[ca] Són molts els paràmetres de ventilació mecànica invasiva (VMI) que s'han postulat com a nocius. No obstant això, la major part dels estudis publicats s'han realitzat amb moments puntuals de VMI. Però la VMI és contínua i el VILI pot aparèixer en qualsevol moment durant la seva connexió, per la qual cosa no reflecteixen la realitat dels pacients crítics ventilats. En aquest context, en aquesta tesi doctoral s'utilitzen les dades extretes de manera contínua durant tot el temps de VMI des del sistema d'informació clínica (SIC) per identificar paràmetres crítics i desenvolupar nous indicadors de qualitat i models predictius en VMI. Per a això, s'han realitzat diferents anàlisis univariades i multivariades per detectar els paràmetres ventilatoris relacionats amb els resultats clínics dels pacients ingressats i ventilats a la UCI. S'han analitzat com a variables independents els dos nous indicadors proposats sobre el temps amb volum tidal (Vt) adequat i el nombre total d'hores amb mechanical power (MP) > 18 J/min. A més, s'ha desenvolupat un model predictiu de MP que alerti el clínic de quan es superaran els límits segurs per poder evitar el dany abans que es produeixi. S'ha objectivat que l'adherència a les guies de pràctica clínica respecte a la VMI protectora segueix sent baixa i que els pacients que passen més del 80% del temps amb Vt < 8ml/KgPI tenen menys dies de VMI i estada a la UCI, encara que sense diferències significatives en la mortalitat. No obstant això, el nombre total d'hores amb MP > 18 J/min s'associen de manera significativa amb un augment de la mortalitat, sobretot en els pacients hipoxèmics. Aquesta tesi doctoral també ha demostrat que desenvolupar i implementar un model predictiu d'intel·ligència artificial de MP és factible i podria disminuir el VILI.

[es] Son muchos los parámetros de ventilación mecánica invasiva (VMI) que se han postulado como dañinos. Sin embargo, la mayor parte de los estudios publicados se han realizado con momentos puntuales de VMI. Pero, la VMI es continua y el VILI puede aparecer en cualquier momento durante su conexión, por lo que no reflejan la realidad de los pacientes críticos ventilados. En este contexto, en esta tesis doctoral se hace uso de los datos extraídos de manera continua durante todo el tiempo de VMI desde el sistema de información clínica (SIC) para identificar parámetros críticos y desarrollar nuevos indicadores de calidad y modelos predictivos en VMI. Para ello, se han realizado diferentes análisis univariados y multivariados para detectar los parámetros ventilatorios relacionados con los resultados clínicos de los pacientes ingresados y ventilados en UCI. Se han analizado como variables independientes los dos nuevos indicadores propuestos sobre el tiempo con volumen tidal (Vt) adecuado y el número de horas totales con mechanical power (MP) > 18 J/min. Además, se ha desarrollado un modelo predictivo de MP que alerte al clínico de cuándo se van a sobrepasar los límites seguros para poder evitar el daño antes de que se produzca. Se ha objetivado que la adherencia a las guías de práctica clínica respecto a la VMI protectora sigue siendo baja y que los pacientes que pasan más del 80% del tiempo con Vt<8ml/KgPI tienen menos días de VMI y estancia en UCI, aunque sin diferencias significativas en la mortalidad. Sin embargo, el número de horas totales con MP> 18J/min se asocian de manera significativa con un aumento de la mortalidad, sobretodo en los pacientes hipoxémicos. Esta tesis doctoral también ha demostrado que desarrollar e implementar un modelo predictivo de inteligencia artificial de MP es factible y podría disminuir el VILI.