CARTA CIENTÍFICA
Soporte a la organización de las Unidades de Cuidados Intensivos durante la pandemia, a través de mapas creados a partir de los Sistemas de Información Clínica
Support to the organization of the Intensive Care Units during the pandemic through maps created from the Clinical Information Systems
Laura Claveríasa,b, Josep Gómeza,b, Alejandro Rodrígueza,b,c, Jordi Albiola, Federico Estebana,b, María Bodía,b,c,
Autor para correspondencia
a Unidad de Cuidados Intensivos. Hospital Universitario Joan XXIII, Tarragona, España
b Instituto de Investigación Sanitaria Pere Virgili. Universidad Rovira i Virgili, Tarragona, España
c Centro de Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Respiratorias (CIBERES). Instituto de Salud Carlos III, Madrid, España
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We first examine (marked in red) whether the patient is isolated due to SARS-CoV-2 positivity and the duration of UCI and hospital stay. The central panel displays the mechanical ventilation monitoring parameters in colors according to whether they are within the adequate range or not (Vt: green if within range, yellow if > 5%, orange if > 5-10%, red if > 10%; MP: green if ≤ 18, red if > 18). Lastly, an orange color indicates whether the patient is in prone decubitus and what sedoanalgesia and/or neuromuscular relaxant is being provided in continuous perfusion. 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Durante los últimos meses, la capacidad de las UCIs ha aumentado drásticamente, siendo necesario habilitar unidades remotas, que no estaban inicialmente concebidas para acoger enfermos críticos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Es clara la necesidad de equipamientos suficientes para atender brotes futuros. Así, los <span class="elsevierStyleItalic">dashboards</span> (a partir de ahora, <span class="elsevierStyleItalic"><span class="elsevierStyleBold">mapas</span></span>), a partir de los datos contenidos en el sistema de información clínica (SIC), ofrecen una representación gráfica de información relevante del estado y evolución del paciente. Facilitan la atención al paciente crítico mostrando al cl<span class="elsevierStyleUnderline">í</span>nico la información importante de forma intuitiva y fácil de interpretar. Los <span class="elsevierStyleItalic"><span class="elsevierStyleBold">mapas</span></span> proporcionan alertas cuando variables claves se desvían de los rangos aceptables, permitiendo acciones correctivas inmediatas y constituyendo verdaderas herramientas de soporte a la decisión clínica <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>. Asimismo, la situación de la pandemia ha puesto en evidencia la necesidad de actualizar los modelos tradicionales, e incluir diferentes formas de «teletrabajo» o «tele-asistencia» en la práctica médica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0065"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Es evidente que la tecnología de la información nos proporciona una excelente oportunidad para mejorar la asistencia<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0070"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>. En concreto, los SIC integran la información de otros departamentales, de los dispositivos de cabecera, así como resultados de laboratorio, prescripción farmacológica e información específica registrada por los profesionales. A pesar de ello, los profesionales requieren emplear esfuerzos importantes para disponer de la información requerida, global y en tiempo real que permita una organización efectiva y eficiente<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0075"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Durante el pico de asistencia de la COVID-19 en nuestra unidad, hemos desarrollado una serie de <span class="elsevierStyleItalic"><span class="elsevierStyleBold">mapas</span></span> a partir de la información del SIC, que nos han permitido monitorizar a los pacientes de forma remota, mejorando la seguridad y la calidad de los cuidados en momentos de máxima presión asistencial. Una revisión reciente muestra que el uso de mapas mejora la eficiencia en la práctica clínica habitual, la satisfacción del clínico, la seguridad del paciente y la fiabilidad del entorno<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0080"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>.</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Toda la aplicación se ha programado en un entorno controlado, independiente del sistema operativo usando Docker. Los datos se extraen en tiempo real del SIC mediante procesos ETL usando Python y se muestran vía web programada con los estándares web (html, javascript y css) mediante el <span class="elsevierStyleItalic">framework</span> Django.</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En primer lugar, hemos desarrollado un <span class="elsevierStyleItalic"><span class="elsevierStyleBold">mapa</span></span> general, que permite evaluar de forma rápida el nivel de complejidad y los requerimientos de soporte vital de cada paciente en cada una de las unidades (ventilación mecánica, técnicas de depuración extrarenal o soporte vasoactivo). Este <span class="elsevierStyleItalic"><span class="elsevierStyleBold">mapa</span></span> permite una visualización rápida de la distribución de recursos y la carga asistencial de la unidad.</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El segundo <span class="elsevierStyleItalic"><span class="elsevierStyleBold">mapa</span></span> que desarrollamos se centra específicamente en el soporte ventilatorio (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>). Muestra el modo, parámetros y mecánica ventilatorios. Además, ciertos parámetros, como el volumen corriente, se presentan en determinados colores en función de si el valor entra dentro del rango aconsejable. Esto nos permite identificar de forma rápida, qué pacientes están recibiendo un volumen corriente fuera de los límites de 6-8 mL/kg, o si debemos modificar parámetros para conseguir un <span class="elsevierStyleItalic">mechanical power</span> adecuado. Este <span class="elsevierStyleItalic"><span class="elsevierStyleBold">mapa</span></span> nos permite identificar, también de forma rápida, perfusiones y dosis de fármacos; así como qué pacientes se encuentran en decúbito prono, facilitando la gestión y la organización de las tareas y las maniobras diarias de pronación o supinación de estos pacientes.</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La efectividad de los <span class="elsevierStyleItalic"><span class="elsevierStyleBold">mapas</span></span> viene determinada por una adecuada calidad de los datos del SIC. Como refieren Murillo-Cabezas et al., las técnicas de <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> nos pueden ayudar en épocas de pandemia, aunque es imprescindible que los datos de los que disponemos sean fiables<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>. Nuestro grupo ya ha mostrado que para conseguirlo son clave el entrenamiento y el esfuerzo de los profesionales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>. Los profesionales deben ser conscientes de la importancia de una adecuada cumplimentación de los datos incluidos en el SIC, tanto de los que se introducen de forma manual como de los que se descargan de forma automática desde los distintos dispositivos de cabecera y desde otros departamentales (resultados de laboratorio). Es necesario comprobar que los dispositivos están correctamente conectados y que la información que remiten es fiable y en tiempo real. Todo ello contribuirá a alcanzar el objetivo, disminuir el tiempo de identificación y respuesta en situaciones de mayor carga de trabajo, monitorizando y manteniendo los estándares de calidad y seguridad.</p><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0005">Financiación</span><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Fondo de Investigación Sanitaria (Instituto de Salud Carlos III, proyecto PI16/00491). Agència de Gestió d’Ajuts Universitaris i de Recerca 2017 SGR 00127. Fondo Europeo de Desarrollo Regional.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:2 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Financiación" ] 1 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "multimedia" => array:1 [ 0 => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 1729 "Ancho" => 2500 "Tamanyo" => 307392 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Mapa tratamiento y soporte ventilatorio. En primer lugar, visualizamos marcado en rojo si el paciente está aislado por SARS-CoV-2 positivo y el tiempo de UCI y hospitalización. En el cuadro central se encuentran las variables de monitorización de ventilación mecánica pintadas de color en función de si se encuentran o no dentro del rango adecuado (Vt: verde dentro de rango, amarillo si > 5%, naranja si > 5-10%, rojo si > 10%; MP: verde si ≤ 18, rojo si > 18). Por último, encontramos pintado en naranja si el paciente se encuentra en prono y qué sedoanalgesia y/o relajante neuromuscular en perfusión continua lleva. 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| 2024 Noviembre | 5 | 2 | 7 |
| 2024 Octubre | 99 | 47 | 146 |
| 2024 Septiembre | 81 | 23 | 104 |
| 2024 Agosto | 97 | 37 | 134 |
| 2024 Julio | 119 | 34 | 153 |
| 2024 Junio | 87 | 35 | 122 |
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| 2024 Abril | 63 | 31 | 94 |
| 2024 Marzo | 56 | 29 | 85 |
| 2024 Febrero | 52 | 37 | 89 |
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| 2021 Agosto | 64 | 48 | 112 |
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| 2021 Junio | 49 | 47 | 96 |
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| 2021 Marzo | 4 | 3 | 7 |
| 2021 Febrero | 6 | 2 | 8 |
| 2021 Enero | 11 | 6 | 17 |
| 2020 Noviembre | 2 | 2 | 4 |
| 2020 Octubre | 6 | 3 | 9 |
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