Predecir antes la hipotensión*. Adelantarse al próximo episodio.1,2
El paquete de software para ayuda en la toma decisiones inteligentes de Acumen le permite detectar y gestionar de forma proactiva la inestabilidad hemodinámica, que puede desembocar en hipotensión y los riesgos que conlleva. También ofrece un análisis retrospectivo para el manejo de la hipotensión.3,4
El software Acumen HPI, que cuenta con un algoritmo1 pionero y desarrollado mediante machine learning, puede predecir la aparición de la hipotensión.1, 4-6
El software Acumen HPI proporciona diversos parámetros hemodinámicos avanzados sobre la presión y flujo para:
- Avisarle cuándo un paciente tiende a la hipotensión.7
- Permitirle analizar y comprender la causa principal,8 y determinar cuál es la mejor forma de actuar.8,9
- Permitirle evitar la hipotensión y los riesgos que conlleva.8,9
Podrá acceder al software Acumen HPI a través del sensor o el manguito Acumen IQ, mínimamente y no invasivo, respectivamente; y que se conectan a una plataforma de monitorización avanzada.4
Paquete de software predictivo para la toma de decisiones
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Software Acumen Hypotension Prediction Index (HPI)
El software Acumen HPI, que cuenta con un algoritmo pionero y desarrollado mediante machine learning, puede predecir la aparición de la hipotensión.1, 4-6
En algunos estudios se ha observado una reducción de la incidencia, la duración y la gravedad de la HIO* durante la cirugía no cardíaca guiada por el protocolo del software Acumen HPI en comparación con el tratamiento de referencia.8,9
*La HIO se define como una PAM <65 mmhg durante al menos un minuto.
Manguito Acumen IQ
El manguito Acumen IQ nos muestra el software Acumen Hypotension Prediction Index (HPI) al tiempo que ofrece una monitorización continua de la presión arterial junto con parámetros hemodinámicos avanzados de forma no invasiva.
Sensor Acumen IQ
El sensor Acumen IQ nos muestra el software Acumen HPI y actualiza automáticamente los parámetros avanzados cada 20 segundos, lo que refleja los cambios fisiológicos rápidos en los pacientes.
Software Acumen Analytics
El software Acumen Analytics le permite ver y analizar retrospectivamente los parámetros hemodinámicos, incluida la presión arterial media, lo que le ofrece información sobre la frecuencia, la duración y la prevalencia de la hipotensión intraoperatoria en su consulta.
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Plataforma de monitorización avanzada HemoSphere
Se trata de la única plataforma de monitorización hemodinámica modular que proporciona un rango de invasividad total, manguito, sensor y catéter, siendo el primer software de ayuda en la toma de decisiones predictivo de su clase.4,6
Descubra la plataforma de monitorización avanzada HemoSphere »
Formación clínica de Edwards
Formación hemodinámica que potencia el avance clínico
Con el compromiso a largo plazo de mejorar la calidad de la atención a los pacientes quirúrgicos y críticos mediante la formación, la formación clínica de Edwards se adapta a usted con independencia del punto del proceso de aprendizaje donde se encuentre, con una oferta continua de recursos y herramientas que le proporcionan asistencia de forma constante a medida que supera los desafíos clínicos a los que hace frente ahora y en el futuro.
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- El horario de atención del Centro de Asistencia Técnica Global es de lunes a viernes, de 8:00 a 17:00 horas CET.
- Hatib F et al, Machine-learning Algorithm to Predict Hypotension Based on High-fidelity Arterial Pressure Waveform Analysis Anesthesiology 2018, Vol.129, 663-674.
- Davies SJ, Vistisen ST, Jian Z, Hatib F, Scheeren TWL. Ability of an Arterial Waveform AnalysisDerived Hypotension Prediction Index to Predict Future Hypotensive Events in Surgical Patients. Anesth Analg. 2020 Feb;130(2):352-359.
- Salmasi, V., Maheshwari, K., Yang, G., Mascha, E.J., Singh, A., Sessler, D.I., & Kurz, A. (2017). Relationship between intraoperative hypotension, defined by either reduction from baseline or absolute thresholds, and acute kidney injury and myocardial injury after noncardiac surgery: A retrospective cohort analysis. Anesthesiology, 126(1), 47-65.
- Ward H. van der Ven, Denise P. Veelo, Marije Wijnberge, Björn J.P. van der Ster, Alexander P.J. Vlaar, Bart F. Geerts, One of the first validations of an artificial intelligence algorithm for clinical use: The impact on intraoperative hypotension prediction and clinical decision-making, Surgery, Volume 169, Issue 6, 2021, Pages 1300- 1303, ISSN 0039-6060, https://doi.org/10.1016/j.surg.202 0.09.041.
- Mathis MR, Kheterpal SK, Najarian K. Artificial intelligence for anesthesia: what the practicing clinician needs to know. Anesthesiology. 2018;129(4):619- 622.
- Feras Hatib, Zhongping Jian, Sai Buddi, Christine Lee, Jos Settels, Karen Sibert, Joseph Rinehart, Maxime Cannesson; Machinelearning Algorithm to Predict Hypotension Based on Highfidelity Arterial Pressure Waveform Analysis. Anesthesiology 2018; 129:663– 674 doi: https://doi.org/10.1097/ALN.000 0000000002300.
- Pinsky MR. Chapter 5: Overview of the circulation. In: Cannesson M, Pearse R, eds. Perioperative hemodynamic monitoring and goal directed therapy: from theory to practice. 2nd ed. Cambridge University Press;2015:29-38.
- Schneck E, Schulte D, Habig L, et al. Hypotension prediction index based protocolized haemodynamic management reduces the incidence and duration of intraoperative hypotension in primary total hip arthroplasty: a single centre feasibility randomised blinded prospective interventional trial. J Clin Monit Comput. 2020;34(6):1149-1158.
- Wijnberge M, Geerts BF, Hol L, et al. Effect of a machine learning–derived early warning system for intraoperative hypotension vs standard care on depth and duration of intraoperative hypotension during elective noncardiac surgery.
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