El sensor Acumen IQ, parte de la familia de sensores hemodinámicos mínimamente invasivos, desbloquea el software Acumen Hypotension Prediction Index (HPI). Desarrollado según el algoritmo de gasto cardiaco con base en la presión arterial (APCO) de Edwards.

El sensor Acumen IQ desbloquea la función de predecir los eventos hipotensivos con el software Acumen Hypotension Prediction Index (HPI). El software Acumen Hypotension Prediction Index ofrece el único parámetro de monitorización predictiva para hipotensión disponible en el mercado. Desarrollado conjuntamente con profesionales médicos, este software de soporte de decisiones predictivas inteligente y único en su tipo, detecta la probabilidad de un evento de hipotensión* antes de que ocurra y, además, le ofrece información para comprender la causa subyacente y le transmite un posible plan de acción para el paciente.

*Un evento hipotensivo se define como PAM < 65 mmHg por una duración de al menos un minuto.

Aplicación clínica

El sensor Acumen IQ se conecta a cualquier catéter arterial existente y calcula, de forma automática, parámetros clave cada 20 segundos y refleja los rápidos cambios fisiológicos que se producen en las intervenciones quirúrgicas de riesgo moderado a alto.

  • Volumen sistólico (VS)
  • Variación de volumen sistólico (VVS)
  • Presión arterial media (PAM)
  • Contractilidad (dP/dt)
  • Índice cardiaco (IC)
  • Resistencia vascular sistémica (RVS)
  • Hypotension Prediction Index (HPI)
  • Poscarga: Elastancia arterial dinámica (Eadyn)

El sensor Acumen IQ desbloquea el soporte de decisiones inteligente y único en su tipo para controlar la hipotensión intraoperatoria

El software Acumen Hypotension Prediction Index ofrece el único parámetro de monitorización predictiva para hipotensión disponible en el mercado. Desarrollado conjuntamente con profesionales médicos, este software de soporte de decisiones predictivas inteligente y único en su tipo, detecta la probabilidad de un evento de hipotensión* antes de que ocurra y, además, le ofrece información para comprender la causa subyacente y le transmite un posible plan de acción para el paciente.

En pacientes de cirugía no cardiaca, los resultados de la investigación han revelado fuertes asociaciones entre la hipotensión intraoperatoria y el riesgo elevado de lesión renal aguda (LRA) y lesión miocárdica después de la cirugía no cardiaca (MINS).1,2,3

  • MINS, la complicación cardiovascular más común que ocurre después de la cirugía no cardiaca, es la principal causa de mortalidad dentro del mes posterior a la cirugía1,4. Es un problema sustancial de salud pública.4
  • Más de 1 paciente entre 12 (8 millones de personas en el mundo entero) de más de 45 años sufren MINS cada año.4,5,6
*Un evento hipotensivo se define como PAM < 65 mmHg por una duración de al menos un minuto.

Gestionar el componente de flujo de perfusión para guiar la gestión individualizada de líquidos.

Cuando se maneja la perfusión, el volumen sistólico se puede optimizar utilizando la propia curva Frank-Starling del paciente. La ubicación del paciente en la curva se puede determinar midiendo los cambios en el VS en respuesta al cambio en la precarga utilizando una exposición a líquidos en bolo o elevación pasiva de piernas (EPP). Los parámetros dinámicos y con base en el flujo son más informativos que los parámetros convencionales para determinar la capacidad de respuesta de los líquidos y pueden ayudar a guiar la administración individualizada del volumen en pacientes y evitar una administración excesiva e insuficiente.7

Además, se ha demostrado que la variación de volumen sistólico (VVS) es un indicador altamente sensible y específico para la capacidad de respuesta previa a la carga al administrar el volumen. Como parámetro dinámico, se ha demostrado que el VVS es un predictor preciso de la capacidad de respuesta del líquido en condiciones de carga inducidas por ventilación mecánica.8-10

Relación Frank-Starling entre precarga y volumen sistólico (VS)

Productos relacionados

El Software Hypotension Prediction Index está compuesto por tres elementos clave:

  • El parámetro HPI se muestra como un valor que varía de 0 a 100, con valores más altos que indican una mayor probabilidad de un evento hipotensivo.
  • La alerta emergente HPI le advierte cuando su paciente tiende hacia un evento hipotensivo o lo experimenta.
  • Los parámetros avanzados de presión y flujo hemodinámicos en la pantalla secundaria del HPI le permiten investigar e identificar las causas fundamentales del desarrollo de eventos hipotensivos.

Para obtener más información sobre el software Acumen HPI

Gestionar el componente de flujo de perfusión para guiar la gestión individualizada de líquidos.

El software Acumen Analytics permite analizar datos retrospectivamente, lo que proporciona una perspectiva sobre la gestión hemodinámica de cada paciente, así como de grupos de pacientes. La vista de los parámetros específicos de flujo y presión le permite analizar los siguientes:

  • Duración de la hipotensión
  • Severidad de la hipotensión
  • Conformidad con el protocolo
  • Frecuencia de la hipotensión
  • Variabilidad del manejo de volúmenes
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  1. Salmasi, V., Maheshwari, K., Yang, G., Mascha, E. J., Singh, A., Sessler, D. I., & Kurz, A. (2017). Relationship between intraoperative hypotension, defined by either reduction from baseline or absolute thresholds, and acute kindney injury and myocardial injury. Anesthesiology, 126(1), 47-65.
  2. Sun, L.Y., Wijeysundera, D.N., Tait, G.A., & Beattie, W.S. (2015). Association of Intraoperative Hypotension with Acute Kidney Injury after Elective non-cardiac Surgery. Anesthesiology, 123(3), 515-523.
  3. Walsh, M., Devereaux, P.J., Garg, A.X., Kurz, A., Turan, A., Rodseth, R.N., Cywinski, J., Thabane, L., & Sessler, D.I. (2013). Relationship between Intraoperative Mean Arterial Pressure and Clinical Outcomes after non-cardiac Surgery. Anesthesiology, 119(3), 507-515.
  4. Khan, J., Alonso-Coello, P., Devereaux, P.J., Myocardial injury after noncardiac surgery, Curr Opin Cardiol, 2014, 29: 307-311.
  5. Sellers, D., Srinivas, C., Djaiani, G. (2018). Cardiovascular complications after non-cardiac surgery. Anaesthesia, 73 (Suppl. 1), 34 - 42.
  6. van Waes, J., Nathoe, H., Graa, J., Kemperman, H., de Borst, G., Peelen, L., van Klei, W. (2013). Myocardial Injury After Noncardiac Surgery and its Association With Short-Term Mortality. Circulation, 127, 2264 - 2271.
  7. Berkenstadt, H., et al. (2001) Stroke Volume Variation as a Predictor of Fluid Responsiveness in Patients Undergoing Brain Surgery. Anesthesia & Analgesia, 92, 984-9.
  8. Cannesson, M. (2010) Arterial pressure variation and goal-directed fluid therapy. Journal of Cardiothoracic and Vascular Anesthesia, 24(3), 487-97.
  9. Peng, K., Li, J., Cheng, H., Ji, FH. (2014) Goal-directed fluid therapy based on stroke volume variations improves fluid management and gastrointestinal perfusion in patients undergoing major orthopedic surgery. Medical Principles and Practice, 23(5), 413-20.
  10. Richard, F., Mountford, W., Krukas, M., Ernst, F., Fogel, S. (2015) Potential return on investment for implementation of perioperative goal-directed fluid therapy in major surgery: a nationwide database study. Perioperative Medicine, 4,11.
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