Resumen en español

El presente trabajo constituye un avance parcial de la investigación desarrollada en el marco del trabajo doctoral titulado “Modelo computacional para la estimación no invasiva de la Presión Intra-abdominal (PIA) de pacientes internados en una Unidad de Cuidados Intensivos (UCI)”. Este primer avance consiste en una revisión bibliográfica para identificar parámetros clínicos y características radiológicas predictoras de cambios en la PIA de pacientes en estado crítico internados en una Unidad de Cuidados Intensivos (UCI). El fin posterior de esta identificación es aportar a la construcción del mencionado modelo mediante la implementación de técnicas de machine learning, empleando datos clínicos y radiológicos de Tomografías Computarizadas (TC) para su entrenamiento y validación. Conocer la medida de la PIA es de vital importancia para pacientes en cuidado crítico, ya que su incremento por encima de 12 mmHg, denominado Hipertensión Intra-abdominal (HIA), puede causar efectos adversos en varios sistemas del cuerpo humano. En el abdomen, la HIA disminuye la Presión de Perfusión Abdominal (PPA) causando la diminución de la perfusión sanguínea y afectando funciones respiratorias y cardiovasculares, que pueden llevar a fallo multiorgánico, daños en los tejidos y la muerte. Algunas causas de la HIA son las cirugías abdominales, traumas, quemaduras importantes, infecciones, entre otras. En individuos sin condiciones patológicas, la PIA es de 0 mmHg, y aumenta debido a la presión de ventilación positiva. Si la PIA aumenta hasta un valor sostenido mayor que 20 mmHg se diagnostica Síndrome Compartimental Abdominal (SCA), una condición grave asociada con disfunciones orgánicas y mortalidad significativa. En cuanto a resultados, se halló la compliance abdominal como variable predictora de la Presión Intra-vesical (PIV). Esta variable es un parámetro ventilatorio calculado en función del volumen tidal y la PIA al final de la inspiración y al final de la espiración. Adicionalmente, se identificaron otras dos variables predictoras, que son el diámetro sagital abdominal que predice PIV, y la razón entre las distancias convexa y horizontal del xifoides al pubis, que predicen PIV y HIA, respectivamente. La Presión de Perfusión Abdominal (APP) también se identificó como predictora de la perfusión visceral en un estudio retrospectivo usando la base de datos pública MIMIC-IV, empleada para desarrollar un modelo de aprendizaje de máquina para calcular la probabilidad de mortalidad a 7 días de pacientes con HIA. Por otro lado, se identificaron tres variables predictoras de riesgo de HIA, que son el Índice Resistivo Renal Derecho calculado mediante ultrasonido Doppler, la Razón de Engrosamiento del Diafragma Derecho y el ácido láctico en la sangre. Se identificaron, también, parámetros clínicos medidos a partir del análisis de conjuntos de imágenes de TC, como son el aumento de la razón entre la altura peritoneal y la altura abdominal, el aumento de espesor de la pared intestinal y un indicador de redondez calculado con base en medidas de distancias de la pared abdominal a lo largo de los ejes transversal y anteroposterior.