Caracterización de episodios de parada cardiorrespiratoria registrados con monitor-desfibrilador por personal de soporte vital avanzado

Abstract

El trabajo fin de grado desarrollado en la Escuela de Ingeniería de Bilbao en colaboración con Emergencias-Osakidetza está basado en el análisis de señales biomédicas en el ámbito de la parada cardiorrespiratoria. Se define la parada cardiorrespiratoria como la detención súbita de la actividad mecánica del corazón. Hay dos puntos clave para la supervivencia del paciente: la reanimación cardiopulmonar precoz, y la desfibrilación precoz. Una vez llega el personal sanitario, se hace cargo de la situación aplicando técnicas de soporte vital avanzado. En este proyecto se recopilan registros de parada pertenecientes a cuatro bases de soporte vital avanzado de Emergencias-Osakidetza. El objetivo del proyecto es el análisis y la caracterización de la base de registros de parada cardiorrespiratoria extra-hospitalaria recibida. Por lo tanto, se obtiene la base de registros para su posterior tratamiento. Se desarrolla la herramienta de visualización que permite analizar las señales biomédicas y los datos clínicos. Además, se realiza la caracterización de la base de datos para parámetros de interés como pueden ser el sexo, la edad o la complexión del paciente. Y finalmente, se caracterizan los episodios de parada para la calidad RCP. Mediante el entorno de programación MATLAB se ha desarrollado una herramienta que permite visualizar las señales grabadas por el monitor-desfibrilador, así como la información adicional del paciente. Además, se ha desarrollado un visor que permite visualizar las señales de parada cardiorrespiratoria en ventanas de duración programable. Se han caracterizado los parámetros de interés de los datos clínicos de los pacientes. Y finalmente, se han obtenido métricas de calidad desde dos puntos de vista diferentes. El primero se basa en los informes de calidad de la reanimación cardiopulmonar obtenidos por el programa CODE-STAT y el segundo, se trata de los resultados obtenidos mediante el programa desarrollado en MATLAB para uso propio que calcula los parámetros de calidad. En conclusión, la colaboración del Grupo de Señal y Comunicaciones de la universidad con Emergencias-Osakidetza estaría bien que se mantuviera a nivel de futuro ya que para la investigación es necesaria la obtención de los datos y su posterior caracterización. Todo ello contribuye a mejorar la atención ante una parada cardiorrespiratoria, ámbito en el que se deben seguir desarrollando estudios.

Bilboko Ingeniaria Eskolan garatutako proiektua seinale biomedikoen analisian oinarrituta dago. Horretarako, Emergencias-Osakidetzaren kolaborazioa funtsezkoa izan da. Arnasketaren geldipena bihotzaren aktibitate mekanikoa bat-batean gelditzen denean sortzen da. Pazientea bizitzeko funtsezkoak dira bi aktibitate egitea: arnasketaren geldipena eta desfibrilazio arina. Ekipo sanitarioa lekura ailegatzen denean teknika aurreratuak egiten hasiko da. Proiektu honetan, Emergencias-Osakidetzaren lau base ezberdinen erregistroak jasotzen dira. Proiektu honen helburua erregistroak analizatzea eta karakterizatzea da. Erregistroak hartu ondoren tratatu egingo dira. Horretarako, bistarapen-erreminta bat garatzen da seinale biomedikoak eta datu klinikoak bistaratzeko. Gainera, erregistroen intereseko parametroak karakterizatzen dira, esate baterako, sexua, adina edo pazientearen gorpuzkera. Azkenik, kalitatearen karakterizazioa burutzen da. MATLAB programazioaren bidez, monitore-desfibriladoreak grabatutako seinaleak eta haren datu klinikoak bistaratzen duen erreminta garatzen da. Bestalde, arnasketaren geldipena bistaratzen duen erreminta egin da, zeinek seinaleak programagarriak diren leihoetan bistaratzen duen. Pazienteen datu kliniko interesgarriak karakterizatu dira. Azkenik, kalitatearen ikuspegitik analisia egin da bi ikuspuntu ezberdinetatik. Lehenengoa, CODE-STAT programaren bitartez lortutako kalitate-txostenetan oinarrituta dago, eta bigarrena MATLAB programaren bidez garatutako erremintarekin lortutako emaitzetan oinarritu da. Beraz, oso garrantzitsua izango zen etorkizunerako mantentzea unibertsitatearen eta Emergencias-Osakidetzaren arteko lan-harremana, datuak eta haien karakterizazioa funtsezkoa baita ikerketarako. Hori guztia, arnasketaren geldipenean emandako erantzuna hobetzeko beharrezkoa da.

The project developed at the Bilbao Engineering School in collaboration with Emergencias-Osakidetza is based on the analysis of biomedical signals in the field of cardiorespiratory arrest. Cardiorespiratory arrest is defined as the sudden arrest of the mechanical activity of the heart. There are two points to patient survival: early cardiopulmonary resuscitation, and early defibrillation. Once the health personnel arrive, they apply advanced life support techniques. In this project, the records obtained belong to four different bases of advanced life support of Emergencias-Osakidetza.

The objective of the project is the analysis and characterization of records of extra-hospital cardiorespiratory arrest received. Therefore, the base of records is obtained for further treatment. The visualization tool is developed to analyse biomedical signals and clinical data. In addition, characterization of the database is performed for parameters of interest such as sex, age or the complexion of the patient. And finally, cardiorespiratory arrest episodes for quality RCP are characterized.

Through the MATLAB programming environment, a tool has been developed to visualize the signals recorded by the monitor-defibrillator, as well as the additional information of the patient. In addition, a viewer has been developed to visualize cardiorespiratory arrest signals in windows of programmable duration. The parameters of interest of the clinical data of the patients have been characterized. And finally, quality metrics have been obtained from two different points of view. The first is based on the quality reports of cardiopulmonary resuscitation obtained by the CODE-STAT program and the second is the results obtained through the program developed in MATLAB for the calculation of quality parameters for own use.

In conclusion, the collaboration of the Signal and Communications Group with Emergencies-Osakidetza would be maintained at a future because the research it is necessary to obtain the data and its subsequent characterization. All this, contributes to improve care in the face of cardiorespiratory arrest, an area in which studies must continue to be developed.