Utilização da fotopletismografia para predição de mortalidade em unidade de terapia intensiva

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências da Saúde, Programa de Pós-Graduação em Ciências Médicas, Florianópolis, 2018.A fotoplestismografia (PPG) é uma técnica óptica, não invasiva, que monitora a onda de pulso captando a variação do volume sanguíneo periférico. Este dispositivo pode fornecer informações de parâmetros hemodinâmicos à beira do leito e auxiliar no prognóstico em unidade de terapia intensiva (UTI).Objetivos: Comparar os principais parâmetros da PPG, incluindo uma derivação do modelo Windkessel, com a idade e variáveis hemodinâmicas e avaliar a capacidade prognóstica de mortalidade de variáveis obtidas com a PPG e APACHE II em pacientes hospitalizados em UTI.Métodos: Foi realizada uma coorte prospectiva na UTI adulto do Hospital Nossa Senhora da Conceição (HNSC), localizado em Tubarão, SC, Brasil. Foram coletados nas primeiras 24h de internação: idade, sexo, diagnóstico de internação, perfil clinico ou cirúrgico, APACHE II, frequência cardíaca (FC), pressão arterial sistólica (PAS), pressão arterial diastólica (PAD), pressão arterial média (PAM), pressão de pulso (PP), hematócrito (Hct) e variáveis obtidas com PPG: índice de perfusão (IP), índice de variação PPG (IVP), tempo de crista (TC), intervalo entre pico sistólico e pico diastólico (?T), índice de aumento (IA), parâmetro ? derivado do modelo Windkessel e envelhecimento arterial (b/a), obtido pela 2ª derivada do PPG. O indivíduo foi acompanhado até o desfecho: alta ou óbito, contabilizado tempo de internação. Para comparação entre as variáveis hemodinâmicas e obtidas com o PPG, foi realizada regressão linear bivariada. Para análise de predição de mortalidade foi realizada regressão logística bivariada e multivariada tendo o óbito como desfecho. Foi proposto um modelo de mortalidade utilizando redes neurais artificiais (RNA).Resultados: Foram avaliados 190 indivíduos, com prevalência de homens (6:5), idade mediana 67,0 (54,0 75,0) anos, com principais causas de internação cardiovascular e neurológica. Metade dos casos foram cirúrgicos, a pontuação mediana do APACHE II foi 14,0 (8,0 19,0), com tempo mediano de internação 6,0 (3,0 15,0) dias e 28,4% dos sujeitos foram ao óbito. Na análise bivariada entre as variáveis hemodinâmicas e obtidas com o PPG, em relação ao IP, foi observada correlação significativa com idade (r=-0,163; p=0,025), PAD (r=0,167; p=0,021), PAM (r=0,171; p=0,019) e Htc (r=0,205; p=0,005). O IVP apresentou associação significativa apenas com a FC (r=0,150; p=0,038). O TC foi correlacionado significativamente com PAS (r=0,185; p=0,011), PP (r=0,256; p<0,001) e FC (r=-0,651; p<0,001). O intervalo ?T apontou associação somente com FC (r=0,187; p=0,010). O IA foi correlacionado significativamente com PAS (r=0,173; p=0,017), PP (r=0,195; p=0,007) e FC (r=-0,620; p<0,001). O parâmetro ? demonstrou associação com PAS (r= 0,147; p= 0,043), PP (r=0,169; p=0,020) e FC (r=-0,649; p<0,001). O índice b/a foi correlacionado com idade (r=0,254; p<0,001), PAS (r=0,257; p<0,001), PAM (r=0,200; p=0,006), PP (r=0,233; p=0,001) e FC (r=-0,312; p<0,001). Foram associados à mortalidade: idade (OR=1,023; IC 95% 1,001-1,044; p=0,039), perfil clinico (OR=5,481; IC 95% 2,646-11,354; p<0,001), APACHE II (OR=1,168 IC 95% 1,106-1,234; p<0,001), tempo de internação (OR=1,049; IC 95% 1,021-1,079; p=0,001), frequência cardíaca nas primeiras 24h (OR=1,020; IC 95% 1,001-1,039; p=0,036) e intervalo ?T obtido com a PPG (OR=0,989; IC 95% 0,979-0,998; p=0,015). Comparando com a acurácia (área sob a curva ROC) do APACHE II, de 0,780 (IC 95% 0,711-0,849; p <0,001), o modelo logístico multivariado demonstrou maior área, de 0,858 (IC 95% 0,803-0,914; p<0,001) e no modelo utilizando RNA, a acurácia foi de 0,895 (IC 95% 0,851-0,940; p<0,001).Conclusão: Foram encontradas associações, com plausibilidade na fisiologia cardiovascular, que permitem uma visão geral das variáveis implicadas na curva de pulso do PPG e podem fornecer subsídios para monitorização hemodinâmica. Os modelos de mortalidade utilizando variáveis extraídas da PPG, com a inclusão de parâmetros epidemiológicos, possuem boa acurácia e, se associados ao APACHE II, melhoram a eficácia prognóstica. A utilização de RNA foi ainda mais acurada, indicando que esta ferramenta é importante como aliada ao julgamento clínico do intensivista.Abstract: Photoplethysmography (PPG) is an optical non-invasive technique that monitors the pulse wave, capturing the variation in peripheral blood volume. This device can provide information on hemodynamic parameters at the bedside and assist in the prognosis in an intensive care unit (ICU). Objectives: To compare the main PPG parameters, including a derivation from the Windkessel model, with age and hemodynamic variables and to evaluate the capacity of mortality prognostic of variables obtained with PPG and APACHE II in patients hospitalized in ICUs.Methods: A prospective cohort study was conducted in the adult ICU of the Hospital Nossa Senhora da Conceição (HNSC), located in Tubarão, Santa Catarina, Brazil. The data collected in the first 24 hours included: hospitalization diagnosis, age, gender, clinical or surgical profile, PPG pulse wave signal and APACHE II score, heart rate (HR), systolic blood pressure (SBP), diastolic blood pressure (DBP), mean arterial pressure (MAP), pulse pressure (PP), hematocrit (Hct), and variables obtained with PPG: perfusion index (PI), pleth variability index (PVI), crest time (CT), time between the systolic and diastolic peaks (?T), augmented index (AI), parameter ? derived from the Windkessel model, and arterial aging (b/a), obtained with the 2nd derivative of the PPG signal. The individual was followed up until the endpoint (hospital discharge or death), including the time of hospitalization. For comparison of the hemodynamics and PPG variables, a bivariate linear regression was carried out. A bivariate and multivariate logistic regression was carried out, which endpoint was the patient s death. A mortality model using artificial neural networks (ANNs) was proposed.Results: 190 individuals were evaluated. Most of them were male (6:5), median age 67.0 (54.0 75.0) years old, main reasons for hospitalization: cardiovascular and neurological causes. Half of them were surgical cases, APACHE II median score was 14.0 (8.0 19.0), with a median length of hospitalization 6.0 (3.0 15.0) days, and 28.4% of the subjects died. In the bivariate analysis between hemodynamic variables and PPG, regarding PI, we observed a significant correlation with age (r=-0.163; p= 0.025), DBP (r= 0.167; p= 0.021), MAP (r= 0.171; p= 0.019), and Htc (r= 0.205; p=0.005). The PVI showed a significant association only with HR (r= 0.150; p= 0.038). The CT was significantly correlated with SBP (r= 0.185; p= 0.011), PP (r= 0.256; p<0.001), and HR (r= -0.651; p<0.001). The ?T interval showed an association only with HR (r= 0.187; p= 0.010). The AI was significantly correlated with SBP (r= 0.173; p= 0.017), PP (r= 0.195; p= 0.007), and HR (r= -0.620; p<0.001). The parameter ? showed an association with SBP (r= 0.147; p= 0.043), PP (r= 0.169; p= 0.020), and HR (r= -0.649; p< 0.001). The b/a index was correlated to age (r= 0.254; p< 0.001), SBP (r= 0.257; p< 0.001), MAP (r= 0.200; p= 0.006), PP (r= 0.233; p= 0.001), and HR (r= -0.312; p<0.001). The following factors were associated to mortality: age (OR=1.023; CI 95% 1.001-1.044; p=0.039), clinical profile (OR=5.481; CI 95% 2.646-11.354; p<0.001), APACHE II (OR=1.168 CI 95% 1.106-1.234; p<0.001), length of hospitalization (OR=1.049; CI 95% 1.021-1.079; p=0.001), heart rate in the first 24 hours (OR=1.020; CI 95% 1.001-1.039; p=0.036), and ?T interval obtained with PPG (OR=0.989; CI 95% 0.979-0.998; p=0.015). Comparing with the accuracy (area under the ROC curve) of APACHE II, of 0.780 (CI 95% 0.711-0.849; p <0.001), the multivariate logistic model showed a larger area, of 0.858 (CI 95% 0.803-0.914; p<0.001), and in the model using ANN, the accuracy was of 0.895 (CI 95% 0.851-0.940; p