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, Respiración artificial
Destete
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Resumen
Objetivo: Identificar los predictores de éxito en el proceso de extubación en el paciente adulto, identificando cuáles son los predictores de éxito en la extubación del paciente adulto. Métodos: Revisión integrativa de la literatura, con marco temporal referente a los años entre 2017 y 2021. Se realizaron búsquedas en las bases de datos MEDLINE, LILACS y BDENF, utilizando los descriptores “Weaning from the Respirator”, “Ventilator Weaning”, “Disconnection of the Ventilator” , “Respiração Artificial”, “Respiración Artificial”, “Respiración Artificial” y “Weaning”, “Weaning”, “Destete”. Los artículos seleccionados fueron publicados en inglés, portugués y español, disponibles en su totalidad de forma gratuita, que respondieron a la pregunta guía. Resultados: el índice de respiración superficial rápida (RSBI), cuando se combina con otras bioseñales, tiene una mejor especificidad para predecir el resultado. La ecografía cardiopulmonar fue mayor en los pacientes que fallaron en la prueba de respiración espontánea (SBT). No hubo diferencia en la frecuencia cardíaca inicial, la presión sistólica y diastólica entre los grupos de estudio. Consideraciones finales: La combinación de múltiples factores demostró ser eficiente en la predicción del destete ventilatorio, evaluando varios parámetros clínicos y bioquímicos capaces de contribuir al pronóstico, siendo el RSBI el factor más utilizado.
Referencias
ARMAÑAC-JULIÁN P, et al. Cardiopulmonary coupling indices to assess weaning readiness from mechanical ventilation. Scientific Reports, 2021; 11(1): 16014.
BRASIL. Resolução nº 510, de 07 de abril de 2016. Dispõe sobre as normas aplicáveis a pesquisas em Ciências Humanas e Sociais. Diário Oficial [da] República Federativa do Brasil, Brasília, DF, 24 maio 2016. Disponível em: http://conselho.saude.gov.br/resolucoes/2016/Reso510.pdf. Acessado em: 24 de maio de 2022.
CHUNG W, et al. Novel mechanical ventilator weaning predictive model. The Kaohsiung Journal of Medical Sciences, 2020; 36(10): 841–849.
CORK G, et al. Physiotherapist prediction of extubation outcome in the adult intensive care unit. Physiotherapy Research International, 2019; 24(4).
DESCHAMPS J, et al. Brain natriuretic peptide to predict successful liberation from mechanical ventilation in critically ill patients: a systematic review and meta-analysis. Critical Care, 2020; 24(1): 213.
FAVARIN SS e CAMPONOGARA S. Perfil dos pacientes internados na unidade de terapia intensiva adulto de um hospital universitário. Revista de Enfermagem da UFSM, 2012; 2(2): 320–329.
GHIANI A, et al. Mechanical power normalized to lung-thorax compliance predicts prolonged ventilation weaning failure: a prospective study. BMC Pulmonary Medicine, 2021; 21(1): 202.
GONG J, et al. Product of driving pressure and respiratory rate for predicting weaning outcomes. Journal of International Medical Research, 2021; 49(5): 030006052110100.
GRASSELLI G e BELLANI G. Weaning from Mechanical Ventilation. Anesthesiology, 2018; 129(3): 394–395.
HOUZÉ MH, et al. Predictors of Extubation Failure Related to Aspiration and/or Excessive Upper Airway Secretions. Respiratory Care, 2020; 65(4): 475–481.
HUO Y, et al. A clinical study on the ability of the integrative weaning index to predict weaning from mechanical ventilation. Annals of Palliative Medicine, 2020; 9(5): 3162–3169.
LEITE MA e VILA VSC. Dificuldades vivenciadas pela equipe multiprofissional na unidade de terapia intensiva. Revista Latino-Americana de Enfermagem, 2005; 13(2): 145–150.
LEONOV Y, et al. Predictors of successful weaning in patients requiring extremely prolonged mechanical ventilation. Advances in Respiratory Medicine, 2020; 88(6): 8.
LOTFY A, et al. Peripheral perfusion index as a predictor of failed weaning from mechanical ventilation. Journal of Clinical Monitoring and Computing, 2021; 35(2): 405–412.
PALKAR A, et al. Serial Diaphragm Ultrasonography to Predict Successful Discontinuation of Mechanical Ventilation. Lung, 2018; 196(3): 363–368.
PARK JE, et al. Biosignal-Based Digital Biomarkers for Prediction of Ventilator Weaning Success. International Journal of Environmental Research and Public Health, 2021; 18(17): 9229.
PINHEIRO BV. The difficult task of searching for tools that help predict mechanical ventilator weaning success. Jornal Brasileiro de Pneumologia, 2017; 43(4): 249–250.
SACHIN S, et al. Ultrasonographic evaluation of lung and heart in predicting successful weaning in mechanically ventilated neurosurgical patients. Journal of Clinical Monitoring and Computing, 2021; 35(1): 189–197.
SAIPHOKLANG N e MOKKONGPHAI N. Handgrip strength cutoff value predicting successful extubation in mechanically ventilated patients. Plos One, 2021; 16(10): e0258971.
SARTI AJ, et al. Feasibility of implementing Extubation Advisor, a clinical decision support tool to improve extubation decision-making in the ICU: a mixed-methods observational study. BMJ Open, 2021; 11(8): e045674.
THEERAWIT P, et al. Diaphragmatic parameters by ultrasonography for predicting weaning outcomes. BMC Pulmonary Medicine, 2018; 18(1): 175.
TU CS. et al. A Decision for Predicting Successful Extubation of Patients in Intensive Care Unit. BioMed Research International, 2018; 1–11.
VILLALBA D, et al. Prevalence of and Risk Factors for Mechanical Ventilation Reinstitution in Patients Weaned From Prolonged Mechanical Ventilation. Respiratory Care, 2020; 65(2): 210–216.
XU X, et al. Value of Combination of Heart, Lung, and Diaphragm Ultrasound in Predicting Weaning Outcome of Mechanical Ventilation. Medical Science Monitor, 2020; 26.