Il sensore Acumen IQ, che fa parte della serie di sensori emodinamici minimamente invasivi, attiva il software Hypotension Prediction Index (HPI). Il sensore si basa sull'algoritmo di gittata cardiaca della pressione arteriosa (Arterial Pressure-Based Cardiac Output, APCO) Edwards.

Il sensore Acumen IQ attiva la capacità di predire gli eventi ipotensivi con il software Acumen Hypotension Prediction Index (HPI). Il software Acumen Hypotension Prediction Index offre l'unico parametro di monitoraggio predittivo per l'ipotensione disponibile in commercio. Sviluppato in collaborazione con i medici, questo strumento d'avanguardia supporta il processo decisionale predittivo e rileva la possibilità di un evento ipotensivo* prima che si verifichi, oltre a fornire dati approfonditi utili a comprenderne la causa originaria e informazioni per delineare un potenziale piano di azione per il paziente.

*Si definisce evento ipotensivo un valore MAP <65 mmHg della durata di almeno un minuto.

Applicazione clinica

Il sensore Acumen IQ si collega a qualsiasi linea arteriosa radiale esistente e calcola automaticamente i parametri chiave ogni 20 secondi, rispecchiando i rapidi cambiamenti fisiologici che si verificano negli interventi con rischio chirurgico da moderato ad alto.

  • Volume di eiezione (SV)
  • Variazione del volume di eiezione (SVV)
  • Pressione arteriosa media (MAP)
  • Contrattilità (dP/dt)
  • Indice cardiaco (CI)
  • Resistenza vascolare sistemica (SVR)
  • Indice di probabilità dell'ipotensione (Hypotension Prediction Index, HPI)
  • Postcarico: Elastanza arteriosa dinamica (Eadyn)

Il sensore all'avanguardia Acumen IQ sblocca il processo decisionale predittivo per gestire l'ipotensione intraoperatoria

Il software Acumen Hypotension Prediction Index offre l'unico parametro di monitoraggio predittivo per l'ipotensione disponibile in commercio. Sviluppato in collaborazione con i medici, questo strumento d'avanguardia supporta il processo decisionale predittivo e rileva la possibilità di un evento ipotensivo* prima che si verifichi, oltre a fornire dati approfonditi utili a comprenderne la causa originaria e informazioni per delineare un potenziale piano di azione per il paziente.

Nei pazienti chirurgici non cardiaci, i risultati della ricerca hanno mostrato una forte relazione tra l'ipotensione intraoperatoria e il rischio elevato di lesioni renali acute e miocardiche a seguito di chirurgia non cardiaca (MINS).1,2,3

  • La MINS, la complicazione cardiovascolare più comune che si verifica a seguito di chirurgia non cardiaca, è la prima causa di mortalità entro un mese dall'intervento.1,4 Si tratta di un importante problema di salute pubblica.4
  • Ogni anno, più di 1 paziente su 12 (8 milioni di persone in tutto il mondo) di età superiore ai 45 anni manifesta un evento di MINS.4,5,6
*Si definisce evento ipotensivo un valore MAP <65 mmHg della durata di almeno un minuto.

Gestire la componente di flusso della perfusione per guidare la gestione personalizzata dei fluidi.

Nella gestione della perfusione, il volume di eiezione può essere ottimizzato utilizzando la curva di Frank-Starling propria del paziente. La posizione del paziente sulla curva può essere determinata misurando le variazioni dell'SV in risposta alla variazione del precarico utilizzando un carico volemico di un bolo o il sollevamento passivo delle gambe (PLR). I parametri dinamici basati sul flusso forniscono maggiori informazioni rispetto ai parametri convenzionali per determinare la risposta alla somministrazione di fluidi e potrebbero suggerire un carico volemico personalizzato nei pazienti, evitando una somministrazione eccessiva o insufficiente.7

Inoltre, la variazione del volume di eiezione (SVV) ha dimostrato di essere un indicatore estremamente sensibile e specifico della risposta al precarico durante la gestione del volume. Essendo un parametro dinamico, l'SVV ha mostrato di essere un indice predittivo accurato della risposta alla somministrazione di fluidi in condizioni di carico indotte dalla ventilazione meccanica.8-10

Relazione di Frank-Starling tra precarico e volume di eiezione (SV)

Prodotti correlati

Il software Hypotension Prediction Index include tre elementi chiave:

  • Il parametro HPI visualizza un valore compreso tra 0 e 100, con i valori più elevati che indicano una probabilità maggiore di evento ipotensivo.
  • Il popup di allarme HPI alto avvisa quando un paziente sta sviluppando una tendenza verso un evento ipotensivo o ne sta manifestando uno.
  • La schermata HPI secondaria fornisce i parametri avanzati di pressione emodinamica e flusso che offrono l'opportunità di indagare e identificare la causa originaria degli eventi ipotensivi che si possono sviluppare.


Maggiori informazioni sul software Acumen HPI

Gestire la componente di flusso della perfusione per guidare la gestione personalizzata dei fluidi.

Il software Acumen Analytics consente di analizzare i dati in maniera retrospettiva, fornendo approfondimenti sulla gestione emodinamica dei singoli pazienti oltre che dei gruppi di pazienti. La visualizzazione di parametri di pressione e flusso specifici consente di analizzare le seguenti caratteristiche:

  • Durata dell'ipotensione
  • Severità dell'ipotensione
  • Conformità al protocollo
  • Frequenza dell'ipotensione
  • Variabilità della gestione dei fluidi
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Formazione emodinamica per il progresso clinico

Nell'ottica di un impegno a lungo termine verso il miglioramento della qualità dell'assistenza per pazienti chirurgici e critici attraverso la formazione, la formazione clinica offerta da Edwards accompagna l'utente in qualsiasi fase del processo di apprendimento grazie a numerosi strumenti e risorse che forniscono un supporto continuo nell'affrontare le sfide cliniche di oggi e di domani.

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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, dened by either reduction from baseline or absolute thresholds, and acute kidney 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.

Per uso professionale

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