“Cuantificación de la influencia del soporte pulmonar y renal combinado mediante un modelo cardiovascular y la identificación de parámetros informada por análisis de sensibilidad”

La combinación de oxigenación por membrana extracorpórea (ECMO) y terapia de reemplazo renal continua (CRRT) plantea desafíos hemodinámicos complejos en cuidados intensivos. En este estudio, se desarrolla un modelo integral de parámetros agrupados (LPM, por sus siglas en inglés) para simular el sistema cardiovascular, incorporando la dinámica de los circuitos de ECMO y CRRT.

El modelo se utiliza para analizar nueve esquemas de conexión CRRT-ECMO bajo condiciones de flujo variables. Usando un marco robusto de identificación de parámetros, basado en análisis de sensibilidad global (GSA) y optimización por gradiente con múltiples inicios, calibramos el modelo con 30 puntos de datos clínicos provenientes de ocho pacientes con ECMO veno-arterial.

Nuestros resultados indican que la CRRT tiene un impacto significativo en el sistema cardiovascular, con cambios en la presión de la arteria pulmonar de hasta un 202.5 %, altamente dependientes del flujo de ECMO. El GSA demostró ser una herramienta poderosa para mejorar el proceso de estimación de parámetros.

El marco de estimación desarrollado es rápido y robusto, no requiere ajuste de hiperparámetros, y mejora el proceso de identificación con una correlación R² > 0.98 entre los datos simulados y experimentales. Utiliza métodos de modelado que podrían allanar el camino para aplicaciones en tiempo real en cuidados intensivos.

Este marco de código abierto ofrece una herramienta valiosa para la evaluación sistemática del uso combinado de ECMO y CRRT, que puede utilizarse para desarrollar protocolos de tratamiento estandarizados y mejorar los resultados clínicos en cuidados críticos. Además, como gemelo digital, este modelo también representa una base sólida para abordar preguntas de investigación relacionadas con el soporte mecánico circulatorio y respiratorio.

” chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://arxiv.org/pdf/2407.08871 “

Jan-Niklas Thiela,*, Ana Martins Costab, Bettina Wiegmannc,d,e, Jutta Arensb, Ulrich Steinseifera, Michael Neidlina