El primer software de su clase2 en el apoyo a la toma de decisiones, predice la hipotension intraoperatoria (HIO) antes de que ocurra.1

Numerosos estudios muestran que la HIO está estrechamente asociada con el riesgo, especialmente el infarto agudo de miocardio, la lesión renal aguda y la mortalidad.3,4 Por lo tanto, optimizar el manejo de la HIO, que es un peligro daño potencialmente evitable, es primordial.3

El Software Acumen Hypotension Prediction Index (HPI) ofrece una variedad de parámetros de presión y flujo hemodinámicos que proporcionan información continua sobre la HIO potencial y lo alerta cuando un paciente tiende hacia un evento hipotensivo.5 Impulsado por un algoritmo patentado que se desarrolló con "machine learning" usando datos de >59 000 eventos hipotensivos y >144 000 eventos no hipotensivos,6 el software Acumen HPI le proporciona el tiempo para determinar la mejor decisión5,7,8 evitando potencialmente la IOH y sus riesgos asociados.8,9

Referencias:
  1. Hatib F, Jian Z, Buddi S, Lee C, et al. Machine-learning algorithm to predict hypotension based on high-fidelity arterial pressure waveform analysis. Anesthesiology. 2018;129(4):663-674.
  2. Datos de Edwards Lifesciences en archivo [Administración de Drogas y Alimentos de EE. UU. Autorización de Acumen HPI Software De Novo].
  3. Gregory A, Stapelfeldt WH, Khanna AK, et al. Intraoperative hypotension is associated with adverse clinical outcomes after noncardiac surgery. Anesth Analg. 2021;132(6):1654-1665.
  4. Wesselink EM, Kappen TH, Torn HM, et al. Intraoperative hypotension and the risk of postoperative adverse outcomes: a systematic review. Br J Anaesth. 2018;121(4):706-721.
  5. Datos de Edwards Lifesciences en archivo [Manual del operador del HemoSphere FT/2A].
  6. Datos de Edwards Lifesciences en archivo [correo electrónico de SME de Feras Hatib].
  7. 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.
  8. 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.
  9. Winjberge 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. JAMA. 2020;323(11):1052-1060.

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