Alerta inteligente Smart Alert: un indicador temprano de sucesos adversos en unidades de cuidados intensivos

Las alarmas de los dispositivos médicos están diseñadas para detectar y alertar a los profesionales de la salud sobre situaciones potencialmente mortales, fallas críticas de los dispositivos y peligros inminentes para el paciente. En los entornos de cuidados intensivos, los estudios muestran que más del 87 % de las alarmas de los dispositivos no requiere ninguna acción o atención médica.^1,2 De hecho, la literatura científica publicada indica que la proporción de alarmas accionables o clínicamente relevantes es de apenas entre el 5 % y el 13 % en las unidades de cuidados intensivos.^2,3,4

La "sobrecarga de alarmas" y la constante exposición al sonido de las alarmas audibles, tanto en las habitaciones como en las estaciones de trabajo remotas, generan una carga sensorial en los profesionales clínicos que puede distraerlos y hacer que ignoren notificaciones potencialmente críticas. ⁵ Este fenómeno se conoce como fatiga asociada a las alarmas y se define como la disminución de la respuesta de los profesionales clínicos ante un exceso de estímulos de alarma, lo que puede ocasionar retrasos en la intervención médica y en la atención del paciente. ^6,7 Tradicionalmente, la gestión de alarmas clínicas se ha centrado en reducir las alarmas sin relevancia clínica, también conocidas como "falsas alarmas". Combatir la fatiga asociada a las alarmas ha sido uno de los principales desafíos de la gestión de alarmas en las áreas de mayor complejidad asistencial durante aproximadamente las dos últimas décadas.

Muchas organizaciones de cuidado de la salud optan inicialmente por cambios tecnológicos prácticos en sus intentos de reducir la fatiga asociada a las alarmas. Por ejemplo, modifican los umbrales que activan las alarmas o ajustan el nivel de volumen con el que estas se emiten.⁸ Gracias a la información obtenida mediante los sistemas de vigilancia clínica y gestión de alarmas, las organizaciones sanitarias han comprobado que es posible hacer mucho más para reducir la carga que generan las alarmas. Entre las estrategias se incluyen incorporar retrasos antes de emitir las alarmas, adaptar los límites de alarma a la edad y el estado clínico del paciente, eliminar las rutas de escalamiento para alarmas redundantes y otras medidas.⁹ Estas soluciones constituyen medidas temporales frente al problema general, pero no resuelven la necesidad de identificar las notificaciones clínicamente relevantes y accionables por encima del resto.

Una alarma convencional de un dispositivo médico es una señal que se activa cuando un parámetro medido se desvía de los umbrales establecidos, de acuerdo con restricciones y condiciones relacionadas con el tipo, el rango y la duración de dicha desviación. Una señal de alarma puede requerir una intervención inmediata, ya que informa de manera reactiva cuando las mediciones del paciente empeoran. Sin embargo, una alerta puede indicar, a través de una notificación emergente, que un suceso adverso clínicamente relevante podría estar próximo a ocurrir.¹⁰ Por ejemplo, "una alerta puede activarse diez minutos antes de que se espere el deterioro de un paciente, mientras que una alarma podría indicar una asistolia".⁸

Una alarma típica de un dispositivo médico indica que se ha superado el umbral de un único parámetro medido. La alarma puede tener o no un valor clínico significativo; sin embargo, el equipo de atención no sabe si requiere una intervención hasta que responde a ella. La combinación de un único umbral superado con otra información contextual, como datos de otros parámetros medidos o la duración sostenida de la actividad, puede proporcionar a los profesionales clínicos una mejor comprensión de lo que realmente está ocurriendo con el paciente. Por ejemplo, una mujer de 80 años sometida a una cirugía de bypass coronario presenta taquicardia. Su volumen corriente disminuye por debajo de 300 litros por minuto, mientras que su frecuencia respiratoria supera las 30 respiraciones por minuto. Rápidamente, su drenaje torácico empieza a llenarse de sangre. Entonces se activa la alarma de taquicardia ventricular (VTACH).¹¹

En este escenario, varias alarmas se habrían activado simultáneamente en el entorno: Frecuencia cardíaca alta... Taquicardia... Volumen corriente bajo... Frecuencia respiratoria alta. Por sí solas, estas alarmas no habrían sido especialmente significativas para el profesional clínico; sin embargo, si las alertas hubieran indicado, por ejemplo, una frecuencia cardíaca elevada de forma consecutiva durante cinco minutos, o un volumen corriente bajo y una frecuencia respiratoria alta ocurriendo de manera simultánea, probablemente habrían requerido mayor atención. Cada uno de estos ejemplos es altamente contextual: el primero indica inestabilidad de la frecuencia cardíaca, mientras que el segundo sugiere una obstrucción u oclusión de las vías respiratorias. Además, este paciente podría haber generado una gran cantidad de alarmas, provocando una mayor desensibilización del personal clínico para distinguir entre una situación real y un artefacto. Este escenario pone de manifiesto cómo optimizar la alerta proporciona a los profesionales clínicos una notificación mucho más significativa, capaz de captar su atención y comunicar claramente que "el paciente necesita ayuda". En lugar de intervenir únicamente cuando se activó la alarma prioritaria de "VTACH", el equipo de atención podría haber iniciado el tratamiento mucho antes gracias a una alerta agregada y contextualizada que integrara variaciones en las mediciones según el tiempo transcurrido y la cantidad observada, como las alertas consecutivas o las alertas combinadas mencionadas anteriormente. Este tipo de alerta contextualizada y que requiere acción clínica es lo que se denomina Smart Alert.

Las Smart Alerts de Philips Capsule integran datos de múltiples modalidades, incluidos valores medidos sin procesar, alarmas de dispositivos e información de admisión, alta y traslado (ADT), para generar notificaciones emergentes contextualizadas. La estructura del algoritmo de Smart Alert se basa en métodos multivariables que combinan las variaciones de las mediciones con el tiempo transcurrido y la cantidad observada. Se han desarrollado diversos tipos de Smart Alerts basados en tendencias temporales específicas de los parámetros, como umbrales superados de forma sostenida durante un período determinado, observaciones consecutivas repetidas de un parámetro durante un intervalo específico y, por último, superación simultánea de umbrales en distintos parámetros que evolucionan de forma coherente a lo largo del tiempo.

En la unidad de cuidados intensivos, pueden ocurrir muchos sucesos emergentes. Los pacientes en estas áreas suelen encontrarse gravemente enfermos y depender de la tecnología (es decir, de equipos terapéuticos y de monitorización) para mantenerse con vida. Entre los sucesos emergentes asociados a pacientes sometidos a ventilación mecánica se encuentran las obstrucciones del tubo endotraqueal, la extubación no planificada o no intencionada, la imposibilidad de retirar la ventilación mecánica y las infecciones asociadas al ventilador. Por ejemplo, la extubación no intencional es uno de los sucesos adversos relacionados con la ventilación mecánica más frecuentes, con una incidencia de hasta el 10 % entre los pacientes ventilados mecánicamente.^12,13,14 La extubación no intencional puede deberse a una autoextubación por parte del paciente o a una extubación accidental. La agitación o irritación del paciente puede llevar a la autoextubación, mientras que la extubación accidental puede producirse durante la movilización del paciente para los cuidados de enfermería o durante su traslado para procedimientos diagnósticos.¹⁵

Los indicadores indirectos de una obstrucción o de una extubación no intencional pueden incluir la pérdida de presión endotraqueal, cambios en la frecuencia respiratoria y disminución del volumen corriente. Las alteraciones de estas tres mediciones pueden integrarse mediante una Smart Alert basada en expresiones booleanas. En colaboración con sus clientes, Philips Capsule ha desarrollado y evaluado diversas Smart Alerts que permiten detectar la posible presencia de una obstrucción o una extubación no intencional a partir de las mediciones obtenidas del ventilador mecánico.

En resumen, las alarmas basadas únicamente en umbrales no son suficientes, ya que con frecuencia generan falsos positivos sin relevancia clínica.⁵ En cambio, las Smart Alerts, que utilizan algoritmos verificados y validados con datos reales relacionados con el estado de salud del paciente, son especialmente importantes en las unidades de cuidados intensivos, sobre todo en pacientes sometidos a ventilación mecánica, quienes son especialmente propensos a generar falsos positivos debido a artefactos o desconexiones.¹⁶ Philips Capsule puede ayudar a las organizaciones de cuidado de la salud en su objetivo de mejorar la seguridad del paciente y la calidad de la atención mediante Smart Alerts que actúan como indicadores tempranos de posibles sucesos adversos, especialmente en entornos de cuidados intensivos.