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Vol. 45. Issue 3.
Pages 138-146 (April 2021)
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Vol. 45. Issue 3.
Pages 138-146 (April 2021)
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DOI: 10.1016/j.medine.2019.09.008
Identifying and managing patient–ventilator asynchrony: An international survey
Identificación y manejo de la asincronía paciente-ventilador: encuesta internacional
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I.I. Ramíreza,b,
Corresponding author
iramirez@miuandes.cl

Corresponding author.
, R.S. Adasmec,d, D.H. Arellanob,e,f, A.R.M. Rochag, F.M.D. Andradeh,i, J. Núñez-Silveiraj, N.A. Montecinosk,b, S. Diasl,m, L.F. Damianin,o, R. Gutierrez-Ariasc,p, B. Lobo-Valbuenaq,r, F. Gordo-Vidalq,r
a Escuela de Kinesiología, Facultad de Medicina, Universidad de los Andes, Santiago, Chile
b Division of Critical Care Medicine, Hospital Clinico de la Universidad de Chile, Santiago, Chile
c Universidad Andres Bello, Facultad de Ciencias de la Rehabilitacion, Escuela de Kinesiología, Santiago, Chile
d Division of Critical Care Medicine at Hospital Clínico Red de Salud Christus-UC, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile
e Departamento de Kinesiología, Facultad de Medicina, Universidad de Chile, Santiago, Chile
f Departamento de Kinesiologia, Facultad de Ciencias de la Salud, Universidad San Sebastian, Providencia, Santiago, Chile
g Universidade Estadual de Ciências da Saúde, Maceió, Brazil
h Universidade Católica de Pernambuco, Pernambuco, Brazil
i Centro Universitário Tabosa de Almeida, Pernambuco, Brazil
j Division of Critical Care Medicine, Hospital Italiano, Buenos Aires, Argentina
k Division of Critical Care Medicine, Clinica Las Condes, Santiago, Chile
l Coronary Intensive Care Department, Hospital Federal da Lagoa, Rio de Janeiro, Brazil
m Instituto Estadual do Cerebro Paulo Niemeyer (IECPN), Rio de Janeiro, Brazil
n Departamento de Medicina Intensiva, Facultad de Medicina, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile
o Escuela de Kinesiología, Facultad de Ciencias, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Valparaíso, Chile
p Instituto Nacional del Tórax, Santiago, Chile
q Intensive Care Department, Hospital Universitario del Henares, Coslada, Madrid, Spain
r Grupo de investigación en patología crítica, Facultad de Ciencias de la Salud, Universidad Francisco de Vitoria, Pozuelo de Alarcón, Madrid, Spain
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Table 1. Factors associated with proper recognition of 6 PVA using Univariate Logistic Regression Analysis.
Table 2. Factors associated with proper recognition of 6 PVA using Multivariate Logistic Regression Analysis.
Table 3. Factors associated with proper management of 6 PVA using Univariate Logistic Regression Analysis.
Table 4. Factors associated with proper management of 6 PVA using Multivariate Logistic Regression Model Analysis.
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Abstract
Objective

To describe the main factors associated with proper recognition and management of patient–ventilator asynchrony (PVA).

Design

An analytical cross-sectional study was carried out.

Setting

An international study conducted in 20 countries through an online survey.

Participants

Physicians, respiratory therapists, nurses and physiotherapists currently working in the Intensive Care Unit (ICU).

Main variables of interest

Univariate and multivariate logistic regression models were used to establish associations between all variables (profession, training in mechanical ventilation, type of training program, years of experience and ICU characteristics) and the ability of HCPs to correctly identify and manage 6 PVA.

Results

A total of 431 healthcare professionals answered a validated survey. The main factors associated to proper recognition of PVA were: specific training program in mechanical ventilation (MV) (OR 2.27; 95%CI 1.14–4.52; p=0.019), courses with more than 100h completed (OR 2.28; 95%CI 1.29–4.03; p=0.005), and the number of ICU beds (OR 1.037; 95%CI 1.01–1.06; p=0.005). The main factor influencing the management of PVA was the correct recognition of 6 PVAs (OR 118.98; 95%CI 35.25–401.58; p<0.001).

Conclusion

Identifying and managing PVA using ventilator waveform analysis is influenced by many factors, including specific training programs in MV, the number of ICU beds, and the number of recognized PVAs.

Keywords:
Patient–ventilator asynchrony
Mechanical ventilation
Intensive Care Unit
Patient–ventilator interaction
Resumen
Objetivo

Describir los factores asociados al correcto reconocimiento y manejo de la asincronía paciente-ventilador (APV).

Diseño

Estudio analítico transversal.

Ámbito

Estudio internacional realizado en 20 países mediante una encuesta a través de Internet.

Participantes

Médicos, terapeutas respiratorios, enfermeras/os y fisioterapeutas que trabajan actualmente en unidades de cuidados intensivos (UCI).

Principales variables de interés

Se utilizó un análisis uni y multivariado para describir la asociación entre todas las variables (profesión, formación en ventilación mecánica, tipo de programa de formación, años de experiencia y características de la UCI en la cual trabajan los profesionales) con la correcta identificación y manejo de 6 APV.

Resultados

Un total de 431 profesionales respondieron una encuesta validada previamente. Los factores asociados a una correcta identificación de 6 APV fueron: haber completado un programa de formación específico sobre ventilación mecánica (OR: 2,27; IC 95%: 1,14-4,52; p=0,019), programa de formación con más de 100h (OR: 2,28; IC 95%: 1,29-4,03; p=0,005) y el número de camas de UCI (OR: 1,037; IC 95%: 1,01-1,06; p=0,005). El principal factor asociado a un adecuado manejo de la APV fue la correcta identificación de 6 APV (OR: 118,98; IC 95%: 35,25-401,58; p<0,001).

Conclusiones

La identificación y el manejo de la asincronía paciente-ventilador, mediante el análisis de las curvas del ventilador está influenciada por programas de formación, específicos sobre ventilación mecánica, el número de camas de la UCI y el número de asincronías identificadas correctamente.

Palabras clave:
Asincronía paciente-ventilador
Ventilación mecánica
Unidad de cuidados intensivos
Interacción paciente-ventilador

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