El Servicio de Anestesiología del Hospital Universitario Infanta Leonor, perteneciente a la red sanitaria pública de la Comunidad de Madrid, ha sido reconocido con el primer premio a la mejor comunicación sobre monitorización hemodinámica presentada en el XXXVII Congreso Nacional de la Sociedad Española de Anestesiología, Reanimación y Terapéutica del Dolor (SEDAR). El estudio ‘Caracterización de la inestabilidad hemodinámica intraoperatoria en pacientes sometidos a anestesia general’ aborda uno de los desafíos más importantes en el campo de la Anestesiología, la predicción y prevención de la inestabilidad hemodinámica.
La capacidad de prever y actuar antes de que se desarrolle una hipotensión significativa puede reducir complicaciones postoperatorias. Al intervenir antes se puede prevenir la hipoperfusión de órganos, disminuyendo el riesgo de complicaciones como fallo renal, infarto de miocardio y otras disfunciones orgánicas. Además, identificar las causas subyacentes de la inestabilidad permite un tratamiento más específico y eficaz, evitando una aproximación única para todos los pacientes.
Análisis de los datos hemodinámicos
Los autores de este estudio son los doctores Javier Ripollés Melchor, Alicia Ruiz Escobar, Elena Sáez Ruiz, Ana Nieto Moreno, Elena Nieto Moreno, y el jefe del Servicio de Anestesiología de este centro madrileño, Alfredo Abad Gurumeta. En el estudio se analizaron datos hemodinámicos de 393 pacientes sometidos a cirugías abdominales mayores en seis hospitales españoles en 2022. De hecho, se utilizó el sistema de monitoreo Hemosphere y el software HPI para evaluar la estabilidad hemodinámica.
Se definió la inestabilidad hemodinámica como un valor de HPI superior a 80 y se clasificaron las causas de dicha inestabilidad hemodinámica según un protocolo terapéutico basado en la fisiología cardiovascular. Las causas más comunes fueron la vasoplejía y la hipovolemia, que requieren diferentes enfoques terapéuticos. Este trabajo ha permitido desarrollar una clasificación con cinco patrones distintos de inestabilidad hemodinámica, proporcionando un enfoque más matizado para su evaluación y manejo, adaptando las intervenciones a la causa principal de dicha inestabilidad hemodinámica.
El Hypotension Prediction Index (HPI) es una herramienta novedosa que predice la ocurrencia de hipotensión arterial antes de que el paciente se vuelva inestable hemodinámicamente. Utiliza un algoritmo de aprendizaje automático basado en la onda de presión arterial para predecir la probabilidad de hipotensión. Un valor de HPI superior a 80 indica una alta probabilidad de un episodio hipotensivo inminente. Es más, el uso esta herramienta permite una intervención más temprana y personalizada, mejorando la recuperación de los pacientes. Aquellos que se mantienen hemodinámicamente estables durante la cirugía tienden a tener una recuperación más rápida, reduciendo el tiempo de estancia hospitalaria y mejorando la satisfacción del paciente.
