Acumen IQ

Acumen IQ

El sensor Acumen IQ desbloquea la función de predecir los eventos hipotensivos con el software Acumen Hypotension Prediction Index (HPI). El software Acumen Hypotension Prediction Index ofrece el único parámetro de monitorización predictiva para hipotensión disponible en el mercado. Desarrollado conjuntamente con profesionales médicos, este software de soporte de decisiones predictivas inteligente y único en su tipo, detecta la probabilidad de un evento de hipotensión* antes de que ocurra y, además, le ofrece información para comprender la causa subyacente y le transmite un posible plan de acción para el paciente.

*Un evento hipotensivo se define como PAM < 65 mmHg por una duración de al menos un minuto.

 

Aplicación clínica

El sensor Acumen IQ se conecta a cualquier catéter arterial existente y calcula, de forma automática, parámetros clave cada 20 segundos y refleja los rápidos cambios fisiológicos que se producen en las intervenciones quirúrgicas de riesgo moderado a alto.

  • Volumen sistólico (VS)
  • Variación de volumen sistólico (VVS)
  • Presión arterial media (PAM)
  • Contractilidad (dP/dt)
  • Índice cardiaco (IC)
  • Resistencia vascular sistémica (RVS)
  • Hypotension Prediction Index (HPI)
  • Poscarga: Elastancia arterial dinámica (Eadyn)
 
El sensor Acumen IQ desbloquea el soporte de decisiones inteligente y único en su tipo para controlar la hipotensión intraoperatoria

El software Acumen Hypotension Prediction Index ofrece el único parámetro de monitorización predictiva para hipotensión disponible en el mercado. Desarrollado conjuntamente con profesionales médicos, este software de soporte de decisiones predictivas inteligente y único en su tipo, detecta la probabilidad de un evento de hipotensión* antes de que ocurra y, además, le ofrece información para comprender la causa subyacente y le transmite un posible plan de acción para el paciente.

En pacientes de cirugía no cardiaca, los resultados de la investigación han revelado fuertes asociaciones entre la hipotensión intraoperatoria y el riesgo elevado de lesión renal aguda (LRA) y lesión miocárdica después de la cirugía no cardiaca (MINS).1,2,3

  • MINS, la complicación cardiovascular más común que ocurre después de la cirugía no cardiaca, es la principal causa de mortalidad dentro del mes posterior a la cirugía1,4. Es un problema sustancial de salud pública.4
  • Más de 1 paciente entre 12 (8 millones de personas en el mundo entero) de más de 45 años sufren MINS cada año.4,5,6
*Un evento hipotensivo se define como PAM < 65 mmHg por una duración de al menos un minuto.
 
Gestionar el componente de flujo de perfusión para guiar la gestión individualizada de líquidos.

 Cuando se maneja la perfusión, el volumen sistólico se puede optimizar utilizando la propia curva Frank-Starling del paciente. La ubicación del paciente en la curva se puede determinar midiendo los cambios en el VS en respuesta al cambio en la precarga utilizando una exposición a líquidos en bolo o elevación pasiva de piernas (EPP). Los parámetros dinámicos y con base en el flujo son más informativos que los parámetros convencionales para determinar la capacidad de respuesta de los líquidos y pueden ayudar a guiar la administración individualizada del volumen en pacientes y evitar una administración excesiva e insuficiente.7

Además, se ha demostrado que la variación de volumen sistólico (VVS) es un indicador altamente sensible y específico para la capacidad de respuesta previa a la carga al administrar el volumen. Como parámetro dinámico, se ha demostrado que el VVS es un predictor preciso de la capacidad de respuesta del líquido en condiciones de carga inducidas por ventilación mecánica.8-10

Relación Frank-Starling entre precarga y volumen sistólico (VS)

 

El Índice Predictor de Hipotensión (HPI) permite predecir un evento hipotensivo 5-15 minutos antes de que suceda. A través de machine learning analiza el contorno de la onda de pulso para poder predecir los mismos.
Hatib, F., Jian, Z., Buddi, S., Lee, C. U., Settels, J. J., Sibert, K., Rinehart, J., & Cannesson, M. (2018, October 1). Machine-learning Algorithm to Predict Hypotension Based on High-fidelity Arterial Pressure Waveform Analysis. Anesthesiology; Lippincott Williams & Wilkins. https://doi.org/10.1097/aln.0000000000002300

 

 

 

Ideal para utilizar con catéter con técnica Seldinger de 3FR 8cm de marca Vygon. El mismo es transparente con líneas O.R.X. Al ser introducido con la técnica Seldinger, facilita la punción arterial, especialmemente en pacientes hipotensos con pulso periférico débil, y cuando las arterias están esclerosadas o estrechas. Catéter con pabellón provisto de aletas de fijación y manguitos anti-acodamiento. El material polietileno es más rígido para permitir mejor medición. Ref. 115090.

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