[en] Many invasive mechanical ventilation (IMV) parameters have been suggested as harmful. However, most of the published studies have been conducted with snapshots of IMV. But IMV is continuous, and VILI can occur at any moment during its application, so these studies do not reflect the reality of ventilated critically ill patients. In this context, this doctoral thesis uses continuously extracted data throughout the entire duration of IMV from the clinical information system (CIS) to identify critical parameters and develop new quality indicators and predictive models in IMV. For this purpose, various univariate and multivariate analyses have been conducted to detect ventilatory parameters related to clinical outcomes in patients admitted to and ventilated in the ICU. The two new proposed indicators about time spent with an appropriate tidal volume (Vt) and the total number of hours with mechanical power (MP) > 18 J/min were analyzed as independent variables. Additionally, a predictive model for MP has been developed to alert clinicians when safe limits are about to be exceeded to prevent damage before it occurs. It has been shown that adherence to clinical practice guidelines for protective IMV remains low and that patients who spend more than 80% of the time with Vt < 8ml/KgIBW have fewer days on IMV and a shorter ICU stay, although there are no significant differences in mortality. However, the total number of hours with MP > 18 J/min is significantly associated with increased mortality, particularly in hypoxemic patients. This doctoral thesis has also demonstrated that developing and implementing a predictive artificial intelligence model for MP is feasible and could reduce 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.