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Introducción
La irregularidad de los objetos, se describe correctamente con los principios que fundamentan la geometría fractal desarrollada por Mandelbrot 1. La irregularidad de un objeto fractal se expresa en términos adimensionales y se denomina dimensión fractal 2. La teoría de los sistemas dinámicos caracteriza el comportamiento de un sistema a medida que este evoluciona en el tiempo a partir de la construcción de atractores en el espacio de fase 3,4. Dentro de este contexto el comportamiento de un sistema puede ser predecible o impredecible, descrito geométricamente mediante tres tipos de atractores 4. Los sistemas predecibles describen trayectorias puntuales o cíclicas, mientras que las trayectorias impredecibles describen trayectorias caóticas, que debido a su forma irregular pueden ser analizadas desde geometrías no euclidianas como la geometría fractal 2,5. De acuerdo a la estructura geométrica del objeto existen diferentes métodos para el cálculo de la dimensión fractal. El atractor caótico se puede medir adecuadamente mediante la dimensión fractal 2,5,6.
El objetivo principal de la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) es restablecer las funciones alteradas de uno o más sistemas orgánicos vitales. Por eso es importante su monitoreo intermitente o continuo, pues se detectan alteraciones 7, de manera que los intensivistas cuenten con una gran cantidad de información que evalúa los aspectos fisiopatológicos del paciente 8, ayudando a prevenir una posible gravedad. Dentro de estos exámenes se encuentra la evaluación de Gases Venosos, que permite medir parámetros como la saturación venosa de oxígeno (SvO2), la presión venosa de oxígeno y la de dióxido de carbono, y se utiliza para saber si los tejidos del cuerpo están extrayendo y utilizando el oxígeno proveniente de la sangre arterial; así también, indican si los mecanismos de ventilación funcionan correctamente 9,10.
Sin embargo, no se ha dado un diagnóstico objetivo y reproducible, que permita evaluar cuantitativamente y de forma simultánea toda la información recopilada de las diferentes variables evaluadas en UCI. Por esta razón, puede haber errores o impresiciones generadas porque el especialista 11, debe tomar en consideración simultáneamente una gran cantidad de información, sin que existan métodos sistemáticos que permitan su interpretación de forma unificada para hacer un uso eficaz de la información, con lo cual el clínico debe tomar la decisión de si un dato específico requiere un seguimiento más preciso o puede desecharse como algo intrascendente 11. Adicionalmente, las variables en los monitores se observan en tiempo real, lo cual tiene el inconveniente de que no hay seguimientos automáticos de las variaciones de la dinámica de cada variable en el tiempo.
En cambio, metodologías desarrolladas en el contexto de la teoría de los sistemas dinámicos han contribuido en avances de alto interés clínico. Entre estas metodologías, se desarrolló una caracterización de la dinámica cardiaca, fundamentada en la Geometría fractal en pacientes post-infartados y con FE menor al 35% la cual supera los predictores convencionales de mortalidad 12. Otros trabajos encontraron que existe una asociación entre comportamientos excesivamente periódicos o aleatorios al estado de enfermedad, encontrándose en el medio de estos dos comportamientos la salud 13.
En la actualidad, desde que los planteamientos físicos y matemáticos han sido aplicados en los distintos escenarios de la cardiología, se ha logrado el desarrollo de nuevas metodologías diagnósticas aplicables a la clínica mediante las cuales se puede establecer diferencias cuantitativas entre casos normales y enfermos. Rodríguez y col., desarrollaron un método que evalúa los espacios de ocupación de los atractores caóticos cardiacos mediante el método de Box-Counting diferenciando de manera geométrica y cuantitativa la enfermedad aguda de normalidad 14. Posteriormente, esta metodología seria la base de una ley exponencial con la cual se deducen todos los posibles atractores caóticos cardiacos discretos, logrando diferenciar normalidad de enfermedad y la evolución entre las dos 15. La aplicabilidad clínica de estos nuevos diagnósticos matemáticos, han sido validado mediante estudios de prueba diagnóstica hallando valores de sensibilidad y especificidad del 100% y un coeficiente Kappa de uno 16-18. Posteriormente, la ley matemática fue aplicada para evaluar dinámicas cardiacas con diagnóstico de arritmia 18 y para el estudio de la dinámica cardiaca neonatal, logrando cuantificar en tres y seis horas antes la manifestación clínica de sepsis o dinámica asociada a ésta 19. Del mismo modo se desarrolló un estudio en el que se redujo el tiempo de evaluación de la dinámica cardiaca a partir de los registros electrocardiográficos continuos y/o Holter pasando de 21 a 16 horas, de utilidad para pacientes ambulatorios y los egresados a los diferentes escenarios de la UCI 20.
El propósito del presente estudio es establecer una metodología para la evaluación de la saturación venosa de oxígeno (SvO2) analizada en el contexto de la teoría de los sistemas dinámicos.
Métodos
Población
Se tomaron 10 pacientes egresados a la UCI posquirúrgicos del Hospital Militar Central a quienes se les realizó evaluación de gases venosos y se les registró la SvO2 por requerimiento del especialista, quien pudo hacer su solicitud para evaluar la función pulmonar, establecer la efectividad de procedimientos invasivos como intubación o ventilación mecánica, o realizar seguimientos del estado metabólico o de otras funciones fisiológicas. Los pacientes seleccionados son mayores de 21 años y fueron seleccionados sin tener en cuenta la patología, el sexo y la condición clínica de ingreso a la UCI posquirúrgica. Los registros de SvO2 fueron consultados de la base de datos donde se encuentran los reportes clínicos de los pacientes que ingresan a la UCI postquirúrgica.
Procedimiento
Este es un estudio observacional descriptivo, para cuya ejecución se contó con previa aprobación del Comité de Ética Institucional. Se tomaron todos los valores de la SvO2 durante la estancia en la UCI posquirúrgica registrados. La frecuencia de realización del registro varía de acuerdo con el criterio del especialista, encontrando casos o momentos en los que se encontraban hasta 3 reportes diarios, así como otros en los que había un solo reporte cada 3 días. Estos valores fueron utilizados para generar un atractor caótico de la SvO2 para cada paciente en el espacio de fase, que es una clase de atractor donde se simboliza gráficamente la dinámica de un sistema, estableciendo pares ordenados de valores sucesivos en el tiempo de una variable dinámica en un espacio de dos o más dimensiones. Seguidamente se establecieron los valores máximos y mínimos del atractor de la SvO2 respecto al eje de las abscisas con el fin de establecer valores característicos de esta variable hemodinámica.
Dado el enfoque físico-matemático del estudio, no se consideró el análisis de variables de tipo poblacional, como sexo, factores de riesgo, patología específica o edad (excepto si es menor de 21 años), así como tampoco se consideró la razón de la realización del examen, pues el propósito del estudio es caracterizar el comportamiento matemático de la SvO2, estudiándola como una variable dinámica en el contexto de la teoría del caos.
Resultados
El diagnóstico clínico se puede observar en la Tabla 1. Los valores de los atractores de la SvO2 máximos y mínimos, expresados en mmHg variaron entre 22,10 y 93,70; para los fallecidos, estos valores variaron entre 22,10 y 92,00; mientras que para aquellos que fueron dados de alta vivos estos valores oscilaron entre 43, 10 y 93,70 como puede observarse en la Tabla
Tabla 1 Diagnóstico clínico de los pacientes provenientes de la UCI posquirúrgicos.
| No | Edad | Sexo1 | Diagnóstico |
|---|---|---|---|
| 1 | 82 | M | Sepsis de Origen pulmonar. Dolor abdominal localizado parte superior; Constipación. Enfermedad pulmonar obstructiva crónica no especificada; fractura cuello del fémur. Neumonía severa asociada a los cuidados de la salud-basal derecha; derrame pleural bilateral. Falla ventilatoria secundaria. EPOC exagerado anthonisen. Falla cardiaca fevi no conocida |
| 2 | 79 | F | Fibrilación y aleteo auricular |
| 3 | 68 | F | Hemorragia subracroidea |
| 4 | 86 | M | Neumonía Post Reanimación. Ruidos cardiacos rítmicos; no soplos, ruidos hipoventilación basal bilateral, extremidades no endema adecuada perfusión distal. Síndrome de comprensión medular. |
| 5 | 70 | F | Neumonía no especificada |
| 6 | 86 | M | Sepsis en tejidos blandos. enfermedad pulmonar crónica con exacerebación no especificada |
| 7 | 83 | M | Enfermedad de vesicula, no especificada |
| 8 | 78 | M | Trastorno de disco cervical con mielopatia. Neumonía asociada a ventilación mecánica resuelta. Dolor agudo somático y neuropatico cervical. Trauma cervical por caída de su propia altura nivel C4. POP de artrodesis cervical C3-C5. DM tipo 2. Obesidad. HTA. IRC agudización. Choque medular en resolución. traquesotomia funcionante. Arritmia cardiaca persistente dada por la bradicardia severa; hipotensión severa. |
| 9 | 70 | M | Tumor maligno de las vías biliares extrahapatica. Sepsis severa. SDRA severo. Colangiocarcinoma estadio Bismuth 3A. Extabaquismo pesado. POP biopsia dirigida por ecografía de la vía biliar intrahepatica. Choque séptico x Gram negativo tipo ECOLI resuelto. |
| 10 | 48 | F | Accidente vascular encefálico agudo no especificado como hemorrágico. |
Tabla 2 Valores Max: máximo y Min: mínimo ocupados por los atractores de la SvO2, de pacientes provenientes de la UCI posquirúrgicos.
| No | Min | Max | Egreso1 |
|---|---|---|---|
| 1 | 59,70 | 88,90 | V |
| 2 | 75,90 | 91,30 | V |
| 3 | 70,00 | 93,70 | V |
| 4 | 43,10 | 79,60 | V |
| 5 | 66,00 | 77,90 | V |
| 6 | 76,60 | 82,90 | M |
| 7 | 57,00 | 82,60 | M |
| 8 | 22,10 | 92,00 | M |
| 9 | 35,70 | 90,10 | M |
| 10 | 58,10 | 76,50 | M |
Egreso1: V: vivo; M: muerto.
Fig. 1 Atractor de SvO2 de paciente 4, con egreso vivo de UCI. Las líneas negras que conectan el eje vertical y el atractor señalan los valores máximo y mínimo del atractor en el mapa de retardo.
Fig. 2 Atractor de SvO2 de paciente 10, con egreso muerto de UCI. Las líneas negras que conectan el eje vertical y el atractor señalan los valores máximo y mínimo del atractor en el mapa de retardo.
Discusión
Este es el primer trabajo en el que se desarrolló una caracterización de la SvO2 en pacientes de la UCI, fundamentado en la teoría de los sistemas dinámicos a partir del establecimiento de los valores máximos y mínimos del atractor (figuras 1,2,3). Este estudio propone nuevas posibilidades de optimizar la evaluación hemodinámica del paciente desde un análisis matemático de la dinámica de la SvO2, el cual podría ser analizado junto con otras variables hemodinámicas de interés clínico. En el futuro la presente metodología puede emplearse como un nuevo sistema de medida, con el cual se pueda hacer distinciones físicas y matemáticas más precisas que aporten en un seguimiento hemodinámico del paciente crítico en la UCI.
Dado que los cambios abruptos o irregulares en el tiempo nos son evaluados a simple vista desde sistemas métricos lineales, la metodología plantea una reinterpretación para el análisis del comportamiento de la SvO2 desde una perspectiva físico matemática. La caracterización lograda a partir de los valores máximos y mínimos der los atractores de la SvO2, permitirían evaluar en el tiempo la evolución de esta variable a medida que el paciente tienda a desenlaces adversos o favorables, lo que sería un estudio posible de analizar en el futuro. Además, su estudio conjuntamente con otras variables hemodinámicas podría permitir la realización de predicciones de mortalidad.
Los planteamientos teóricos y matemáticos que fundamentan la presente metodología, han logrado evaluar de manera correcta la dinámica cardiaca, al entender su comportamiento como un sistema dinámico caótico predecible, generando nuevas metodologías diagnósticas de aplicación clínica. Metodologías que han hecho posible caracterizar las dinámicas cardiacas, normales, agudas y en evolución 17, ya sea esta de adulto o neonatal 19.
El análisis de la dinámica cardiaca desde este contexto, revelo que la configuración geométrica de los atractores cardiacos normales y enfermos, evaluados en el espacio generalizado de Box Counting, permite observar claramente a donde tiende el sistema cardiaco a medida que este va evolucionando a un estado de agudización, se encontró que el atractor cardiaco va disminuyendo su tamaño 15. Para la evaluación de la dinámica cardiaca neonatal antes de la manifestación clínica de sepsis, se observó que el atractor cardiaco neonatal normal se halla, de acuerdo a sus espacios de ocupación, en medio del atractor cardiaco neonatal evaluado seis horas antes del episodio de sepsis, el cual ocupa mayor espacio y tres horas antes el cual ocupa un menor espacio 19.
Otras metodologías diagnósticas de aplicación clínica desarrolladas en este mismo contexto, como la fundamentada en la teoría la probabilidad y las proporciones de entropía, han evaluado comportamientos dinámicos cardiacos normales, con enfermedad crónica, enfermedad aguda y evolución entre estos estados 21. La validación se su aplicación clínica, ha sido confirmada mediante una prueba diagnóstica cuya sensibilidad y especificidad fue del 100% y un coeficiente Kappa de uno, más aún la reproductibilidad de la metodología ha sido demostrada en estudios ciegos hechos en 450 y 600 registros Holter con diferentes patologías 21. Cabe señalar que la aplicación de la metodología para el estudio de la dinámica cardiaca de pacientes de la Unidad de cuidados coronarios, ha logrado de manera cuantitativa evaluar la dinámica cardiaca consecutiva durante los días siguientes a intervenciones, independientemente de los parámetros diagnósticos utilizados actualmente, logrando detectar procesos de agudización subdiagnosticados 22.
La teoría de los sistemas dinámicos y la cuantificación de diferentes objetos irregulares en el espacio generalizado de Box Counting, han contribuido en el desarrollo de nuevas metodologías aplicables en otros escenarios de la medicina, como son la morfometría arterial 23, celular 24,25. También, desde el planteamiento de otras teorías físicas y matemáticas se han desarrollado metodologías para el área de la inmunología 26, epidemiología 27,28 y en infectología 29.
