[en] Introduction: Noninvasive mechanical ventilation (NIV) has become in recent years an alternative to endotracheal intubation (OTI) and invasive mechanical ventilation (IMV) for the treatment of respiratory failure (IR). Although some diseases, such as acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) or pulmonary edema (EAP) is extensive evidence in other types of patients are more discrepancies. Objective: They raise two main objectives: - Know how you are using the NIV and their effectiveness. - Identify early markers predictors of NIV failure to improve future use in patients. Material and methods: We retrospectively analyzed all patients who were treated with NIV in the Intensive Care Unit (ICU) of the Hospital Clinico de Salamanca between 2006 and 2011. Statistical analysis was performed using version 19 of SPSS Statistics program. - For the descriptive analysis and comparison were obtained means, standard deviations and percentages and appropriate tests were applied to different variables. - After that, a binary logistic regression analysis to identify markers of failure of NIV. Independently conducted a study using data mining techniques, with two types of algorithms: - Feature selection algorithms, to identify the most important variables in the outcome of NIV. - Classification algorithms that predict success or failure of NIV in future patients. Results: In total there were 410 cases of NIV, with a mean age of 66.69 ? 13.38 years, and average APACHE II 20.83 ? 13.38. The most common use was the hypoxemic ARF (38.05%), followed distantly by the IR post-extubation (21.22%) and exacerbation of COPD (19.02%). The smallest group was the EAP (6.83%). The overall failure rate was 50.73%, with a total mortality of 33.41%. The patients in whom NIV was successful had lower mortality, less ICU and hospital stay than patients who failed. By type of IR, which had a major failure was the hypoxemic ARF (73.72%), and the least the EAP (21.43%). The logistic regression analysis identified as predictors of failure: the type of IR, the APACHE II, the presence of radiographic abnormalities at the start of NIV, bilirubin at the start of NIV, the need for sedation to tolerate it, and change level of consciousness, PAFI, respiratory rate and heart rate beginning at 2 hours of NIV. The data mining techniques identify many important variables in the outcome of NIV, among which the balance sheets at 12 and 24 hours. Of different classification models, the best performing was the Bagging with J48, with an accuracy of 76.83%. Conclusion: The NIV is a useful technique for the treatment of IR, being more effective in the EAP and the exacerbation of COPD. There predictors of failure that can help decision making in these patients. The data mining techniques can be a useful tool for handling large numbers of variables.

[es] Introducci?n: La ventilaci?n mec?nica no invasiva (VMNI) se ha convertido durante los ?ltimos a?os en una alternativa a la intubaci?n orotraqueal (IOT) y conexi?n a ventilaci?n mec?nica invasiva (VMI) para el tratamiento de la insuficiencia respiratoria (IR). Aunque en algunas patolog?as, como la reagudizaci?n de la Enfermedad Pulmonar Obstructiva Cr?nica (EPOC) o el edema agudo de pulm?n (EAP) la evidencia es muy amplia, en otro tipo de pacientes existen m?s discrepancias. Objetivo: Se plantean dos objetivos principales: - Conocer c?mo se est? utilizando la VMNI y su grado de eficacia. - Identificar marcadores predictores precoces de fracaso de la VMNI, para mejorar su utilizaci?n en futuros pacientes. Material y m?todos: Se analizaron de forma retrospectiva todos los pacientes que recibieron tratamiento con VMNI en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) del Hospital Cl?nico de Salamanca entre los a?os 2006 y 2011. Se realiz? un an?lisis estad?stico mediante la versi?n 19 del programa de IBM SPSS Statistics. - Para el an?lisis descriptivo y el comparativo se obtuvieron medias, desviaciones t?picas y porcentajes, y se aplicaron los test adecuados a las distintas variables. - Posteriormente se realiz? un estudio de regresi?n log?stica binaria, para identificar marcadores de fracaso de la VMNI. De forma independiente se realiz? un estudio mediante t?cnicas de miner?a de datos, con dos tipos de algoritmos: - Algoritmos de selecci?n de atributos, para identificar las variables m?s importantes en el resultado de la VMNI. - Algoritmos de clasificaci?n, que predecir?n ?xito o fracaso de la VMNI en futuros pacientes. Resultados: En total se contabilizaron 410 casos de VMNI, con una edad media de 66,69 ? 13,38 a?os, y un APACHE II medio de 20,83 ? 13,38. La causa m?s frecuente de uso fue la IR aguda hipox?mica (38,05%), seguida de lejos de la IR post-extubaci?n (21,22%) y la reagudizaci?n de EPOC (19,02%). El grupo menos numeroso fue el del EAP (6,83%). El porcentaje de fracaso total fue del 50,73%, con una mortalidad total del 33,41%. Los pacientes en los que la VMNI fue exitosa tuvieron menor mortalidad, con menor estancia en UCI y hospitalaria que los pacientes que fracasaron. Por tipo de IR, la que tuvo un mayor fracaso fue la IR aguda hipox?mica (73,72%), y la que menos el EAP (21,43%). El estudio de regresi?n log?stica identifica como variables predictoras de fracaso: el tipo de IR, el APACHE II, la existencia de alteraciones radiol?gicas al inicio de la VMNI, la bilirrubina al inicio de la VMNI, la necesidad de sedaci?n para tolerarla, y el cambio de nivel de consciencia, PAFI, frecuencia respiratoria y frecuencia cardiaca del inicio a las 2 horas de VMNI. Las t?cnicas de miner?a de datos identifican multitud de variables importantes en el resultado de la VMNI, entre las que destacan los balances a las 12 y a las 24 horas. De los distintos modelos de clasificaci?n, el que mejores resultados obtuvo fue el de Bagging con J48, con una precisi?n del 76,83%. Conclusi?n: La VMNI es una t?cnica ?til para el tratamiento de la IR, siendo m?s eficaz en el EAP y en la reagudizaci?n de EPOC. Existen predictores de fracaso que pueden ayudar a la toma de decisiones en estos pacientes. Las t?cnicas de miner?a de datos pueden ser una herramienta ?til para el manejo de grandes cantidades de variables.