MMY, Bermúdez NLE, Pardo OJM, Rubio MJC, Ortiz SLA

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 29
Paginas: 25-35
Archivo PDF: 322.39 Kb.


RESUMEN

Introducción: La evolución de un sistema dinámico se puede caracterizar a partir de la construcción de atractores caóticos.
Objetivo: Desarrollar una metodología de evaluación de la saturación venosa de oxígeno, fundamentada en los sistemas dinámicos, para pacientes en Unidad de Cuidados Intensivos.
Metodología: Se seleccionaron 10 pacientes con diferentes patologías de la Unidad de Cuidados Intensivos Postquirúrgicos, y registró la saturación venosa de oxígeno durante su tiempo de estancia. Con base en estos valores se construyeron atractores caóticos en el mapa de retardo y se evaluaron los valores mínimos y máximos ocupados por el atractor.
Resultados: Se halló que la saturación venosa de oxígeno tiene un comportamiento caótico; los valores máximos y mínimos de los atractores en el mapa de retardo variaron entre 22,10 mmHg y 93,70 mmHg.
Conclusiones: Se plantea una nueva metodología capaz de caracterizar el comportamiento de la variable monitorizada para la evaluación del paciente crítico.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. Mandelbrot B. La geometría fractal de la naturaleza. Barcelona: Tusquets Editores, S.A; 1997. 680 p.

  2. Mandelbrot B. ¿Cuánto mide la costa de Bretaña? In: Mandelbrot B. Los Objetos Fractales. Barcelona: Tusquets Editores. S.A; 2000. 27-50 p.

  3. Devaney R. A first course in chaotic dynamical systems theory and experiments. New York: Addison-Wesley; 1992. 1-48 p.

  4. Peitgen H, Jurgens H, Saupe D. Limits and self similarity. In: Peitgen H, Jurgens H, Saupe D, editors. Chaos and Fractals: New Frontiers of Science. New York: Springer-Verlag; 1992. 135-82 p.

  5. Peitgen H, Jurgens H, Saupe D. Lenght, area and dimension. Measuring complexity and scalling properties. In: Peitgen H, Jurgens H, Saupe D, editors. Chaos and Fractals: New Frontiers of Science. New York, Springer-Verlag; 1992. 183-228 p.

  6. Mandelbrot B. Árboles jerárquicos o de clasificación y la dimensión. In: Mandelbrot B. Los Objetos Fractales. Barcelona: Tusquets Editores. S.A; 2000. 161-6 p.

  7. Espinoza A. El enfermo Grave. En: Terapia Intensiva. 2nd ed.. México DF: Macgraw-Hill Interamericana; 2005. 36-71 p.

  8. Kress JP, Hall JB. Atención de enfermos en estado crítico. Principios de la atención de enfermos en estado crítico. En: Kasper DL, Braunwald E, Fauci AS, Hauser SL, Longo DL, Jameson L, et al. Harrisons Principles of Internal Medicine. 16th ed. Bogotá: McGraw-Hill; 2006. 8602-9 p.

  9. Jiménez L, Montero FJ. Medicina de urgencias y emergencias: guía diagnóstica y protocolos de actuación. 3th Ed. Madrid: Elsevier; 2006.

  10. Gómez D, Fernández G, Gutiérrez Á, Daza L, Fernández C, Manrique N. Cálculo de los contenidos arterial y venoso de oxígeno, de la diferencia arteriovenosa de oxígeno, tasa de extracción tisular de oxígeno y shunt intrapulmonar con unas nuevas fórmulas, basadas en la saturación de oxígeno. Rev Fac Med. 2000;48(2):67-76.

  11. Figueredo Maldonado OL, González Delgado S. Morbimortalidad en la Unidad de Cuidados Intensivos. Revista Médica Electrónica Portales Médicos [Internet]. 2010 Jun [citado 5 Nov 2010];5(12):[aprox. 12 p.]. Disponible en: http://www.portalesmedicos.com/publicaciones/articles/2313/1/Morbimortalidad-en-la-Unidad-de-Cuidados-Intensivos.html.

  12. Huikuri HV, Mäkikallio TH, Peng CK, Goldberger AL, Hintze U, Møller M. Fractal correlation properties of R – R interval dynamics and mortality in patients with depressed left ventricular function after and acute myocardial infarction. Circulation. 2000;101(1):47-53.

  13. Goldberger A, Amaral L, Hausdorff JM, Ivanov P, Peng Ch, Stanley HE. Fractal dynamics in physiology: alterations with disease and aging. Proc Natl Acad Sci. 2002;99 Suppl 1:S2466-72.

  14. Rodríguez J, Prieto S, Avilán N, Correa C, Bernal P, Ortiz L, et al. Nueva metodología física y matemática de evaluación del Holter. Rev Col Cardiol. 2008;15(2):50-4.

  15. Rodríguez J. Mathematical law of chaotic cardiac dynamic: Predictions of clinic application. J Med Med Sci. 2011;2(8):1050-9.

  16. Rodríguez J, Prieto S, Correa C, Domínguez D, Pardo J, Mendoza F, et al. Clinic application of a cardiac diagnostic method based on dynamic systems theory. Res. J. Cardiol [Internet]. 2017 [cited 2010 Nov 5];10(1):[aprox. 7 p.]. Available from: http://docsdrive.com/pdfs/academicjournals/rjc/2017/1-7.pdf.

  17. Rodríguez J, Correa C, Melo M, Domínguez D, Prieto S, Cardona DM, et al. Chaotic cardiac law: Developing predictions of clinical application. J Med Med Sci. 2013;4(2):79-84.

  18. Rodríguez J, Narváez R, Prieto S, Correa C, Bernal P, Aguirre G, et al. The mathematical law of chaotic dynamics applied to cardiac arrhythmias. J Med Med Sci. 2013;4(7):291-300.

  19. Rodríguez J, Prieto S, Flórez M, Alarcón C, López R, Aguirre G, et al. Physical-mathematical diagnosis of cardiac dynamic on neonatal sepsis: predictions of clinical application. J Med Med Sci. 2014;5(5):102-8.

  20. Rodríguez J, Prieto S, Correa C, Oliveros H, Soracipa Y. Diagnóstico matemático de dinámica cardiaca en 16 horas y evaluación de variables hemodinámicas de UCI. Rev cuban invest bioméd [Internet]. 2017 [citado 28 Nov 2019];36(4):[aprox. 18 p.]. Disponible en: http://www.revibiomedica.sld.cu/index.php/ibi/article/view/65/60.

  21. Rodríguez J, Prieto S, Ramírez L. A novel heart rate atractor for the prediction of cardiovascular disease. Informatics in Medicine Unlocked [Internet]. 2019 [cited 28 Nov 2019];15:[aprox. 9 p.]. Available from: https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S235291481930005X?token=72BEA4AE8D0247E1A371F3CB798B906B5990362EE66A58C27AEB3DF821E9860182AC6E4453DA48CADEB5D2573B3123BE.

  22. Rodríguez J, Prieto S, Bernal P, Izasa D, Salazar G, Correa C, et al. Entropía proporcional aplicada a la evolución de la dinámica cardiaca. Predicciones de aplicación clínica. La emergencia de los enfoques de la complejidad en América Latina. Tomo I. Argentina: Comunidad Editora Latinoamericano; 2015. 247-64 p.

  23. Rodríguez J, Prieto S, Correa C, Bernal P, Puerta G, Vitery S, et al. Theoretical generalization of normal and sick coronary arteries with fractal dimensions and the arterial intrinsic mathematical harmony. BMC Med Phys [Internet]. 2010;10:[aprox. 6 p.]. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2954867/.

  24. Rodríguez J, Sánchez M, Barrios F, Soracipa Y. Geometrical Evaluation of Cervical Cells. Fractal and Euclidean Diagnostic Methodology of Clinical Application. Journal of Biosciences and Medicines [Internet]. 2018;6(3):111-22. Available from: https://www.researchgate.net/publication/323852592_Geometrical_Evaluation_of_Cervical_Cells_Fractal_and_Euclidean_Diagnostic_Methodology_of_Clinical_Application/fulltext/5aafbe0d0f7e9b4897c0c70c/Geometrical-Evaluation-of-Cervical-Cells-Fractal-and-Euclidean-Diagnostic-Methodology-of-Clinical-Application.pdf.

  25. Rodríguez J, Soracipa Y, Ovalle A, Castro M, Senejoa N, Quijano B, et al. Geometría fractal aplicada para comparar los espacios ocupados por eritrocitos normales y esferocitos. Archivos de Medicina [Internet]. 2018 [citado 28 Nov 2019];18(1):13-23. Disponible en: http://revistasum.umanizales.edu.co/ojs/index.php/archivosmedicina/article/view/1835/31

  26. Rodríguez J, Bernal P, Prieto S, Correa C. Teoría de péptidos de alta unión de malaria al glóbulo rojo. Predicciones teóricas de nuevos péptidos de unión y mutaciones teóricas predictivas de aminoácidos críticos. Inmunología. 2010; 29(1):7-19.

  27. Rodríguez J. Método para la predicción de la dinámica temporal de la malaria en los municipios de Colombia. Rev Panam Salud Pública. 2010;27(3):211-8.

  28. Rodríguez J, Prieto S, Correa S, Pérez C, Soracipa Y. Dinámica de la epidemia de malaria en Colombia: Predicción probabilística temporal. Rev Salud Pública. 2017;19(1):52– 9.

  29. Rodríguez J, Prieto S, Correa C, Pérez C, Mora J, Bravo J, et al. Predictions of CD4 lymphocytes’ count in HIV patients from complete blood count. BMC Med Phys [Internet]. 2013 [cited 28 Nov 2019];13:[aprox. 6 p.]. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3847222/pdf/1756-6649-13-3.pdf.




2020     |     www.medigraphic.com