Demuestran los beneficios de usar en casa los dispositivos de ventilación mecánica no invasiva en EPOC
MADRID, 5 (EUROPA PRESS)
Investigadores de la Clínica Mayo (Estados Unidos) han demostrado los beneficios de la terapia de ventilación mecánica no invasiva en el hogar para muchos pacientes con enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC). En su trabajo, publicado en la revista 'Journal of the American Medical Association', el equipo identificó una serie de beneficios, entre los que se incluyen la reducción de la mortalidad, menos ingresos hospitalarios, menor riesgo de intubación, mejoría de la dificultad respiratoria y menos visitas al departamento de emergencias.
Muchas personas que tienen EPOC sufren de hipercapnia, la retención de dióxido de carbono, normalmente expulsado por los pulmones al respirar. Esto puede llevar a una insuficiencia respiratoria aguda y a la hospitalización. Un tratamiento para la hipercapnia crónica es la ventilación mecánica no invasiva, una máquina con una máscara que ayuda a mejorar la respiración.
El equipo realizó un metaanálisis, revisando toda la literatura disponible científicos. Después de revisar más de 6.300 citas, los investigadores encontraron 33 estudios que evaluaban los resultados de 51.085 pacientes con EPOC e hipercapnia a los que se les hizo un seguimiento durante al menos un mes mientras utilizaban un ventilador mecánico no invasivo en casa durante las horas nocturnas de sueño.
Entre estos pacientes, el uso de uno de estos dispositivos se asoció significativamente con una menor mortalidad: 29,2 por ciento frente a 22,3 por ciento. También dio lugar a menos visitas al departamento de emergencias y hospitalizaciones, y a tasas más bajas de intubación si los pacientes eran admitidos en el hospital.
"Si bien parece haber algunos beneficios claros en el uso de dispositivos como el BiPAP, debemos ser cautelosos, ya que los estudios incluyeron muchos tipos diferentes de pacientes con EPOC. Y muchos de los estudios que evaluamos eran de calidad baja o moderada. Todavía tenemos mucho más que aprender acerca de qué ajustes de la máquina son los mejores para los diferentes tipos de pacientes", concluyen los investigadores.