Terapia de Insulina guiada por Software

Buenas tardes, esperando que se encuentren muy bien, les comento que quise abordar este tema debido a que me resultó muy interesante, ya que la resistencia a la insulina y la diabetes son enfermedades que siempre han existido y pienso que es muy importante darle el enfoque y la importancia correspondiente. Como funcionarios de la salud debemos trabajar en conjunto creando e implementando nuevas tecnologías para que los pacientes que padecen estas enfermedades puedan conllevarlas de la forma más amena posible y puedan desarrollar su vida con la mayor normalidad.

Por ende, decidí exponer este tema sobre la nueva terapia de Insulina que se está implementando, la terapia de Insulina guiada por Software. Espero que sea de su interés y podamos enriquecernos de conocimientos. Les adjunto el link con el artículo completo https://www.clinfowiki.org/wiki/index.php/Software-Guided_insulin_therapy

Terapia de Insulina guiada por Software.

Grandes estudios de control aleatorizados mostraron que la regulación de los niveles de glucosa en sangre a <110 mg / dl mediante el protocolo de insulina intravenosa mejoró diversos resultados clínicos en los pacientes. [2] Estos resultados clínicos incluyen mejores tasas de mortalidad, disminución de la sepsis, necesidad de diálisis, duración del soporte de ventilación y estadía general en la UCI. Otros estudios también demostraron que el control estricto de la glucemia es beneficioso para la cetoacidosis diabética, el estado hiperosmolar no cetósico, el infarto de miocardio, el shock cardiogénico y las complicaciones

postoperatorias. [3]

Para obtener un control glucémico estricto y óptimo, se requiere de un gran esfuerzo de enfermería, los cuales deben estar frecuentemente controlando los niveles de glucosa e implementando protocolos complejos. Por esta razón ha habido un esfuerzo creciente en el desarrollo de algoritmos de software y protocolos computarizados para mejorar los protocolos actuales.

Se comenzó a implementar la terapia con insulina guiada por software, la cual está destinada a evaluar los valores de glucosa en sangre actuales y acumulativos del paciente y llevar el nivel de glucosa en sangre hacia un rango objetivo predeterminado. Luego, el sistema valorará la velocidad de infusión de insulina y la inyección subcutánea, con el fin de mantener el nivel de glucosa en sangre del paciente en un rango objetivo con variaciones mínimas y evitar la hipoglucemia.

Principales tipos de algoritmos de software:

Modelo Heurístico: Conversión de protocolos basados ​​en papel en un programa de software. Brindan mejor cumplimiento del protocolo y reducción de errores en comparación con los protocolos en papel.

Modelo proporcional-integral-derivado (PID): Utiliza valores de glucosa en sangre anteriores para valorar la administración de insulina mediante un multiplicador dinámico que refleja los cambios posteriores en la sensibilidad a la insulina. Estos algoritmos permiten ajustes en tiempo real y se vuelven más precisos a medida que se acumulan los datos. [7-10]

Glucommander: Es actualmente uno de los software más utilizados y estudiados. La idea era una colección de un conjunto de órdenes basado en una fórmula: (glucosa en sangre - 60) × multiplicador = dosis de insulina / h.

Luego en un sistema computarizado, se programó después del 2000 con una bomba de insulina donde se ingresaron los niveles de glucosa y la tasa de insulina se determinó por la tasa de cambio de los niveles de glucosa. La computadora notifica a la enfermera cuando se necesita el siguiente valor de glucosa.

GlucoCare: Es una calculadora computarizada basada en el “Protocolo de infusión de insulina de Yale” [13], el cual es un protocolo de determinación de infusión de insulina complejo que se determinó mediante la tasa de cambio de glucosa en sangre.

Modelos de Controles Predictivos (MPC):

En estos modelos se incorporan parámetros específicos del paciente como la edad, la sensibilidad, el diagnóstico de diabetes para predecir la respuesta del paciente a la terapia con insulina y los cambios en los niveles de glucosa en sangre. El aumento de las medidas de los parámetros puede mejorar la precisión y reducir la frecuencia de muestreo hasta en un 50%. Existen 2 modelos hasta el momento y son los siguientes.

Control glucémico estocástico dirigido (STAR): Utiliza un modelo metabólico dinámico fundamental simulado llamado modelo metabólico Insulina-Nutrición-Glucosa (ICING). [16] Tiene en cuenta la variabilidad intra e interpaciente al abarcar muchos factores fisiológicos como la producción de insulina endógena, el aclaramiento de insulina, la sensibilidad a la insulina, etc.

Control de glucosa espacial: Es un sistema de apoyo a las decisiones clínicas que está integrado en las plataformas de bombas de infusión utilizadas en entornos de cuidados intensivos. El módulo Space GlucoseControl adjunto a la bomba de infusión contiene un algoritmo eMPC de autoaprendizaje. El algoritmo eMPC determina la tasa de insulina mediante el control de la glucosa en sangre y la tasa real de nutrición enteral y parenteral.

Hola, Me parece un avance muy interesante en el avance, ya este aporte podría controlar de mejor manera a los pacientes que padecen de esta enfermedad, Si bien en mi país, Chile, es el que tiene el mayor porcentaje de prevalencia que en estar enfermedad siendo de un 12%, comparado con el resto de latinoamericanos. Si este avance llegara a mi país, seria un gran alivio para las personas que padecen Diabetes. Agregando que el Minsal, también tiene un plan para que el porcentaje disminuya, agregando este desarrollo disminuiría más rápido.

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