[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.

[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