PulmCrit-cómo convertir un VBG en un ABG

prólogo

Este post trata sobre un proyecto de investigación que hice como miembro de cuidados críticos pulmonares en 2011. Para entenderlo, necesitas saber un poco de la historia detrás de él.

tuve algunas ideas para convertir valores VBG en valores ABG. Para investigar más, solicité datos posteriores a la publicación de varios investigadores que habían publicado estudios que comparaban los datos de ABG vs.VBG. Muchos compartieron generosamente sus datos conmigo.

basado en estos datos, desarrollé fórmulas para la conversión de valores VBG en valores ABG., Este trabajo fue inicialmente sometido a Critical Care Medicine, donde fue rechazado. No se encontraron fallas importantes en el análisis, pero se consideró irrelevante (un revisor escribió: «Este meta-análisis describe bien una forma de calcular la ABG a partir de VBG. Sin embargo, es discutible si esta información es útil en la práctica clínica»)(1).

el manuscrito fue revisado un poco y enviado a una segunda revista. Uno de los revisores seleccionados por la revista era un investigador que me había proporcionado los datos de mayor calidad en el artículo., El investigador (a quien llamaré Dr. No) puede haber estado preocupado de que el manuscrito compitiera con su propio trabajo. Retiró el permiso para usar sus datos.

sin los datos del Dr. No, el manuscrito no era publicable. Me puse en contacto con algunos investigadores adicionales que habían publicado recientemente datos, y obtuve un nuevo conjunto de datos. Sin embargo, no pude encontrar nada que coincidiera con los datos del Dr. No (había medido minuciosamente los valores de ABG y VBG de manera casi simultánea, produciendo resultados sorprendentemente precisos).

pasaron los años., Me ha pesado que no haya publicado estos resultados, que sigo creyendo que son válidos y potencialmente útiles. Ahora que soy blogger, puedo presentar esta investigación en mi blog. He redactado datos del Dr. No (incluyendo su identidad) para evitar cualquier conflicto ético o personal potencial.

teoría

El concepto inicial es simple, aunque quizás demasiado simplificado. Imagine que la sangre fluye desde la arteria radial a una vena en la mano. Los tejidos de la mano extraen oxígeno y generan dióxido de carbono (en una proporción igual al cociente respiratorio)., Si asumimos que la mayoría de las manos del paciente tienen un cociente respiratorio similar, entonces el cambio de CO2 entre gas arterial y venoso debe ser proporcional al cambio en el contenido de oxígeno (donde k1 es una constante derivada empíricamente):

la siguiente pregunta es qué efecto tendrá este cambio en el CO2 sobre el pH. la relación entre pH y CO2 es compleja, basada parcialmente en la ecuación de Henderson-Hasselbach. Sin embargo, la aproximación de primer orden de cualquier curva es una línea recta., Por lo tanto, el cambio en el pH se puede aproximar como proporcional al cambio en el dióxido de carbono:

esto crea el modelo de saturación, que se puede resumir de la siguiente manera (donde k1 y k2 son constantes derivadas empíricamente):

esto proporciona una forma de estimar los valores de ABG basados en una combinación de valores de VBG más pulso simultáneo oximetría. Desafortunadamente, la mayoría de los VBG no se obtienen con una oximetría de pulso simultánea. Sería bueno tener una manera de convertir una VBG directamente en una ABG, sin tener que conocer la saturación arterial de oxígeno., Esto se puede hacer con el uso de una tercera suposición.

la diferencia en la saturación de oxígeno es la diferencia entre la saturación de oxígeno venosa y arterial (mostrada a continuación). La saturación venosa de oxígeno varía bastante, entre aproximadamente 10% -95%. Mientras tanto, entre los pacientes hospitalizados, la saturación arterial de oxígeno se mantiene en un rango estrecho (típicamente entre 88-100%). Por lo tanto, la gran mayoría de la variación en la diferencia de saturación de oxígeno proviene de variaciones en la saturación venosa de oxígeno., La variación en la saturación arterial de oxígeno es tan baja que puede aproximarse a cero (estableciendo la saturación arterial de oxígeno del paciente igual a la saturación promedio de oxígeno de toda la población de pacientes).

esta aproximación nos permite crear el modelo de saturación simplificado, que es capaz de estimar valores ABG directamente basados en valores VBG:

este modelo no es perfecto., Sin embargo, probablemente es mejor que el método más común utilizado en la literatura, que es relacionar parámetros arteriales y venosos entre sí directamente utilizando ecuaciones de regresión lineal (donde C1-c4 son constantes):

datos de origen

dieciséis estudios fueron identificados a partir de la búsqueda de la literatura como relevantes para su consideración. De estos, se analizaron tres estudios con 314 pacientes., Trece estudios fueron rechazados para su análisis por las siguientes razones: el autor de correspondencia no respondió a nuestra solicitud de analizar sus datos (7), el autor de correspondencia no pudo localizar los datos (4), los datos no contenían valores de saturación de oxígeno (1) y los datos eran internamente inconsistentes con los valores de bicarbonato reportados que diferían sustancialmente de los calculados utilizando la ecuación de Henderson-Hasselbach (1)., Dado que uno de estos tres estudios contenía un grupo control, este estudio fue designado con dos grupos de pacientes y, por lo tanto, se analizaron un total de cuatro grupos de pacientes. Los datos de dos pacientes en dos estudios diferentes fueron censurados (en un caso porque la pCO2 era inconmensurablemente alta, y en otro caso porque la saturación venosa de oxígeno era > 25% más alta que la saturación arterial de oxígeno).,

Las características de los datos de origen se muestran aquí (Ak 2006, Ibrahim 2011, O’Connor 2011):

validación de los supuestos básicos del modelo de saturación

El modelo de saturación predice la existencia de dos relaciones lineales que deberían existir en cualquier conjunto de datos. Estos conjuntos de datos apoyan la existencia de una relación universal y lineal (las líneas rojas en cada conjunto de figuras a continuación tienen pendientes coincidentes):

comparación de ese modelo de saturación vs.modelo correlacional directo

que se ve bien, pero necesitamos ser un poco más precisos., Comencemos por analizar estos conjuntos de datos utilizando el modelo de correlación directa (a continuación), que es la forma convencional de ver estos conjuntos de datos.

si calculamos las constantes involucradas en estas ecuaciones a partir de diferentes conjuntos de datos, los números están por todas partes (tabla a continuación). Por lo tanto, esta estrategia es incapaz de producir una ecuación universalmente aplicable que pueda relacionar los valores de gasometría arterial y venosa. Una variación Similar es notable al evaluar la literatura publicada en relación a la GBA vs., Comparación de VBG, explicando por qué estas ecuaciones no han ganado aceptación clínica.

ahora, analicemos estos datos utilizando el modelo de saturación (a continuación). Las constantes obtenidas de cada conjunto de datos son consistentes entre sí. Esto implica que puede ser posible usar el modelo de saturación para crear una ecuación universalmente aplicable para convertir valores VBG en valores ABG.

resultados finales

el modelo de saturación y el modelo de saturación simplificado tuvieron el mismo rendimiento en la conversión de valores VBG a ABG., Las ecuaciones finales derivadas para convertir de valores VBG a ABG son las siguientes:

Accuracy?

Aquí es donde las cosas se desmoronan sin los datos del Dr. No. Al analizar estos diferentes conjuntos de datos, el principal impulsor de la precisión no es el modelo en sí, sino más bien la precisión de los datos subyacentes (por ejemplo, intervalo de tiempo entre VBG y ABG, procesamiento de muestras de ABG y VBG, etc.).).,

un problema inherente en casi todos los estudios que comparan los valores de VBG con ABG es que todo error se culpa de las diferencias VBG-ABG, ignorando lo siguiente:

Error involucrado en el muestreo de sangre arterial y venosa (por ejemplo, burbujas de gas).
Error implicado en el retraso del análisis.
Cambios en los valores de la gasometría sanguínea a lo largo del tiempo (pueden fluctuar rápidamente).

En general, es fácil sobreestimar el error involucrado en la extrapolación de muestras de VBG a ABG (basado en las fuentes anteriores). Sin embargo, es difícil subestimar este error en todo un conjunto de datos., Por lo tanto, el conjunto de datos que sugiere el error más bajo es el más cercano al error verdadero involucrado en la extrapolación de datos VBG a ABG (2).

Los datos del Dr. no fueron los más precisos (posiblemente porque requerían intervalos de tiempo específicos entre las muestras de ABG y VBG). Estos datos sugieren que un modelo de saturación simplificado puede predecir los valores de GBA con una precisión que podría ser adecuada para el uso clínico. Cabe señalar que es discutible con precisión cuánto error en una medición de ABG es aceptable (por ejemplo, ¿es un intervalo de confianza del 95% de +/- 0.03 unidades de pH y +/- 5 mm pCO2 lo suficientemente preciso?)., Yo diría que las decisiones importantes de gestión no deben basarse en diferencias sutiles en los valores de ABG o VBG.

los valores de GBA se toman generalmente como el estándar de oro para la evaluación del pH. Sin embargo, se debe señalar que los pacientes clínicamente estables tienen fluctuaciones aleatorias en el pH y la pCO2 con desviaciones estándar de 0,015-0,02 y 1,5-3 mm, respectivamente (4). Esto enfatiza una vez más que las pequeñas diferencias en los valores de GBA no son clínicamente relevantes. Por ejemplo, uno de los errores clásicos en la interpretación de la GPA es sobre-interpretar la variación aleatoria en mediciones secuenciales de GPA.,

validación con otro conjunto de datos

un defecto en el análisis anterior es que los conjuntos de datos se utilizaron para generar coeficientes en la ecuación de regresión, y luego la ecuación de regresión se probó en estos mismos conjuntos de datos. Esto crea la posibilidad de la lógica circular.

Después de intentos fallidos de publicación como se describió anteriormente, solicité datos de investigadores que habían publicado artículos más recientemente. Me proporcionaron amablemente un conjunto de datos de la Dra. Geraldine McMahon de su publicación (McCanny 2012).,

se probó la exactitud de tres métodos para interpretar los valores de VBG utilizando estos datos:

estimar el valor de ABG como igual al valor de VBG (como se hace a menudo en la práctica clínica).
conversión de valores VBG en valores ABG utilizando un método publicado por LeMoel 2013.
conversión de valores VBG en valores ABG utilizando el modelo de saturación simplificado con coeficientes derivados anteriormente.

abajo están los resultados. El modelo de saturación simplificado proporcionó la mejor predicción de los valores de ABG., Esto mejoró sustancialmente la precisión, en comparación con asumir que los valores de ABG son aproximadamente iguales a los valores de VBG:

Clinical bottom line

estas ecuaciones no están listas actualmente para su uso clínico (requieren una validación adicional). Sin embargo, aquí se ha ilustrado una verdad fisiológica básica: las diferencias entre la gasometría arterial y venosa están fuertemente relacionadas con las diferencias entre la saturación de oxígeno arterial y venosa.,

esto implica que la precisión de una VBG puede ser estimada observando la saturación de oxígeno de la gasometría venosa:

si la saturación venosa de oxígeno es alta, se produce poco metabolismo en el tejido, por lo que la VBG debe estar muy cerca de la ABG.
si la saturación venosa de oxígeno es baja, entonces se ha producido un metabolismo sustancial, por lo que la VBG puede no coincidir bien con la ABG.,

basado en algunos de los números anteriores, este es un esquema aproximado que se puede usar para evaluar VBGs:

en la práctica, la saturación de oxígeno de VBGs es a menudo bastante alta (por ejemplo, >80%), lo que sugiere que el VBG es extremadamente cercano al ABG. Si la saturación de oxígeno VBG es baja, se pueden utilizar las siguientes técnicas para obtener un VBG con una saturación de oxígeno más alta:

minimizar la duración de la aplicación del torniquete (p. ej.,, si el paciente tiene un catéter venoso que permite extraer sangre, retire lentamente la sangre del catéter venoso sin usar un torniquete).
No deje que la sangre se asiente a temperatura ambiente durante un tiempo prolongado (ya sea procesarla inmediatamente o colocarla en hielo).

Limitaciones & Metodología

Este análisis tiene numerosas limitaciones, más en particular, algunos de los datos más preciso ha sido redactados. Otra limitación importante es que se realizó únicamente en estudios que investigaban muestras de sangre venosa periférica., Se desconoce si este análisis es válido o no para las muestras venosas centrales.

para detalles adicionales sobre la metodología, se adjunta una copia del manuscrito de 2012.

estudios más recientes

desde la realización de este análisis, han salido algunos estudios que sugieren que los valores de VBG están más cerca de los valores de ABG de lo que se creía generalmente (por ejemplo, Zeserson 2016). Esto es una pequeña sorpresa. Gran parte del» error » en estudios previos que comparaban los valores de VBG y ABG probablemente se debió a fuentes extrañas (por ejemplo, procesamiento de muestras, variación aleatoria en los valores de gas en sangre a lo largo del tiempo, etc.).).,

En general sigo creyendo que los valores de VBG suelen estar bien para la toma de decisiones clínicas. Por ejemplo, si está tomando decisiones importantes basadas en si el pH es 7.27 o 7.30 o 7.32, entonces probablemente necesite volver a considerar su proceso de toma de decisiones médicas (3). Aunque la literatura médica está repleta de libros de texto y directrices de uso arbitrario ABG atajos, hay escasa evidencia prospectiva validar duro ABG los puntos de corte para guiar la terapia.,

La diferencia entre los valores de ABG y VBG depende de la cantidad de respiración celular que se produce en los tejidos intermedios.
La saturación de oxígeno en la gasometría venosa se puede utilizar para estimar qué tan cerca están los valores de VBG a los valores de ABG.
Las fórmulas simples que utilizan la saturación venosa de oxígeno pueden mejorar nuestra capacidad de predecir los valores de GBA basados en los valores de GVB.

más información:

El manuscrito Original de 2012 está aquí.,

notas

Existen diferencias significativas entre especialidades con respecto a la opinión sobre el uso de datos VBG. Los médicos de emergencia parecen entender mejor la utilidad de las VBGs (porque están tratando constantemente con pacientes enfermos e indiferenciados que en su mayoría no tienen catéteres arteriales). Actualmente parece haber un mayor interés en las VBGs en la comunidad de cuidados críticos, ya que estamos alejándonos de la colocación de líneas A y hacia el uso de CO2 de marea final para monitorear a los pacientes.,
Esto supone que hay una magnitud más o menos estable de error en diferentes situaciones clínicas.
más sobre el uso de los valores de GBA en la toma de decisiones clínicas en próximos posts.
referencias: Umenda 2008, Sasse 1994, Thorson 1983, Hess 1992.

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Josh es el creador de PulmCrit.org. Él es un profesor asociado de la Pulmonar y Cuidados Críticos de la Medicina en la Universidad de Vermont.,