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Análisis y clasificación del patrón respiratorio de pacientes en proceso de retirada del ventilador mecánico

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dc.contributor.authorChaparro-Preciado, J. A. (Javier Alberto)spa
dc.contributor.authorGiraldo-Giraldo, B. (Beatriz )spa
dc.creator.email[email protected]spa
dc.date.accepted2011-06-29spa
dc.date.accessioned2014-04-30T22:15:10Zspa
dc.date.available2014-04-30T22:15:10Zspa
dc.date.created2011-06spa
dc.date.issued2014-04-30spa
dc.date.submitted2011-05-02spa
dc.descriptionLa estimación del momento óptimo de retirar la ventilación asistida de un paciente en cuidado intensivo sigue siendo fundamental en la práctica clínica. En este trabajo se estudia el patrón respiratorio a partir de la señal de flujo respiratorio de pacientes en proceso de extubación teniendo en cuenta las siguientes etapas: caracterización de la señal a partir de la identificación de los ciclos respiratorios, análisis del patrón respiratorio a partir del modelado matemático de las series, y clasificación del mismo con el objetivo de identificar patrones de pacientes con posible éxito en el proceso. Se analizaron 153 pacientes clasificados en los grupos éxito, fracaso y reintubados, de acuerdo con el resultado de la prueba de extubación de tubo en T. Se seleccionaron las series temporales de tiempo de espiración, tiempo de inspiración, duración del ciclo respiratorio e índice de respiración superficial dado que presentaron diferencias significativas en los parámetros de valor medio, orden del modelo, primer coeficiente y error final de predicción. Con ellas se obtuvo una exactitud de clasificación del 86% (sensibilidad 0,86 – especificidad 0,84) utilizando un clasificador tipo discrimante lineal. Se analizaron otros clasificadores como regresión logística y máquinas de soporte vectorial.spa
dc.description.abstractEstimating 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.spa
dc.format.extent7 p.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.bibliographiccitationChaparro-Preciado, J. A. y Giraldo-Giraldo, B. Análisis y clasificación del patrón respiratorio de pacientes en proceso de retirada del ventilador mecánico, Revista Ingeniería Biomédica, 5 (9), 43-49. doi: http://repository. eia.edu.co/handle/11190/498spa
dc.identifier.issnISSN 19099762spa
dc.identifier.urihttps://repository.eia.edu.co/handle/11190/498spa
dc.language.isospaspa
dc.publisher.departmentBiomédica, Mecatrónica y Mecánicaspa
dc.publisher.editorEscuela de Ingeniería de Antioquia EIAspa
dc.publisher.editorUniversidad CESspa
dc.relation.referencesRahim H., Ibrahim F. Model Order Selection Criterion for Monitoring Hemoglobin Status in Dengue Patients using ARX model, Memorias de la Conferencia Internacional en Tecnología de la Información aplicada en Biomedicina ITAB’08. Shenzhen, China, 2008.spa
dc.relation.referencesBox G., Jenkins G., Reinsel G. Time Series Analysis, Forecasting and Control.Tercera edición, Prentice Hall International, 1994. Capítulo 3, 69-77.spa
dc.relation.referencesSpiegel M., Stephens L.Estadística. Tercera Edición, Mc Graw Hill, 2001. Capítulo 17.spa
dc.rightsDerechos Reservados - Universidad EIA, 2020spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercialspa
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dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/spa
dc.subject.eiaTECNOLOGÍAS PARA LA SALUDspa
dc.subject.eiaTECHNOLOGY IN HEALTHspa
dc.subject.eurovocRESPIRATION , ARTIFICIAL - ADVERSE EFFECTSspa
dc.subject.eurovocRESPIRACIÓN ARTIFICIAL - EFECTOS ADVERSOSspa
dc.subject.keywordsPATRÓN RESPIRATORIOspa
dc.subject.keywordsVENTILACIÓN MECÁNICAspa
dc.subject.keywordsMODELADO DE SEÑALspa
dc.subject.keywordsRETIRADA DEL VENTILADORspa
dc.subject.keywordsBREATHING PATTERNspa
dc.subject.keywordsMECHANICAL VENTILATIONspa
dc.subject.keywordsSIGNAL MODELINGspa
dc.subject.keywordsWEANING PROCESSspa
dc.subject.lcshRBI00087spa
dc.titleAnálisis y clasificación del patrón respiratorio de pacientes en proceso de retirada del ventilador mecánicospa
dc.title.alternativeAnalysis and classification of the breathing pattern in patients on weaning trial processspa
dc.typeArtículo de revistaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501spa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/articlespa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/ARTspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublication
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