METODOLOGÍA GEOMÉTRICA PARA EVALUACIÓN DE LA SATURACIÓN ARTERIAL DE OXÍGENO EN PACIENTES DE LA UNIDAD DE CUIDADOS INTENSIVOS

Contenido principal del artículo

Daniela Suarez
Javier Oswaldo Rodríguez Velásquez
Signed Esperanza Prieto Bohórquez
Catalina Correa Herrera
Henry Oliveros Rodríguez
María Yolanda Soracipa Muñoz
Diego Tapia
Freddy Barrios Arroyave
Luz Stella Jiménez
Camilo Acuña Porras

Resumen

Introducción: En cardiología la aplicación de teorías como la de los sistemas dinámicos y la geometría fractal, han generado nuevos diagnósticos matemáticos que diferencian de manera geométrica y cuantitativa el comportamiento normal del enfermo a partir de la ocupación del atractor caótico cardiaco. Objetivo: desarrollar en el contexto de la teoría de los sistemas dinámicos una metodología de evaluación de la saturación arterial de oxígeno para pacientes en la Unidad de Cuidados Intensivos. Metodología: se seleccionaron 10 pacientes con diferentes patologías provenientes de la Unidad de Cuidados Intensivo, a los cuales se les registro la la saturación arterial de oxígeno durante su estancia en Unidad de Cuidados Intensivo y se construyeron atractores caóticos en el mapa de retardo. Posteriormente se establecieron cuantificaciones de los valores mínimos y máximos del atractor. Resultados: los valores máximos y mínimos de los atractores de la saturación de oxígeno variaron entre 100% y 70%, para los pacientes que fallecieron, mientras que para los pacientes que vivieron la saturación se mantuvo entre  valores de 99% y 85%. Conclusiones: se observo un comportamiento caótico asociado a la saturación de oxígeno, cuantificable a partir de los valores máximos y mínimos hallados de la totalidad del atractor estableciendo una nueva medida matemática y física del paciente crítico en la Unidad de Cuidados Intensivo.

Detalles del artículo

Cómo citar
1.
Suarez D, Rodríguez Velásquez JO, Prieto Bohórquez SE, Correa Herrera C, Oliveros Rodríguez H, Soracipa Muñoz MY, et al. METODOLOGÍA GEOMÉTRICA PARA EVALUACIÓN DE LA SATURACIÓN ARTERIAL DE OXÍGENO EN PACIENTES DE LA UNIDAD DE CUIDADOS INTENSIVOS. Rev Arg de Ter Int. [Internet]. 5 de abril de 2017 [citado 24 de noviembre de 2024];34(1):15-22. Disponible en: https://revista.sati.org.ar/index.php/MI/article/view/449
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Originales

Citas

1.    Núñez H. Poincaré, la mecánica clásica y el teorema de la recurrencia. Rev. Mex. Fis. E 59 (2013) 91–100.

2.    Peitgen H, Jurgens H, Saupe D. Chaos and fractals; new frontiers of science. New York: Springer; 1992.Mood A, Graybill F, Boes D. Introduction to the theory of statistics. 3a Ed. Singapore Mc. Graw-Hill. 1974.

3.    Mandelbrot B. Árboles jerárquicos o de clasificación y la dimensión. En: Los Objetos Fractales. Barcelona: Tusquets Eds. S.A; 2000: 161-166.

4.    John P. Kress, Jesse B. Hall. Atención de enfermos en estado crítico. Principios de la atención de enfermos en estado crítico. En Dennis L. Kasper. Eugene Braunwald. Anthony S, Fauci. Stephen L, Hauser. Dan L, Longo. Larry Jameson y Kurt J, Isselbacher. Harrisons Principles of Internal Medicine. Harrison Online. CD-ROM. 16 Edition. McGraw-Hill. 2006,P 8602- 8609

5.    Jimenez L, Montero FJ. Medicina de urgencias y emergencias: guía diagnóstica y protocolos de actuación. 3ª Ed, Madrid: Elsevier; 2006

6.    Huikuri HV, Makikallio T, Peng CK et al. Fractal correlation properties of R – R interval dynamics and mortality in patients with depressed left ventricular function after and acute myocardial infarction. Circulation 2000; 101: 47 – 53.

7.    Goldberger A, Amaral L, Hausdorff JM, Ivanov P, Peng Ch, Stanley HE. Fractal dynamics in physiology: alterations with disease and aging. PNAS 2002; 99: 2466 - 2472.

8.    Rodríguez J, Prieto S, Avilán N,  Correa C, Bernal P, Ortiz L, et al. Nueva metodología física y matemática de evaluación del Holter. Rev Colomb Cardiol 2008; 15:50-54.

9.    Rodríguez J. Mathematical law of chaotic cardiac dynamic: Predictions of clinic application. J Med. Med. Sci. 2011; 2(8):1050-1059.

10.  Rodríguez J, Narváez R, Prieto S, Correa C, Bernal P, Aguirre G, et al. The mathematical law of chaotic dynamics applied to cardiac arrhythmias. J. Med. Med. Sci. 2013; 4(7): 291-300.

11.  Rodríguez J, Prieto S, Flórez M, Alarcón C, López R, Aguirre G, et al. Physical-mathematical diagnosis of cardiac dynamic on neonatal sepsis: predictions of clinical application. J. Med. Med. Sci.2014; 5(5): 102-108.

12.  Rodríguez J, Prieto S, Bernal P, Soracipa Y, Salazar G, Isaza D, et al, Nueva metodología de ayuda diagnóstica de la dinámica geométrica cardiaca dinámica cardiaca caótica del holter. Rev Acad Colomb Cienc. 2011; 35(134): 5-12

13.  Rodríguez J, Correa C, Melo M, Domínguez, D, Prieto S, Cardona DM, et al. Chaotic cardiac law: Developing predictions of clinical application. J. Med. Med. Sci. 2013;4(2): 79-84.

14.  Perkins G, McAuley D, Giles S, Routledge H, Gao F. Do changes in pulse oximeter oxygen saturation predict equivalent changes in arterial oxygen saturation? Crit Care. 2003; 7(4): R67–R71.

15.  Mejía H, Mejía M. Oximetría de pulso. Rev. bol. ped. 2012; 51(2):149-155.

 

16.  Ayala J, Padrón A, Brunet R, Quiñones A, Salazar T, Martínez A. Comparación de la Saturación Arterial de Oxígeno por Oximetría de Pulso y Gasometría Arterial. Rev Cub Med Int Emerg 2003;2(2): 21-26

17.  Rodríguez J. Entropía Proporcional de los sistemas dinámicos cardiacos: Predicciones físicas y matemáticas de la dinámica cardiaca de aplicación clínica. Rev Colomb Cardiol. 2010; 17:115-129.

18.  Rodríguez J, Prieto S, Domínguez D, Melo M, Mendoza F, Correa C, et al. Mathematical-physical prediction of cardiac dynamics using the proportional entropy of dynamic systems. J. Med. Med. Sci. 2013; 4(8): 370-381.

19.  Rodríguez J, Prieto S, Correa C, Soracipa Y, Aguirre G, Méndez L. Proportional entropy applied to the clinical diagnostic of cardiac dynamic: blind study with 600 holter. The 61st Annual Conference of the Israel Heart Society in association with The Israel Society of Cardiothoracic Surgery. 2014.

20.  Rodríguez J, Prieto S, Bernal P, Izasa D, Salazar G, Correa C, et al. Entropía proporcional aplicada a la evolución de la dinámica cardiaca Predicciones de aplicación clínica. La emergencia de los enfoques de la complejidad en América Latina. Tomo I. Argentina: Comunidad del Pensamiento complejo. 2015; 247-264.

21.  Rodríguez J. Proportional Entropy applied to the Clinic Prediction of Cardiac Dynamics. ICI Meeting 2012. Tel Aviv, Israel, 2012.

22.  Javier Rodríguez. Mathematics physical assessment of cardiac dynamics based on theory of probability and proportions of entropy in the intensive care unit for patients with arrhythmia. Medical Physics. 2015 Birmingham, UK.

23.  Rodríguez J, Mariño M, Avilán N, Echeverri D. Medidas fractales de arterias coronarias en un modelo experimental de reestenosis. Armonía matemática intrínseca de la estructura arterial. Rev Colomb Cardiol. 2002; 10:65-72.

24.  Rodríguez J, Prieto S, Correa C, Bernal P, Puerta G, Vitery S, et al. Theoretical generalization of normal and sick coronary arteries with fractal dimensions and the arterial intrinsic mathematical harmony. BMC Medical Physics. 2010; 10:1-6.

25.  Rodríguez J. Nuevo método fractal de ayuda diagnóstica para células preneoplásicas del epitelio escamoso cervical. Rev UDCA Act & Div Cient. 2011; 14(1):15-22.

26.  Rodríguez J, Prieto S, Correa C, Posso H, Bernal P, Puerta G, et al. Generalización fractal de células preneoplásicas y cancerígenas del epitelio escamoso cervical. Una nueva metodología de aplicación clínica. Rev. Fac. Med 2010; 18(2):173-181.

27.  Prieto S, Rodríguez J, Correa C, Soracipa Y. Diagnosis of cervical cells based on fractal and Euclidian geometrical measurements: Intrinsic Geometric Cellular Organization. BMC Medical Physics 2014, 14(2):1-9.

28.  Rodríguez J, Prieto S, Catalina C, Dominguez D, Cardona DM, Melo M. Geometrical nuclear diagnosis and total paths of cervical cell evolution from normality to cancer. Journal of Cancer Research and Therapeutics 2015; (11 - Issue 1): 98-104.

29.  Correa C, Rodríguez J, Prieto S, Álvarez L, Ospino B, Munévar A, et al. Geometric diagnosis of erythrocyte morphophysiology. J. Med. Med. Sci. 2012; 3(11): 715-720.

30.  Rodríguez J, Prieto S, Correa S, Mejía M,  Ospino B, Munevar Á, et al. Simulación de estructuras eritrocitarias con base en la geometría fractal y euclidiana. Archivos de Medicina Umanizales 2014, 14(2): 276-284.

31.  Rodríguez J. Teoría de unión al HLA clase II teorías de Probabilidad Combinatoria y Entropía aplicadas a secuencias peptídicas. Inmunología. 2008; 27(4):151-166.

32.  Rodríguez J, Bernal P, Prieto S, Correa C. Teoría de péptidos de alta unión de malaria al glóbulo rojo.  Predicciones teóricas de nuevos péptidos de unión y mutaciones teóricas predictivas de aminoácidos críticos. Inmunología. 2010; 29(1):7-19.

33.  Rodríguez J. Método para la predicción de la dinámica temporal de la malaria en los municipios de Colombia. Rev Panam Salud Pública. 2010; 27(3):211-218.

34.  Rodríguez J, Prieto S, Correa C, Arnold Y, Alvarez Y, Bernal P, et al. Dinámica de la epidemia del dengue en Colombia: Predicciones de la trayectoria de la epidemia. Rev. Fac. Med. 2013; 21(1): 38-45.

35.  Rodríguez J, Prieto S, Correa C, Pérez C, Mora J, Bravo J, et al. Predictions of CD4 lymphocytes’ count in HIV patients from complete blood count. BMC Medical Physics. 2013; 13:3

36.  Rodríguez J, Prieto S, Melo Martha, Domínguez D, Correa C, Soracipa Y, et al. Predicción del número de linfocitos T CD4 en sangre periférica a partir de teoría de conjuntos y probabilidad en pacientes con VIH/SIDA. Inmunología. 2014; 33:113-120.