Infecciones nosocomiales asociadas con ECMO en adultos: inmunopatogénesis y modelos predictivos

Área de la Ciencia:

• Medicina de cuidados críticos Medicina de cuidados críticos.
• Enfermedades infecciosas Enfermedades infecciosas.
• Ingeniería Biomédica Ingeniería Biomédica.

Sus antecedentes:

• La oxigenación de la membrana extracorpórea (ECMO) es un sistema de soporte vital para la insuficiencia cardiopulmonar grave.
• El uso de ECMO está relacionado con una alta incidencia de infecciones nosocomiales (8,8% 64,0%), aumentando la morbilidad y la mortalidad.
• Las infecciones como la VAP y las BSI complican la terapia ECMO, lo que lleva a estadías más largas en la UCI y en el hospital.

Objetivo del estudio:

• Revisar sistemáticamente la literatura (2018-2025) sobre las infecciones relacionadas con las ECMO.
• Para aclarar los mecanismos fisiopatológicos únicos de las infecciones ECMO.
• Analizar los modelos de predicción actuales y explorar el aprendizaje automático para sistemas de alerta temprana y estrategias de prevención precisas.

Principales métodos:

• Revisión sistemática de la literatura de las publicaciones en chino e inglés de 2018 a 2025.
• Análisis de los mecanismos fisiopatológicos y modelos de predicción existentes para las infecciones por ECMO.
• Exploración de aplicaciones de aprendizaje automático para sistemas de alerta temprana personalizados y marcos de toma de decisiones clínicas.

Principales resultados:

• Se identificaron riesgos significativos y tasas de incidencia de infecciones nosocomiales asociadas con ECMO.
• Se destacan las limitaciones en los modelos actuales de predicción de infecciones.
• Propuso el potencial del aprendizaje automático para desarrollar estrategias avanzadas y personalizadas de monitoreo y control de infecciones.

Conclusiones:

• Se necesitan criterios de diagnóstico estandarizados y validación prospectiva multicéntrica para un control eficaz de la infección por ECMO.
• Las herramientas predictivas transparentes y mejoradas con IA son esenciales para el monitoreo en tiempo real y la mejora del pronóstico del paciente.
• Un marco integral de toma de decisiones clínicas que integre la IA es clave para la prevención y el manejo precisos de las infecciones relacionadas con ECMO.