TRABAJO FIN DE GRADO
G ado en Ingenie ía Elec ónica Indus ial y Au omá ica
ANÁLISIS DE LA POTENCIA DE INSPIRACIÓN EN
PACIENTES EN PROCESO DE EXTUBACIÓN
Memo ia y Anexos
Au o : Ma ia Palome a Pey e
Di ec o : Bea iz F. Gi aldo Gi aldo
Con oca o ia: Sep iemb e 2018
Memo ia
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Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
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Resumen
En la p ác ica clínica la el p oceso de ex ubación con inua siendo un p oceso complejo. Es e
es udio iene como obje i o iden i ica los pa áme os que ayuden a p edeci el éxi o en la
ex ubación de pacien es asis idos median e en ilación mecánica. Median e el análisis de la
señal de lujo espi a o io se ex aen los pa áme os que la ca ac e izan pa a de e mina
cuáles de ellos son cla es pa a el obje i o del es udio.
Pa a ealiza el análisis de la señal de lujo espi a o io se han analizado es adís icamen e
median e el es de Kolmogo o -Smi no los pa áme os del pa ón espi a o io ex aídos.
Es os pa áme os han p opo cionado con la clasi icación median e Máquinas de Sopo e
Vec o ial buenos esul ados en cuan o a exac i ud en la p edicción. El mé odo de clasi icación
de Análisis Disc iminan e Lineal ha es ablecido que pa áme os elacionados con la po encia
de inspi ación son po encialmen e ele an es en el esul ado de la p ueba de ex ubación.
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Resum
A la p àc ica clínica el p océs d’ex ubació con inua sen un p océs complex. Aques es udi é
com a objec iu iden i ica els pa àme es que ajudin a p edi l’èxi en l’ex ubació de pacien s
assis i s amb en ilació mecànica. Mi jançan l’ànalisi del senyal de lux espi a o i s’ex auen
els pa àme es que la ca ac e i zen pe a de e mina quins són clau pe a l’objec iu de l’es udi.
Pe eali za l’anàlisi del senyal de lux espi a o i s’han anali za es adís icamen mi jançan el
es de Kolmogo o -Smi no els pa àme es del pa ó espi a o i ex e s. Aques s pa àme es
han p opo ciona amb la classi icació amb les Màquines de Supo Vec o ial bons esul a s pel
que a a l’exc i ud de la p edicció. El mè ode de classi icació d’Anàlisi Disc iminan Lineal ha
es able que pa àme es elaciona amb la po encia d’inspi ació són po encialmen elle an s
en el esul a de la p oba d’ex ubació.
Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
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Abs ac
Ex uba ion p ocess is s ill being a complex p ocess on clinical p ac ice. The main objec i e o
his s udy is o iden i y he pa ame e s ha may help on he esul p edic ion o ex uba ion on
pa ien s assis ed on mechanical en ila ion. Th ough espi a o y low signal analisis
ca ac e is ical pa ame e s a e ex ac o de e mine which ones a e key ac o s o he s udy
objec i e.
Ex ac ed pa ame e s o he espi a o y pa e n ha e been s adis ically analized wi h he
Kolmogo o -Smi no es . These pa ame e s ha e p o ided good esul s ega ding o
accu acy on he classi ica ion wi h Suppo Vec o Machines. Linea Disc iminan Analisis
classi ica ion me hod has de e mined ha inspi a o y powe ela ed pa ame e s a e po encia ly
ele an on weaning esul .

Memo ia
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Índice
RESUMEN ___________________________________________________ 3
RESUM ______________________________________________________ 4
ABSTRACT ___________________________________________________ 5
1. INTRODUCCIÓN _________________________________________ 13
2. CONTEXTO DEL ESTUDIO _________________________________ 15
3. SISTEMA RESPIRATORIO _________________________________ 17
3.1. Respi ación .............................................................................................. 17
3.2. Señales del sis ema espi a o io.............................................................. 18
3.3. Adquisición de la señal ............................................................................ 21
3.4. Ven ilación mecánica ............................................................................... 23
3.5. Mé odos de ex ubación ........................................................................... 24
4. BASE DE DATOS Y PREPROCESADO DE LA SEÑAL ___________ 27
4.1. Base de da os WEANDB ......................................................................... 27
4.2. P ep ocesado de la señal de lujo espi a o io ........................................ 29
5. PROCESADO DE LA SEÑAL _______________________________ 33
5.1. De ección de pun os signi ica i os........................................................... 33
5.2. Ca ac e ización ........................................................................................ 34
5.2.1. Pa áme os empo ales .......................................................................... 34
5.2.2. Po encia de inspi ación y Po encia de ispi ación .................................... 35
5.2.3. Relación en e pa áme os ..................................................................... 36
6. ESTADÍSTICA ___________________________________________ 37
6.1. Es adís ica desc ip i a ............................................................................. 37
6.2. In e encia es adís ica ............................................................................... 40
6.2.1. U Mann-Whi ney ..................................................................................... 41
6.2.2. Kolmogo o – Smi no ........................................................................... 41
6.3. Mé odos de clasi icación.......................................................................... 41
6.3.1. Análisis Disc iminan e Lineal .................................................................. 42
6.3.2. Maquinas sopo e ec o ial ..................................................................... 43
6.3.3. Reg esión lineal ...................................................................................... 45
6.4. Mé odos de alidación ............................................................................. 46
6.4.1. C oss Valida ion ..................................................................................... 46
6.4.2. Hold ou .................................................................................................. 46
Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
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6.5. Medidas de calidad .................................................................................. 47
6.5.1. Exac i ud ................................................................................................ 47
6.5.2. Sensibilidad y especi icidad ................................................................... 47
6.5.3. Valo p edic i o posi i o y alo p edic i o nega i o ............................... 48
7. RESULTADOS ___________________________________________ 51
7.1. Ca ac e ización ........................................................................................ 51
7.2. Compa ación en e g upos de pacien es ................................................. 59
7.3. Clasi icación ............................................................................................. 64
8. DISCUSIÓN _____________________________________________ 69
CONCLUSIONES _____________________________________________ 71
ANÁLISIS DEL IMPACTO AMBIENTAL ___________________________ 73
PRESUPUESTO Y/O ANÁLISIS ECONÓMICO ______________________ 75
Adquisición de bienes y equipos ...................................................................... 75
Ingenie ía .......................................................................................................... 75
Resumen del p esupues o ................................................................................ 75
REFERENCIAS _______________________________________________ 77
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ANEXO A: RESULTADOS DE LA CARACTERIZACIÓN ______________ 81
A1. Tabla de ca ac e ización po pacien e ..................................................... 81
A2. Tabla de ca ac e ización po g upo ......................................................... 87
A3. Tabla de ca ac e ización po sexo ........................................................... 87
A4. Tabla de ca ac e ización po edad .......................................................... 88
ANEXO B: RESULTADOS DEL CONTRASTE DE HIPÓTESIS _________ 89
ANEXO C: RESULTADOS DE CLASIFICACIÓN ____________________ 93
C1. Análisis Disc iminan e Lineal ..................................................................... 93
C2. Máquinas de sopo e ec o al .................................................................... 95
ANEXO D: CÓDIGO DEL PROGRAMA ____________________________ 97
D1. Código del il o Bu e wo h....................................................................... 97
D2. De inición de pun os signi ica i os ............................................................. 99
D3. Ob ención de pa áme os ........................................................................ 101
D4. Tes de Kolmogo o -Smi no .................................................................. 104
D5. Ob ención de pa áme os es adís icamen e signi ica i os ....................... 105
Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
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Índice de igu as
Figu a 3.1 Sis ema espi a o io humano y sus ó ganos p incipales [8]. _____________ 17
Figu a 3.2 Pa áme os de la señal espi a o ia indicados en un ciclo espi a o io [9]. __ 18
Figu a 3.3 Señal (a) lujo espi a o io y (b) olumen espi a o io de un pacien e en p oceso de
ex ubación [10]. ___________________________________________________ 20
Figu a 3.4 Diag ama de bloques de la adquisición de la señal de lujo espi a o io [11]. 21
Figu a 3.5 Mues a de cabina pa a ealiza la ple ismog a ía [13]. ________________ 22
Figu a 3.6 Espi óme o es ánda pa a la medición del olumen espi a o io. ________ 22
Figu a 4.1 Flujo del p oceso de ex ubación median e p ueba de ubo en T. _________ 28
Figu a 4.2 Pe iodog ama de una de las señales de lujo espi a o io de WEANDB. ___ 29
Figu a 4.3 Compa ación de la señal de lujo espi a o io pa a dis in os ó denes del il o paso
bajos. ___________________________________________________________ 30
Figu a 4.4 Compa ación del il o Bu e wo h de o den 4 y o den 6. _______________ 31
Figu a 4.5 Resul ado del il ado de la señal de lujo. __________________________ 31
Figu a 5.1 Resul ado de la de ección de pun os signi ica i os. ___________________ 33
Figu a 5.2 Ca ac e ización empo al de la señal de lujo espi a o io. ______________ 34
Figu a 5.3 Pa áme os de ca ac e ización de la señal de lujo espi a o io. __________ 35
Figu a 6.1 Dis ancia in e cua il en una dis ibución no mal [21]. __________________ 38
Figu a 6.2 Fo mas de una dis ibución según su cu osis [22]. ___________________ 39
Figu a 6.3 Desc ipción g á ica de un con as e bila e al (1) y un con as e unila e al (2) [24].
________________________________________________________________ 40
Figu a 6.4 Esquema de uncionamien o de los mé odos de ap endizaje supe isado. _ 42
Figu a 6.5 Ejemplo de aplicación de LDA en una población con dos g upos. ________ 43
Figu a 6.6 Rep esen ación de aplica el modelo SVM. _________________________ 44
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Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
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3. Sis ema Respi a o io
El apa a o espi a o io es el conjun o de ó ganos que los se es i os necesi an pa a el
in e cambio de gases con el medio ambien e. Fo man pa e del sis ema espi a o io odos los
ó ganos que in e ienen en el p oceso de in e cambio de gases: osas nasales, boca, áquea,
e c. Y el ó gano p incipal son los pulmones. Sin emba go, músculos como el dia agma o los
músculos in e cos ales, incluidos en la Figu a 3.1, in e ienen ambién en la espi ación, pues
se con aen y elajan du an e el p oceso pe mi iendo el lujo de gases en e el o ganismo y el
ambien e [6].
3.1. Respi ación
El p oceso de espi ación es á o mado po dis in as e apas: en ilación, in e cambio de gases
y anspo e de oxígeno. La en ilación consis e en in e cambio cíclico de ai e en e la
a mós e a y los pulmones. Es e p oceso cons a de dos e apas: la inspi ación y la espi ación
[7].
- Inspi ación o inhalación. Es la ase ac i a de la en ilación, du an e la cual en a ai e
desde la a mos e a a los pulmones. Pa a ello, los músculos in oluc ados en la
espi ación se con aen, po lo que aumen a el amaño del ó ax y los pulmones
pueden expandi se. La p esión in apulmona (la p esión del ai e en los pulmones)
du an e la inspi ación es meno que la p esión a mos é ica.
- Espi ación o exhalación. Es el p oceso in e so a la inhalación y cons i uye la ase
pasi a del p oceso de en ilación. El ó ax uel e a su posición inicial y los músculos
que es aban con aídos se elajan, po lo que la p esión in apulmona aumen a y el
ai e de los pulmones se expulsa.
En es ado de eposo, el ciclo de espi ación se p oduce una media de 15 eces po minu o.
Figu a 3.1 Sis ema espi a o io humano y sus ó ganos p incipales [8].
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3.2. Señales del sis ema espi a o io
La señal espi a o ia hace e e encia a los ciclos espi a o ios de una pe sona y es á
cons i uida po sucesi os ciclos de inspi ación y espi ación. En elación con la señal
espi a o ia se puede hace e e encia a olumen, p esión, lujo o concen ación de gases
espi ados.
La p esión espi a o ia es á es echamen e elacionada con el mo imien o de los músculos
espi a o ios du an e el p oceso de en ilación, y se dis ingue en e la p esión al eola ,
asnspulmona y pleu al [4]. Du an e la inspi ación, la p esión al eola debe se in e io a la
a mos é ica, lo que pe mi e la en ada de ípicamen e 500 mL de ai e a los pulmones a a és
de los conduc os espi a o ios. En cambio, pa a la expulsión de los gases du an e la
espi ación, la p esión debe aumen a , y lo hace g acias al mo imien o de los músculos
espi a o ios [7].
La en ilación pulmona ambién puede es udia se median e la ca ac e ización del olumen
de ai e que in e iene en el p oceso espi a o io de en ilación, el olumen espi a o io. La
can idad de ai e que en a y sale de los pulmones es el olumen idal, ambién es conocido
como olumen co ien e, y en condiciones no males es de unos 6 mL/kg [9]. En la Figu a 3.2
se especi ican los p incipales pa áme os de la señal de olumen espi a o io en cuan o a
capacidades y olúmenes.
Figu a 3.2 Pa áme os de la señal espi a o ia indicados en un ciclo espi a o io [9].
Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
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De es os pa áme os se p esen an las de iniciones co espondien es [4]:
- Capacidad inspi a o ia (CI): Es la can idad máxima de ai e que un indi iduo puede
espi a expandiendo al máximo los pulmones. Se es ima en unos 3 L de ai e.
- Capacidad pulmona (CP): Can idad de ai e en el apa a o espi a o io as una
inspi ación o zada, es deci , el olumen máximo al que pueden dila a se los
pulmones. Es el conjun o del olumen de ai e esidual y la capacidad i al, en o al,
unos 6 L de ai e.
- Capacidad esidual uncional (CRF): Volumen de ai e en los pulmones as una
espi ación egula , no o zada. Supone unos 3 L de ai e o lo que es lo mismo, el
olumen de ese a espi a o io sumado al olumen esidual.
- Capacidad i al (CV): Volumen máximo de ai e que puede expulsa se as una
inspi ación o zada. Como puede ap oxima se con la imagen an e io , supone
al ededo de 5 L de ai e.
- Volumen co ien e (VC o VT): Volumen de ai e inspi ado en una espi ación no mal.
Equi ale a unos 500 mL.
- Volumen esidual (VR): Volumen de ai e en los pulmones as una espi ación o zada.
És e no puede se exhalado y supone algo más de 1 L de ai e.
- Volumen de ese a espi a o io (VRE): Can idad de ai e en los pulmones as una
espi ación o zada.
- Volumen de ese a inspi a o io (VRI): Can idad de ai e en los pulmones as una
inspi ación o zada. Es el olumen máximo de ai e que se puede inspi a po encima
del olumen idal.
El lujo espi a o io es la masa de ai e in e cambiada con el en o no po unidad de iempo.
La Figu a 3.3 mues a la di e encia en e la señal de olumen espi a o io (señal b) y la señal
de lujo espi a o io (señal a). El lujo espi a o io se de ine como la elación en e la di e encia
de p esiones y la esis encia de las ías aé eas, es o pe mi e, po ejemplo, sabe el g ado de
obs ucción de los conduc os espi a o ios. El inc emen o de p esiones, e lejado en la
ecuación 3.1, se ob iene de la di e encia en e la p esión en la boca y la p esión en los al éolos
pulmona es [4].
𝐹𝑙𝑢𝑗𝑜=∆𝑃
𝑅
3.1
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En la compa ación en e la señal de lujo y olumen espi a o io se comp ueba que ambas
señales es án es echamen e elacionadas y el olumen idal es mues a de ello. Mien as que
en la g á ica b de la Figu a 3.3 el VT se co esponde con la di e encia de olúmenes en e el
pun o máximo y el mínimo, en la señal a, de lujo espi a o io, es e alo se ob iene del pun o
máximo del ciclo espi a o io.
Los amos de inspi ación y espi ación pueden iden i ica se ácilmen e en ambas g á icas. En
el caso del olumen espi a o io, la inspi ación se p oduce en el amo de pendien e posi i a
de la señal y la espi ación, po el con a io, en el amo de pendien e nega i a. En la señal de
lujo el iempo de inspi ación es el que anscu e du an e la pa e posi i a de la señal y el de
espi ación du an e la pa e de la señal po debajo de los 0 mL/s.
Figu a 3.3 Señal (a) lujo espi a o io y (b) olumen espi a o io de un pacien e en p oceso de
ex ubación [10].
Tambien se puede analiza la unción espi a o ia a pa i de la medición de la concen ación
de oxígeno y dióxido de ca bono en el o ganismo. Valo es ano males de es as
concen aciones pueden se indicado es pa a el diagnós ico del pacien e. La p esión de O2
puede medi se en los al eolos pulmona es o en sang e, siendo sus alo es no males de 100
mmHg y 40 mmHg, espec i amen e. En cuan o al CO2, alo es de p esión no males es án
al ededo de los 40 mmHg en los al eolos y de 46 mmHg en sang e. El oxígeno se mue e de
los al eolos a los capila es pulmona es y el dióxido de ca bono del plasma al in e io de los
al eolos [7].
Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
21
3.3. Adquisición de la señal
Exis en dis in os mé odos de adquisición de señales espi a o ias, sin emba go, odas siguen,
a g andes asgos, el mismo diag ama de bloques en el p oceso (Figu a 3.4). El p ime bloque
del diag ama co esponde al apa a o de medida, en es e caso, un neumo acóg a o que a
acoplado al ansduc o de p esión di e encial. El ansduc o con ie e la di e encia de
p esiones de ec ada po el senso en una señal analógica de ensión.
El ci cui o de acoplamien o pe mi e acondiciona la señal an es de su con e sión, que
ípicamen e consis e en una e apa ampli icado a. El p oceso de con e i la señal analógica
en una digi al puede hace se median e un ci cui o in eg ado o a a és de una a je a de
adquisición de da os conec ada al so wa e Lab iew, po ejemplo, pa a su con igu ación y
egis o.
El neumo acóg a o es un senso de lujo gaseoso cuyo uncionamien o se basa en la
medición de la p esión p oducida po obs ucción en el lujo [11]. El disposi i o de medida
ans o ma el ai e espi ado po el pacien e (señal p ima ia), en p esión di e encial p opo cional.
És a es p oducida po el neumo acóme o, una esis encia neumá ica en la boquilla del
disposi i o.
Figu a 3.4 Diag ama de bloques de la adquisición de la señal de lujo espi a o io [11].

Memo ia
22
La ple ismog a ía es una p ueba que pe mi e de e mina el olumen pulmona es á ico del
pacien e, cual es la capacidad de los pulmones. És e debe es a en una cabina pequeña y
he mé ica como la de la Figu a 3.5. Su uncionamien o se basa en la Ley de Boyle, que
es ablece que, a empe a u a cons an e, el p oduc o de olumen y p esión se man ienen
cons an es. El olumen de ai e inspi ado puede conoce se siendo el es o a iables conocidas
[12].
Figu a 3.5 Mues a de cabina pa a ealiza la ple ismog a ía [13].
La espi ome ía es la écnica u ilizada pa a conoce las capacidades y olúmenes
espi a o ios del pacien e. El espi óme o (Figu a 3.6) es el ins umen o médico u ilizado en
es a p ueba no in asi a. Puede se simple ( espi ando con no malidad) o o zada (se ealiza
una inspi ación máxima, según la capacidad inspi a o ia del pacien e, y una espi ación b usca
del ai e) [14].
Figu a 3.6 Espi óme o es ánda pa a la medición del olumen espi a o io.
Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
23
3.4. Ven ilación mecánica
La en ilación mecánica es un mé odo de asis encia o eemplazo de la en ilación pulmona ,
la cual o ma pa e del p oceso de espi ación. Se asis en los p ocesos de inhalación y
exhalación cuando el pacien e su e una insu iciencia espi a o ia y no es capaz de lle a los a
cabo o lo hace de mane a ine icaz. O os mo i os po los que se op a po asis i
mecánicamen e el p oceso espi a o io del pacien e son la desca ga de los músculos
en ila o ios, como el dia agma, o inc emen a el olumen pulmona [15].
La en ilación mecánica puede se in asi a o no in asi a. En el p ime caso puede usa se
una masca illa pa a eemplaza la en ilación pulmona . La en ilación mecánica in asi a
puede se median e el ubo endo aqueal pa a asis i al pacien e en el p oceso de espi ación.
Exis en di e en es modalidades de en ilación mecánica que se aplican en unción del
diagnós ico y caso clínico de cada pacien e. Las p incipales se p esen an a con inuación [4]:
- Ven ilación asis ida: En es e caso el en ilado mecánico cicla en espues a a un
es ue zo de inspi ación p og amable.
- Ven ilación con olada: Es el modo de en ilación indicado en pacien es con
incapacidad de gene a ue za inspi a o ia. El disposi i o se hace ca go de la
en ilación sin que el pacien e in e enga en ella.
- Ven ilación asis ida con olada: En combinación de los dos modos an e io es, el
disposi i o es á en modo asis ido mien as el pacien e puede asumi el es ue zo
inspi a o io, en caso con a io el en ilado cambia al modo con olado asumiendo el
con ol de la en ilación has a que el pacien e uel a al es ado an e io .
- Ven ilación con p esión sopo e: Es e ipo de en ilación es una ayuda en la ase
inspi a o ia de la espi ación. El en ilado p opo ciona sopo e cuando el senso
de ec a un es ue zo inspi a o io po pa e del pacien e.
La en ilación mecánica conlle a algunos iesgos, que se hacen más p onunciados en la
medida que el pacien e lle a mucho iempo asisi ido en la espi ación. En e los iesgos más
comunes se encuen an [16]:
- In ección. El ubo endo aqueal puede se una ía de acceso a bac e ias en los
pulmones, lo que puede de i a en una a ección espi a o ia como es la neumonía.
- Colapso pulmona . Ocu e cuando hay ai e en e la pa ed o ácica y los pulmones.
Pa a ex ae el ai e debe in oduci se un ubo o ácico que d ene el exceso.
Memo ia
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- Daño pulmona . Una p esión de ai e excesi a o un olumen de oxígeno demasiado
al o puede se pe judicial pa a el pacien e. La elección de la p esión del ai e del
en ilado y los ni eles de oxígeno en el pacien e son i ales pa a educi los iesgos
de la en ilación mecánica.
Po es as azones es con enien e e i a en la medida de lo posible una asis encia de
en ilación mecánica p olongada en el iempo. En es os pacien es pa e del in e és clínico es
de ini el momen o óp imo de la e i ada de la en ilación mecánica. Pa a ello la clínica u iliza
dis in os mé odos de des e e.
3.5. Mé odos de ex ubación
La decisión de la ex ubación del pacien e es á de e minada po el c i e io médico en unción
de la esolución del allo espi a o io que mo i ó la in ubación o po una mejo a del cuad o
clínico gene al del pacien e. Fac o es como el es ado de conciencia del pacien e, la
empe a u a co po al, es abilidad hemodinámica o la capacidad i al son de e minan es en la
elección del inicio de la ex ubación [17]. Los mé odos de ex ubación más ex endidos son el
ubo en T, la en ilación asis ida, y la p esión sopo e.
En la ex ubación median e en ilación asis ida y ubo en T se basa en el inc emen o g adual
del es ue zo en la inspi ación po pa e del pacien e. Un incon enien e de es e mé odo es que
el olumen espi a o io no es unción del es ue zo muscula del pacien e, ya que el olumen
es a á de e minado po la con igu ación del en ilado [4]. Pa a e i ica la p edisposición del
pacien e a la ex ubación se lle an a cabo pe iodos de desconexión del en ilado , la du ación
de la desconexión a ía en unción de la espues a del pacien e al mismo.
Una al e na i a a es e mé odo es la p ueba de en ilación espon ánea en ubo en T sin
en ilación asis ida. No es á de e minado un único p o ocolo en cuan o a la du ación de la
p ueba, sin emba go ípicamen e se p olonga has a los 30 minu os. Cabe des aca que no
exis en indicios que elacionen la du ación de la p ueba con la asa de pacien es ein ubados
[18]. Además, la p olongación en el iempo de la p ueba a a és del ubo en T sin en ilación
asis ida puede induci a que el pacien e su a a iga muscula , discon o o empeo amien o del
in e cambio gaseoso [15].
Uno de los mé odos más u ilizados ac ualmen e en la e i ada de la en ilación espon ánea es
la e i ada con p esión de sopo e. Es e ipo de ex ubación p ede e mina una p esión
sopo e pa a ob ene una ecuencia espi a o ia adecuada pa a pos e io men e disminui es a
p esión [4]. La ex ubación se lle a a cabo si el pacien e es capaz de man ene la es abilidad
en ila o ia a bajos ni eles de p esión sopo e.
Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
25
De es e p oceso de des e e, independien emen e del mé odo u ilizado, se desp enden 3
g upos de pacien es. Si la p ueba ha sido exi osa y se de e mina que el pacien e puede
man ene la espi ación sin ningún ipo de asis encia, se a a de un caso de éxi o y, po an o,
de ex ubación. Po el con a io, cuando se decide man ene la en ilación mecánica al
pacien e, se a a de un caso de acaso. Los pacien es que han supe ado la p ueba de
en ilación espon ánea es án en obse ación 48 ho as as la e i ada de la en ilación
mecánica. Los pacien es ein ubados, se án aquellos que as la e i ada de la en ilación
asis ida, equie en de nue o de es e sopo e pa a lle a a cabo la en ilación pulmona
co ec amen e.
Memo ia
32

Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
33
5. P ocesado de la señal
A pa i del p ocesado de la señal de lujo espi a o io se ob ienen los alo es y endencia de
los pa áme os signi ica i os pa a el es udio que pe mi an ca ac e iza cada g upo de
pacien es. De cada pacien e egis ado es de in e és medi pa áme os empo ales y ela i os
a la po encia de inspi ación y espi ación.
5.1. De ección de pun os signi ica i os
El cálculo de los pa áme os elacionados con la ca ac e ización a p ecedido del cálculo de
los pun os signi ica i os de la señal, es o son los c uces po ce o, los máximos y mínimos y
los pun os de in lexión.
Pa a de e mina los c uces po ce o de la señal de lujo se ha analizado el signo de las
mues as, un cambio de signo en mues as consecu i as indica un c uce po ce o. Los
máximos y mínimos y pun os de in lexión se han de e minado median e la misma
me odología, pe o con la señal de la p ime a y la segunda de i ada espec i amen e.
Se hace imp escindible as la iden i icación de los pun os signi ica i os de la señal la
depu ación de los mismos. En el caso de los máximos, se debe iden i ica el máximo absolu o
de cada ciclo y elimina los máximos locales; de la misma o ma, se debe iden i ica el máximo
pun o de in lexión de cada ciclo y depu a el es o de posibles alo es iden i icados. La Figu a
5.1 mues a el esul ado de la iden i icación de los pun os signi ica i os de la señal.
Figu a 5.1 Resul ado de la de ección de pun os signi ica i os.
Memo ia
34
5.2. Ca ac e ización
Pa a la de inición de los pa áme os de ca ac e ización y el de alle de la me odología de
cálculo se ag upan según sean empo ales o ela i os a la po encia de inspi ación y
espi ación.
5.2.1. Pa áme os empo ales
La Figu a 5.2 p esen a los pa áme os empo ales de la señal, de inidos a pa i de los c uces
po ce o. En la imagen se de allan los amos del ciclo espi a o io que co esponden a la
inspi ación, espi ación y al iempo o al de ciclo.
El iempo de inspi ación (TI) es la du ación de la pa e ac i a de la espi ación. Se
co esponde con la pa e posi i a de la señal de lujo espi a o io, el iempo en e el inicio del
ciclo espi a o io y el inicio de la espi ación.
Figu a 5.2 Ca ac e ización empo al de la señal de lujo espi a o io.
El iempo de espi ación (TE) es la du ación de la pa e no ac i a de la espi ación, es deci ,
la pa e nega i a de la señal de lujo.
Finalmen e se egis a la du ación del ciclo espi a o io (TTo ). És e se co esponde con la
suma en e el iempo de inspi ación y el de espi ación. Pa a e i a los cálculos dependien es
en o os alo es ob enidos se ha de e minado es e iempo como el comp endido en e un
inicio de ciclo espi a o io y el siguien e.
Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
35
La ecuencia espi a o ia es la elación en e el núme o de ciclos espi a o ios y la du ación
de la señal (ecuación 5.1).
𝐹𝑟𝑒𝑐=𝑁º 𝑑𝑒 𝑐𝑖𝑐𝑙𝑜𝑠
𝑡2−𝑡1
5.1
5.2.2. Po encia de inspi ación y po encia de espi ación
La po encia de inspi ación (PIns) es la cuan i icación de la pa e ac i a de la espi ación. Se
co esponde con el á ea bajo la cu a de la señal de lujo, x( ), en e el inicio del ciclo
espi a o io y el pun o de máxima in lexión (ecuación 5.2), 1 y 2 espec i amen e.
𝑃𝐼𝑛𝑠=∫ 𝑥(𝑡) 𝑑𝑡
𝑡2
𝑡1
5.2
Tambien elacionados con la po encia de inspi ación, se han ex aído dos pa áme os que
ca ac e izan es a á ea: la ampli ud de máxima in lexión (MxIn ) y el iempo de máxima
in lexión, la du ación del amo has a el pun o de máxima in lexión (DIn ).
El Volumen máximo en la inspi ación (MxIns) es el pico máximo de la señal en un ciclo
espi a o io.
En la Figu a 5.3 se ep esen an los pa áme os de ca ac e ización de la señal ela i os a la
po encia de inspi ación y al olumen máximo de lujo.
Figu a 5.3 Pa áme os de ca ac e ización de la señal de lujo espi a o io.
Memo ia
36
La po encia de espi ación es el á ea comp endida en e el inicio de la espi ación y el pun o
de máxima in lexión du an e es e amo. La ecuación 5.3 exp esa el modo de cálculo de és a
á ea. Se de ine la señal de lujo como x( ); 1 se co esponde con el inicio de la espi ación y
2 con el iempo co espondien e al pun o de máxima in lexión de la señal.
𝑃𝐸𝑠𝑝=∫ 𝑥(𝑡) 𝑑𝑡
𝑡2
𝑡1
5.3
El máximo en la espi ación (MxEsp) es el alo mínimo de lujo du an e un ciclo y se p oduce
du an e la espi ación.
La Tabla 5.1 p esen a los pa áme os ob enidos.
Pa áme o
Nomencla u a
Po encia de inspi ación
PIns
Po encia de espi ación
PEsp
Máximo en la inspi ación
MxIns
Máximo en la espi ación
MxEsp
Pun o de máxima in lexión
MxIn
Du ación de la máxima in lexión
DIns
Tiempo de inspi ación
TI
Tiempo de espi ación
TE
Tiempo de ciclo espi a o io
TTo
F ecuencia espi a o ia
F esp
Tabla 5.1 Resumen de nomencla u a de los pa áme os de ca ac e ización
5.2.3. Relación en e pa áme os
Adicionalmen e se han ob enido pa áme os que ep esen an la elación en e cada uno de
los ob enidos an e io men e. Se p esen an a con inuación las a ios ex aídas de la
ca ac e ización.
Rela i as a la po encia: PIns/MxIns, PEsp/MxEsp, PIns/PEsp.
Rela i as al lujo máximo: MxIns/MxEsp, MxIn /DIn , MxIn /MxIns, PIns/MxIns.
Rela i as al iempo: PIns/TI, PIns/TE, PIns/TTo , PIns/F ec, PIns/DIn , PEsp/TI, PEsp/TE, PEsp/TTo ,
DIn /TI, DIn /TTo .
Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
37
6. Es adís ica
6.1. Es adís ica desc ip i a
El es udio es adís ico del conjun o de mues as se ha cen ado en los pa áme os más
ele an es den o del campo de la es adís ica desc ip i a.
Media a i mé ica
La media a i mé ica es una medida de endencia cen al, ambién denominada p omedio.
Co esponde a la elación en e la suma o ia del alo de las mues as y el núme o de
mues as de la dis ibución. La ecuación 6.1 mues a la o ma de cálculo de la media
a i mé ica.
𝑥=1𝑛∑𝑥𝑖
𝑛
𝑖=1
6.1
Des iación es ánda
La des iación es ánda , ambién conocida como des iación ípica, es una de las he amien as
pa a a a de conoce la dispe sión de los alo es de una mues a con espec o a la media
de és a. Fo ma pa e de las medidas de dispe sión, jun o con los dos siguien es pun os de
es e capí ulo: el ango in e cua il y el coe icien e de a iación
La ecuación 6.2 ecoge el modo de ob ene el alo .
𝑠𝑡𝑑=√1𝑛∑(𝑥𝑖−𝑥)2
𝑛
𝑖=1
6.2
Rango in e cua il
La dis ancia o ango in e cua il es la di e encia en e el e ce y p ime cua il de una
dis ibución, o lo que es lo mismo, en e el 75º pe cen il y el 25º.
En la Figu a 6.1 se mues a g á icamen e los da os que ep esen a el ango in ecua il con
espec o a una dis ibución no mal.

Memo ia
38
Figu a 6.1 Dis ancia in e cua il en una dis ibución no mal [21].
Coe icien e de Va iación
El coe icien e de a iación co esponde a la elación de una dis ibución en e su des iación
ípica y la media, como mues a la ecuación 6.3 adjun a a con inuación. El cálculo en el
algo i mo se hace a pa i de los esul ados de media y des iación es ánda ob enidos
an e io men e.
𝐶𝑉=𝑠𝑡𝑑
𝑥
6.3
El coe icien e CV puede p esen a se en po cen aje. Una mayo homogeneidad de la mues a
se aduce en un coe icien e de a iación meno .
Cu osis
La cu osis es el coe icien e es adís ico que da una idea de cómo de p óxima es á una
dis ibución a una dis ibución no mal. La o ma de calcula es e coe icien e es median e la
ecuación 6.4:
𝑘=∑ (𝑥𝑖−𝑥)4
𝑛𝑖=1 𝑠−3
6.4
La Figu a 6.2 mues a las o mas que puede oma una dis ibución en unción del alo de k.
Según es e pa áme o exis en es ipos de dis ibución:
- Lep ocú ica, k>0: los da os es án muy concen ados en la media.
- Mesocú ica, k=0: la dis ibución se co esponde con una no mal
- Pla icú ica, k<0: Poca concen ación de da os en la media, se concen an en las colas.
Fo ma acha ada de la dis ibución.
Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
39
Figu a 6.2 Fo mas de una dis ibución según su cu osis [22].
Asime ía
La asime ía, según el coe icien e de asime ía de Fishe , mues a si la dis ibución es
simé ica con espec o a una dis ibución no mal. Es una medida de o ma de la dis ibución.
El coe icien e γ puede se posi i o o nega i o, en unción del sen ido de la asime ía.
Pa a el cálculo se u iliza la he amien a ma emá ica Ma lab, cuya ó mula pa a ob ene el alo
de asime ía es:
𝑠𝑘=1𝑛·∑(𝑥𝑖−𝑥)3
𝑛𝑖=1
(√1𝑛·∑ (𝑥𝑖−𝑥)2
𝑛𝑖=1 )3
6.5
Donde n es el núme o de mues as y 𝑥 es la media a i mé ica.
Una dis ibución no mal iene una asime ía (sk) igual a 0. Si sk es mayo que ce o la
dis ibución p esen a una asime ía hacia la de echa y si es nega i a una asime ía hacia la
izquie da.
La Tabla 6.1 p esen a las nomencla u as u ilizadas pa a cada uno de los pa áme os de la
es adís ica desc ip i a.
Pa áme o es adís ico
Nomencla u a
Media a i mé ica
md
Des iación es ánda
s d
Rango in e cua il
iq
Coe icien e de a iación
c
Cu osis
k
Asime ía
sk
Tabla 6.1 Resumen de nomencla u a de las medidas es adís icas
Memo ia
40
6.2. In e encia es adís ica
La es adís ica in e encial engloba aquellos mé odos y p ocedimien os que de e minan
p opiedades de una población a pa i de una mues a de la misma. Basándose en el
compo amien o de la mues a, se desea hace deducciones que ep esen en el
compo amien o de la población. Den o de es e ámbi o de la es adís ica se encuen an el
con as e de hipó esis, el análisis de a ianza o la es imación de ca ac e ís icas numé icas de
una población.
El con as e de hipó esis es el p ocedimien o es adís ico lle ado a cabo pa a de e mina si
una p opiedad que se supone cie a pa a una población, es compa ible con lo obse ado en
una mues a de dicha población [23]. De ine una hipó esis nula, H0, y una hipó esis al e na i a,
H1. H0 es la hipó esis que se quie e con as a y que se man iene a no se que el esul ado del
es la echace. El con as e de hipó esis puede se bila e al (el alo del pa áme o a
con as a iene bajo H1 cualquie alo dis in o del asignado en H0) o unila e al (el alo en H1
es mayo o meno que el asignado en H0). La dis ibución de p obabilidades en las colas de
la dis ibución en ambos casos pude e se en la Figu a 6.3.
El es adís ico que iden i ica el echazo o no de la H0 es el p- alo . Valo es pequeños del p-
alo como esul ado del con as e de hipó esis pe mi en echaza la H0 y oma como cie a
la H1. En cambio alo es g andes del p- alo no pe mi en al a i mación.
Figu a 6.3 Desc ipción g á ica de un con as e bila e al (1) y un con as e unila e al (2) [24].
De ini qué he amien a de con as e de hipó esis es la más adecuada se basa en conoce la
población y los da os que se es án a ando. En es e caso no se conoce el ipo de dis ibución
de la población. Los da os de es adís ica desc ip i a ob enidos no son su icien es pa a a i ma
o desmen i una dis ibución no mal. Es e ipo de dis ibuciones pe enecen a la es adís ica no
pa amé ica. Además, se debe es ablece si los da os son cuali a i os o cuan i a i os. En el
p ime caso se esuel e el con as e de hipó esis median e el es de McNema y en el
segundo el de U Mann-Whi ney (M-W) o Kolmogo o -Smi no (K-S).
Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
41
6.2.1. U Mann-Whi ney
El es adís ico U Mann-Whi ney analiza la elación en e una a iable cuali a i a, el g upo al
que pe enecen los pacien es; y o a cuan i a i a, el alo del pa áme o pa a es e g upo, po
ejemplo la po encia de inspi ación. Se a a de un con as e de la endencia cen al de las
mues as, en conc e o la mediana, bajo el supues o que és as son independien es [25]. Es e
supues o puede a i ma se ya que los pacien es pe enecen a un g upo u o o sin equí oco. El
g upo de pacien es de éxi o es independien e del de acaso o ein ubados.
6.2.2. Kolmogo o – Smi no
El es de Kolmogo o -Smi no (K-S), así como el es de U Mann-Whi ney, pe mi e comp oba
si dos mues as alea o ias e independien es p oceden de la misma población [26].
El es de K-S se u iliza pa a con as a si dos mues as independien es p oceden de la misma
población. En el caso que ocupa es e es udio, pe mi e conoce cuál es el g ado de
coincidencia en e los pa áme os de ca ac e ización de la señal en e los g upos éxi o,
acaso y ein ubados. Dos pa áme os son signi ica i os pa a la clasi icación en caso que
pueda echaza se la hipó esis nula según el es de K-S, lo que implica que las mues as no
p oceden de la misma población [26].
6.3. Mé odos de clasi icación
El obje i o inal de es e es udio es de e mina qué pa áme os son es adís icamen e
signi ica i os pa a la p edicción del esul ado de la p ueba de ex ubación. Median e di e en es
mé odos de clasi icación puede comp oba se si el esul ado de la in e encia es adís ica
p edice co ec amen e el esul ado del des e e.
Exis en mé odos de supe isados y no supe isados. Los p ime os son los que se ponen a
p ueba en es e es udio y cons i uyen una écnica pa a, a pa i de los da os de en enamien o,
deduci una unción que p ediga el alo de la a iable dependien e del modelo. El esquema
del p ocedimien o de es os modelos se adjun a en la Figu a 6.4. La salida de la unción puede
se una e ique a de clase, como es el caso que ocupa es e análisis, o un alo numé ico [27].
Memo ia
48
Si la sensibilidad es á elacionada con la capacidad de clasi ica los casos posi i os, la
especi icidad en cambio mide la capacidad de da como nega i os los casos que ealmen e
lo son. La ecuación 6.11 es análoga a la an e io y mide el éxi o del clasi icado en iden i ica
los casos nega i os.
𝑆𝑝=𝑡𝑛
𝑓𝑝+𝑡𝑛
6.11
6.5.3. Valo p edic i o posi i o y alo p edic i o nega i o
El alo p edic i o posi i o (VPP), jun amen e con el alo p edic i o nega i o, es o a o ma
de medi los esul ados de la clasi icación de los pacien es. El cálculo se p ecisa en la
ecuación 6.12. El alo esul an e es la p obabilidad de pe enece ealmen e al g upo éxi o
habiéndose asignado ese pacien e al g upo.
𝑉𝑃𝑃= 𝑡𝑝
𝑡𝑝+𝑓𝑝
6.12
La di e encia en e el VPP y la Sn es su il y adica en la suposición inicial del cálculo. Mien as
que la sensibilidad mide la p obabilidad que, sabiendo que el pacien e pe enece al g upo de
éxi o, el clasi icado dé como esul ado es e g upo. En cambio, el VPP mide la p obabilidad
que, sabiendo que el g upo asignado es el de éxi o, el pacien e pe enezca a és e.
Po consiguien e, el alo p edic i o nega i o (VPN) se de ine como la p obabilidad de no
pe enece al g upo acaso habiendo sido es e g upo el esul ado de la clasi icación del
pacien e. Es o se aduce en la ecuación 6.13, el VPN es la elación en e los e dade os
nega i os y el o al de casos nega i os p edichos.
𝑉𝑃𝑁= 𝑡𝑛
𝑡𝑛+𝑓𝑛
6.13
Es os cálculos se basan en la ma iz de con usión que esul a del clasi icado . La ma iz de
con usión elaciona los alo es eales del g upo (en las ilas) y los alo es p edichos (en las
columnas) (Tabla 6.2). Con la p opo ción en e ilas y en e columnas se calculan los
es adís icos de calidad.

Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
49
P edicción de clase
Clase
eal
p
p
𝑽𝑷𝑷= 𝒕𝒑
𝒕𝒑+𝒇𝒑
n
n
𝑽𝑷𝑵= 𝒕𝒏
𝒕𝒏+𝒇𝒏
𝑺𝒏=𝒕𝒑
𝒕𝒑+𝒇𝒏
𝑺𝒑=𝒕𝒏
𝒕𝒏+𝒇𝒏
𝑨𝒄𝒄= 𝒕𝒑+𝒕𝒏
𝒕𝒑+𝒕𝒏+𝒇𝒑+𝒇𝒏
Tabla 6.2 Ma iz de con usión y pa áme os ob enidos a pa i de és a.
En ondo e de se ep esen an los alo es co ec amen e p edichos y en ojo los pacien es
asignados a un g upo e óneo. En los ex emos de ilas y columnas se adjun a el es adís ico
que se ob iene de la p opo ción en cues ión.
Memo ia
50
Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
51
7. Resul ados
A con inuación se de allan los esul ados ob enidos en las es e apas del análisis de la señal:
la ca ac e ización, la in e encia es adís ica y los mé odos de clasi icación.
7.1. Ca ac e ización
Los esul ados de la ca ac e ización po cada pacien e ecopilan la in o mación ela i a a la
es adís ica desc ip i a de cada pa áme o de cada pacien e. Se han ag upado según
di e en es aspec os: esul ado de la p ueba de ex ubación, sexo, y edad. De cada uno de
es os g upos se ha ex aído la in o mación sob e la ca ac e ización del g upo.
La ecuencia espi a o ia es uno de los pa áme os que se iene en cuen a en la decisión del
des e e del pacien e. Du an e la p ueba de ex ubación, una ecuencia espi a o ia po encima
de las 30 espi aciones po minu o es mo i o de in e upción de la p ueba [2], y uno de los
c i e ios clásicos pa a la ex ubación es que el pacien e p esen e una ecuencia espi a o ia
po debajo de las 25 espi aciones po minu o [2]. La ca ac e ización ealizada mues a que
los pacien es del g upo acaso p esen an una ecuencia espi a o ia de 28 ± 7 esp/min
(Tabla 7.2), mien as que los pacien es ex ubados p esen an de media una ecuencia
espi a o ia de 22 ± 6 esp/min (Tabla 7.1), po debajo de las 25 suge idas po los c i e ios
médicos. Con un alo in e medio se encuen an los pacien es ein ubados, que, en p omedio,
p esen an 23 ± 7 esp/min (Tabla 7.3).
md
s d
iq
k
sk
c (%)
PIns [mL/s2]
2632,12
1698,83
2023,23
13,68
1,67
66,34
MxIns [mL/s]
427,22
159,09
171,28
11,35
1,13
39,68
TI [s]
1,09
0,32
0,20
61,01
3,76
27,97
TE [s]
1,74
0,73
0,39
77,27
5,39
43,63
TTo [s]
2,84
0,87
0,51
79,87
5,27
31,74
MxIn l [mL/s]
343,23
145,40
173,54
10,95
1,18
42,87
TIn l [s]
0,56
0,29
0,28
27,59
2,12
50,41
PEsp [mL/s2]
5788,29
3907,76
3164,26
15,48
1,66
61,75
MxEsp [mL/s]
-375,24
171,57
181,73
15,70
-1,22
-49,86
F ec
22,44
5,66
8,00
3,34
0,60
25,22
Edad [años]
65,54
16,95
19,00
3,55
-1,11
25,86
Tabla 7.1 Valo es de ca ac e ización del g upo éxi o.
Memo ia
52
La Po encia de inspi ación es mayo en los pacien es ein ubados y ex ubados que en los
pacien es del g upo acaso, a su ez la des iación ambién es mayo en el g upo de pacien es
ein ubados. El pa áme o que menos di e encias p esen a es el pun o de máxima in lexión
en e el g upo éxi o y acaso (Tablas 7.1 y 7.2 espec i amen e), incluso la des iación
es ánda de los da os es simila .
md
s d
iq
k
sk
c (%)
PIns [mL/s2]
2390,18
1506,46
1603,15
26,36
2,41
69,01
MxIns [mL/s]
483,78
144,07
158,36
13,95
0,82
32,71
TI [s]
1,01
0,22
0,21
65,17
3,68
20,75
TE [s]
1,30
0,57
0,27
124,86
7,27
44,18
TTo [s]
2,31
0,66
0,39
106,86
6,24
29,71
MxIn l [mL/s]
343,24
141,59
155,30
13,49
1,27
41,78
TIn l [s]
0,59
0,22
0,24
38,77
2,27
42,57
PEsp [mL/s2]
5661,61
3362,29
3213,29
19,35
2,17
63,83
MxEsp [mL/s]
-320,26
148,80
160,17
13,36
-1,21
52,95
F ec
28,08
7,13
7,75
2,90
-0,13
25,39
Edad [años]
67,08
15,03
19,25
3,04
-0,42
22,41
Tabla 7.2 Valo es de ca ac e ización del g upo acaso.
Los pa áme os empo ales mues an que el iempo de inspi ación, co espondien e a la pa e
ac i a de la espi ación, es meno en pacien es que no ue on ex ubados (Tabla 7.2). También
el iempo de espi ación es meno en es os pacien es, man eniéndose las simili udes en e el
g upo 1 (Tabla 7.1) y el g upo 2 (Tabla 7.3). Es cohe en e que se den simili udes en e el g upo
1 y 2 ya que los pacien es de ambos g upos ue on ex ubados en un p ime momen o,
p esen aban ca ac e ís icas que p opicia on el des e e pese a que un g upo de pacien es u o
que se ein ubado.
md
s d
iq
k
sk
c (%)
PIns [mL/s2]
2890,24
1916,52
2125,32
20,79
2,18
76,08
MxIns [mL/s]
573,78
211,73
281,40
9,77
1,15
44,14
TI [s]
1,08
0,27
0,27
34,36
2,65
23,48
TE [s]
1,76
0,89
0,47
35,37
4,09
44,73
TTo [s]
2,84
0,98
0,65
29,52
3,44
31,09
MxIn l [mL/s]
398,35
189,92
224,08
12,08
1,47
52,77
TIn l [s]
0,53
0,24
0,25
26,40
2,07
49,43
PEsp [mL/s2]
6958,56
4429,18
4761,82
15,42
1,92
60,80
MxEsp [mL/s]
-463,57
202,87
244,51
11,25
-0,69
-52,95
F ec
23,38
7,02
8,25
3,90
0,50
30,04
Edad [años]
68,24
13,72
11,50
5,80
-1,67
20,10
Tabla 7.3 Valo es de ca ac e ización del g upo ein ubados.
Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
53
La dispe sión de los da os de la po encia de inspi ación (Figu a 7.1) mues a la dis ibución
no mal del alo medio de PIns de los pacien es de cada g upo. Se obse a que el g upo éxi o
es el más nume oso con 94 pacien es, el g upo acaso con iene los da os de 39 pacien es y
el de ein ubados de 21. La igu a mues a que den o de cada g upo exis en pacien es con
un alo de PIns muy alejado del alo del es o del g upo. El g upo más dispa en es e aspec o
es G1, con 3 alo es de po encia de inspi ación muy alejados del es o (en la pa e in e io de
la g á ica). Ob iándo es os da os alejados de la endencia del g upo, G1 es el que p esen a
un alo máximo de PIns mayo que los o os dos g upos. Sin emba go, los alo es mínimos
de po encia son simila es en los es g upos, concen ándose en la misma zona de la g á ica.
Figu a 7.1 Dis ibución no mal de PIns pa a los g upos de pacien es G0, G1 y G2.
Teniendo en cuen o los esul ados de las ablas 7.1, 7.2 y 7.3 se obse a una mayo simili ud
del g upo 2 con el g upo 1 que con el g upo 0. Sin emba go, en la Tabla 7.5 y Tabla 7.6 se
mues an pa áme os que ienen mayo simili ud en e ellos que con los del g upo 1. Po
ejemplo la elación en e la po encia de inspi ación y el iempo de espi ación, esul a simila
en e es os dos g upos. Tambien la elación en e PIns y TT o da luga a esul ados simila es.
Es e es uno de los mo i os po los que los pacien es ein ubados p esen an más complejidad
en la ca ac e ización del pa ón espi a o io y en su iden i icación, debido a que su señal de
lujo iene simili udes con el g upo éxi o, pues ambos ue on ex ubados en un p ime momen o,
pe o ambién deben conoce se las simili udes con el g upo acaso, po que inalmen e es os
pacien es u ie on que se ein ubados al no pode man ene la espi ación sin sopo e
en ila o io.
0
0,00005
0,0001
0,00015
0,0002
0,00025
010 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Dis ibución no mal de los alo es de PIns
Pacien es de cada g upo
Dispe sión de PIns
G0
G1
G2

Memo ia
54
De las ablas de esul ados de la elación en e pa áme os se ex ae ambién la g an
des iación es ánda y coe icien e de a iación que ienen es os da os. La a io en e la
Po encia de inspi ación y el Máximo en la inspi ación es buen ejemplo de ello, pues en los
es g upos el alo de des iación es ánda de es e pa áme o es supe io a la media.
md
s d
iq
k
sk
c (%)
PIns/MxIns [s]
10,91
18,98
6,08
114,57
7,12
151,08
PIns/TI [mL/s3]
2525,09
1568,02
1919,70
10,03
1,27
63,29
PIns/TE [mL/s3]
1766,18
1450,76
1371,38
33,50
2,73
78,11
PIns/TTOT [mL/s3]
981,60
616,92
749,52
8,89
1,24
64,41
PIns/F ec [mL/s2]
128,58
82,47
99,84
13,68
1,67
66,34
MxIn /TIn [mL/s3]
819,18
425,21
439,82
16,66
2,18
54,65
TIn /TI
0,49
0,15
0,21
3,35
-0,36
32,17
TIn /TTo
0,20
0,08
0,10
5,37
0,45
40,05
MxIn /MxIns
1,26
1,89
0,33
171,73
9,14
117,13
PIns/TIn [mL/s3]
4829,20
2408,82
2755,00
11,98
1,36
49,06
PIns/MxIn [s]
7,85
4,23
4,66
28,39
2,40
54,68
PEsp/MxEsp [s]
74,63
3144,18
77,90
344,03
5,28
4660,48
PIns/PEsp
0,67
4,05
0,43
242,84
1,96
-100,87
MxIns/MxEsp
-10,07
141,65
0,44
319,19
-14,83
-494,54
PEsp/TI [mL/s3]
5542,41
3640,09
3135,34
23,78
2,00
61,16
PEsp/TE [mL/s3]
4991,68
13649,82
2437,28
75,18
4,86
101,19
PEsp/TTo [mL/s3]
2192,94
1712,29
1249,31
24,32
2,20
66,70
Tabla 7.4 Valo es de ca ac e ización de elación de pa áme os del g upo éxi o.
Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
55
md
s d
iq
k
sk
c (%)
PIns/MxIns [s]
6,83
9,61
3,59
189,36
9,33
128,46
PIns/TI [mL/s3]
2526,11
1577,72
1754,64
9,13
1,40
61,83
PIns/TE [mL/s3]
1848,73
1423,21
1291,83
38,53
2,55
78,18
PIns/TTOT [mL/s3]
1023,19
630,28
712,11
8,92
1,27
62,10
PIns/F ec [mL/s2]
105,67
62,07
70,59
26,36
2,41
69,01
MxIn /TIn [mL/s3]
1021,15
469,88
495,55
21,53
2,23
51,51
TIn /TI
0,51
0,13
0,17
4,75
-0,52
28,35
TIn /TTo
0,23
0,07
0,09
5,43
0,14
34,57
MxIn /MxIns
0,86
0,98
0,21
242,06
10,99
93,43
PIns/TIn [mL/s3]
4932,12
2418,99
2658,01
11,19
1,46
46,47
PIns/MxIn [s]
6,85
3,08
3,31
37,24
2,92
47,32
PEsp/MxEsp [s]
136,47
1334,13
96,73
426,51
5,89
5604,52
PIns/PEsp
0,62
2,31
0,39
206,07
4,45
429,61
MxIns/MxEsp
-7,04
53,27
1,12
240,76
-11,48
-284,26
PEsp/TI [mL/s3]
6541,82
4324,84
4020,05
18,80
2,15
65,29
PEsp/TE [mL/s3]
4895,93
4927,37
3065,34
75,47
4,48
93,17
PEsp/TTo [mL/s3]
2643,72
1825,05
1653,11
22,51
2,21
67,60
Tabla 7.5 Valo es de ca ac e ización de elación de pa áme os del g upo acaso.
Memo ia
56
md
s d
iq
k
sk
c (%)
PIns/MxIns [s]
18,51
27,09
22,94
121,22
7,20
127,31
PIns/TI [mL/s3]
2751,98
1847,71
2128,66
20,22
2,13
75,30
PIns/TE [mL/s3]
1819,44
1494,90
1506,38
52,48
3,32
85,18
PIns/TTOT [mL/s3]
1047,65
705,46
879,53
12,46
1,67
74,61
PIns/F ec [mL/s2]
170,02
111,24
120,62
20,79
2,18
76,08
MxIn /TIn [mL/s3]
1201,00
561,19
606,80
29,25
2,82
57,13
TIn /TI
0,46
0,14
0,20
3,38
-0,30
34,73
TIn /TTo
0,19
0,07
0,10
4,46
0,33
42,51
MxIn /MxIns
1,92
2,57
2,20
207,66
10,35
101,45
PIns/TIn [mL/s3]
5578,07
2905,62
3402,62
14,02
1,75
55,15
PIns/MxIn [s]
7,45
4,02
3,91
17,65
1,88
51,30
PEsp/MxEsp [s]
136,96
2672,39
50,00
336,42
5,80
2439,74
PIns/PEsp
0,17
12,96
0,43
226,58
-1,26
86,12
MxIns/MxEsp
-9,74
80,09
0,50
270,39
-13,79
-433,72
PEsp/TI [mL/s3]
7038,26
4516,49
4859,17
14,08
2,06
63,02
PEsp/TE [mL/s3]
4455,98
3721,32
3284,67
53,89
3,81
79,68
PEsp/TTo [mL/s3]
2594,96
1712,99
1882,13
13,18
1,94
63,96
Tabla 7.6 Valo es de ca ac e ización de elación de pa áme os del g upo ein ubados.
Los pacien es se han clasi icado en unción de la edad pa a a a de disce ni si és a es un
ac o cla e en el esul ado de la ex ubación. Se han de e minado 3 angos de edad: pacien es
meno es de 55 años (GA), pacien es de en e 55 y 70 años (GB) y pacien es de 70 años de
edad o mayo es (GC). Los esul ados de la ca ac e ización se exponen en las ablas 7.7, 7.8
y 7.9.
md
s d
iq
k
sk
c (%)
PIns [mL/s2]
2809,20
1883,81
2032,42
23,77
2,21
69,43
MxIns [mL/s]
399,64
164,84
170,59
13,98
1,52
44,96
TI [s]
1,15
0,29
0,19
70,05
3,93
25,55
TE [s]
1,71
0,71
0,34
65,68
5,51
44,35
TTo [s]
2,86
0,82
0,47
64,85
5,02
30,55
MxIn l [mL/s]
332,52
154,55
174,43
9,91
1,40
45,93
TIn l [s]
0,58
0,28
0,29
38,59
2,56
50,46
PEsp [mL/s2]
6002,41
3591,02
2871,78
19,76
2,10
60,50
MxEsp [mL/s]
-341,85
163,96
134,34
18,49
-1,59
-53,82
F ec
22,03
5,34
7,00
2,18
0,47
24,21
Edad [años]
39,21
10,95
17,25
2,02
-0,43
27,93
Tabla 7.7 Valo es de ca ac e ización del g upo A.
Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
57
md
s d
iq
k
sk
c (%)
PIns [mL/s2]
3499,82
2326,56
2607,59
16,83
1,99
70,77
MxIns [mL/s]
552,80
214,86
260,90
9,48
0,97
43,67
TI [s]
1,03
0,30
0,21
49,89
3,73
27,57
TE [s]
1,70
0,82
0,45
74,70
5,40
45,38
TTo [s]
2,73
0,95
0,58
69,15
5,11
32,90
MxIn l [mL/s]
449,62
198,55
219,36
9,94
1,28
47,41
TIn l [s]
0,52
0,27
0,24
24,11
1,91
47,75
PEsp [mL/s2]
7542,80
4608,12
5032,79
11,36
1,53
62,35
MxEsp [mL/s]
-438,42
215,13
253,54
13,94
-1,23
-52,49
F ec
23,69
6,33
7,75
4,50
0,64
26,73
Edad [años]
61,74
3,93
7,00
1,90
0,10
6,36
Tabla 7.8 Valo es de ca ac e ización del g upo B.
A juzga po los esul ados expues os, es di ícil es ablece una co elación en e la edad y el
alo de la po encia u o os pa áme os. La po encia de inspi ación es meno en pacien es de
más a anzada edad, sin emba go, el alo de máxima inspi ación es meno en los más
jó enes (Tabla 7.7). Tampoco el iempo de inspi ación, ambién pa e ac i a de la espi ación,
pa ece ene una elación con la edad, pues el alo no aumen a o desciende en unción de
es e pa áme o.
De acue do con es os esul ados se deduce que la edad no es un ac o de e minan e en el
esul ado de la ex ubación, ya que és a depende p incipalmen e del es ado clínico del
pacien e, y és e no depende de la edad del mismo.
md
s d
iq
k
sk
c (%)
PIns [mL/s2]
2132,23
1317,70
1589,56
16,34
1,81
66,88
MxIns [mL/s]
441,01
137,90
151,90
12,10
0,94
34,02
TI [s]
1,06
0,28
0,23
58,38
3,41
24,59
TE [s]
1,58
0,66
0,35
93,69
5,88
43,11
TTo [s]
2,64
0,78
0,47
89,74
5,43
30,54
MxIn l [mL/s]
312,06
127,35
156,53
13,18
1,18
41,70
TIn l [s]
0,57
0,26
0,27
30,24
2,13
47,81
PEsp [mL/s2]
5148,75
3576,92
2827,86
17,64
1,86
62,60
MxEsp [mL/s]
-354,48
151,70
170,70
13,41
-0,96
-1,47
F ec
24,79
7,10
11,00
2,63
0,33
28,66
Edad [años]
77,50
5,30
6,00
7,57
1,46
6,84
Tabla 7.9 Valo es de ca ac e ización del g upo C.
Memo ia
64
Pa áme o
Valo G1
md (IC-;IC+)
Valo G2
md (IC-;IC+)
P-Valo
MXIns_s d [mL/s]
159,09 (133,47;184,71)
211,73 (132,66;290,81)
0,046
PIns/TI_s d [mL/s3]
1568,02 (1295;30;1840,74)
1847,71 (1240,91;2454,50)
0,030
MXIn _s d [mL/s]
145,40 (122,33;168,47)
189,92 (135,12;244,72)
0,027
MXIn _c [mL/s]
42,87 (39,65;46,08)
52,77 (43,96;61,59)
0,032
PIns/MXIn _k [s]
28,39 (14,74;42,04)
17,65 (1,47;36,78)
0,041
MXEsp_iq [mL/s]
181,73 (134,13;229,33)
244,51 (98,41;390,61)
0,041
PEsp/TI_sk [mL/s3]
2,00 (1,36;2,64)
2,06 (1,43;2,68)
0,0077
PEsp/TI_c [mL/s3]
61,16 (54,19;68,13)
63,02 (55,14;70,91)
0,041
Tabla 7.16 Resul ados posi i os del es de K-S en e el G1 y el G2.
De los esul ados an e io es adjun os en las ablas se deduce ambién que la edad no es un
ac o cla e en la ex ubación de los pacien es. En ninguna de las compa aciones se ha
es ablecido que és e sea un pa áme o ele an e pa a de e mina el esul ado de la p ueba
de ex ubación. El con as e de hipó esis con i ma la suposición hecha a pa i de la
ca ac e ización de la señal.
7.3. Clasi icación
Pa a clasi ica los pacien es se p oponen los modelos desc i os en el apa ado 6.3 de es e
documen o: análisis disc iminan e lineal y máquinas de sopo e ec o ial además de la
eg esión lineal; y se han u ilizado los pa áme os esul an es del es de Kolmogo o –
Smi no pa a cada g upo. Además, se han alidado los da os median e los dos mé odos
p opues os: Lea e One Ou C oss Valida ion y Hold Ou con un po cen aje de es se del 5 %
de la mues a. Los da os se p esen an en é minos de exac i ud (Acc), sensibilidad (Sn) y
especi icidad (Sp).
Los modelos ob enidos median e Análisis Disc iminan e Lineal y alidados con el mé odo
de Lea e One Ou C oss Valida ion con los pa áme os es ablecidos po el es de M-W a ojan
los da os adjun os en la Tabla 7.17. La media de exac i ud en los es g upos ha sido del
68,1 % y la mejo p edicción se ha ob enido en e el g upo 0 y 1 con un 75,9 %. El modelo ha
op imizado los pa áme os p edic o es y ha ealizado la clasi icación con los óp imos, dando
luga a las ecuaciones 7.1, 7.2 y 7.3. Cabe des aca que un pa áme o de e minan e según
es e modelo pa a iden i ica a los pacien es ein ubados es la ampli ud de máxima in lexión
(MxIn ), en es e caso el coe icien e de a iación del mismo.

Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
65
Acc
Sn
Sp
VPP
VPN
G0 s G1
75,9
91,5
38,5
78,2
65,2
G0 s G2
66,7
52,4
74,4
52,4
74,4
G1 s G2
61,7
47,6
64,9
23,3
84,7
Tabla 7.17 Resul ados de clasi icación con los pa áme os del es M-W y LDA.
𝑌0−1=−7,02+1,47·𝑇𝐼𝑚𝑑+0,20·𝐹𝑟𝑒𝑐+0,15·(𝐷𝐼𝑛𝑓/𝑇𝐼)𝑘
7.1
𝑌0−2=−3,47+1,35·𝑇𝐸𝑚𝑑+0,33·𝑀𝑥𝐼𝑛𝑓𝑐𝑣
7.2
𝑌1−2=−2,72+0,61·𝑀𝑥𝐼𝑛𝑓𝑐𝑣
7.3
La Tabla 7.18 mues a los esul ados de aplica el mé odo de alidación Lea e One Ou a los
modelos de Análisis Disc iminan e Lineal gene ados con los pa áme os del es de
Kolmogo o -Smi no . Los esul ados son lige amen e supe io es en lo que a exac i ud se
e ie e, con un 74,6% de éxi o en la clasi icación. En es e caso la clasi icación en e los
pacien es éxi o y ein ubados ha ob enido la mayo exac i ud. El es de K-S sigue la endencia
de los esul ados an e io es comen ados a ojando mejo es esul ados en mues as
pequeñas.
Acc
Sn
Sp
VPP
VPN
G0 s G1
72,2
90,4
28,2
75,2
55,0
G0 s G2
70,0
38,1
87,2
61,5
72,3
G1 s G2
81,7
4,8
98,9
50,0
82,3
Tabla 7.18 Resul ados de clasi icación con los pa áme os del es K-S y LDA.
Las ecuaciones 7.4, 7.5 y 7.6 son las que se han ob enido a pa i de los pa áme os
p edic o es in oducidos en el modelo. Se obse an las mismas ecuaciones pa a los g upos
0-2 y 1-2 que con los modelos ob enidos con los pa áme os de M-W (ecuaciones 7.2 y 7.3),
sin emba go se ha log ado una mejo exac i ud con el modelo gene ado a pa i de los
pa áme os de K-S.
𝑌0−1=−4,14+1,80·𝑇𝐸𝑚𝑑+6,23·(𝐷𝐼𝑛𝑓/𝑇𝐼)𝑖𝑞𝑟
7.4
𝑌0−2=−3,47+1,35·𝑇𝐸𝑚𝑑+0,33·𝑀𝑥𝐼𝑛𝑓𝑐𝑣
7.5
𝑌1−2=−2,72+0,61·𝑀𝑥𝐼𝑛𝑓𝑐𝑣
7.6
Memo ia
66
El esul ado ob enidos con el modelo SVM y el mé odo de alidación Hold ou con un 5% de
las mues as des inadas a es ea el modelo se adju a en la Tabla 7.19 (a pa i de los
pa áme os del es de U Mann-Whi ney) y la Tabla 7.20 (a pa i de los pa áme os del es
de Kolmogo o -Smi no ).
Acc
Sn
Sp
VPP
VPN
G0 s G1
66,7
100,0
0,0
66,7
-
G0 s G2
66,7
50,0
100,0
100,0
50,0
G1 s G2
80,0
0,0
100,0
-
80,0
Tabla 7.19 Resul ados de clasi icación con los pa áme os del es M-W y SVM.
De acue do con la abla de esul ados del modelo de máquinas de sopo e ec o ial, la
exac i ud de los pa áme os del es de M-W es in e io a los de K-S con un po cen aje del
71,1% en e al 82,2%. Se obse a que pese al g ado de Acc de es os modelos se p esen an
alo es bajos de sensibilidad y especi icidad. Es o implica que los modelos ob enidos con
SVM ienden a clasi ica odos los pacien es del g upo solo en una de las clases. Aumen a el
amaño de la mues a es una posible solución a es e compo amien o obse ado.
Acc
Sn
Sp
VPP
VPN
G0 s G1
66,7
100,0
0,0
66,7
-
G0 s G2
100,0
100,0
100,0
100,0
100,0
G1 s G2
80,0
0,0
100,0
-
80,0
Tabla 7.20 Resul ados de clasi icación con los pa áme os del es K-S y SVM.
Pa a es ablece un modelo de eg esión lineal se eligen los pa áme os que se han es ablecido
como óp imos en el modelo de análisis disc iminan e lineal. Es os son:
M-W
K-S
G0 s G1
TI_md, F ec, DIn /TI_k
TE_md, DIn /TI_iq
G0 s G2
TE_md, MxIn _c
TE_md, MxIn _c
G1 s G2
MxIn _c
MxIn _c
Tabla 7.21 Pa áme os óp imos ob enidos en el modelo LDA pa a cada g upo.
Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
67
Las ecuaciones ob enidas con los pa áme os óp imos de U Mann-Whi ney son:
𝑌0−1=2,09−0,29·𝑇𝐼𝑚𝑑+0,04·𝐹𝑟𝑒𝑐−0,03·(𝐷𝐼𝑛𝑓/𝑇𝐼)𝑘+20,89
7.7
𝑌0−2=−0,61+0,51·𝑇𝐸𝑚𝑑+0,01·𝑀𝑥𝐼𝑛𝑓𝑐𝑣+44,51
7.8
𝑌1−2=0,95+0,05·𝑀𝑥𝐼𝑛𝑓𝑐𝑣+16,25
7.9
Las ecuaciones ob enidas con los pa áme os óp imos de Kolmogo o -Smi no son:
𝑌0−1=−0,03+0,32·𝑇𝐸𝑚𝑑+1,11·(𝐷𝐼𝑛𝑓/𝑇𝐼)𝑖𝑞𝑟+22,45
7.10
𝑌0−2=−0,61+0,51·𝑇𝐸𝑚𝑑+0,01·𝑀𝑥𝐼𝑛𝑓𝑐𝑣+44,51
7.11
𝑌1−2=0,95+0,05·𝑀𝑥𝐼𝑛𝑓𝑐𝑣+16,25
7.12
Las ecuaciones en e los g upos 0-2 y 1-2 además de p esen a los mismos pa áme os
óp imos, p esen an los mismos coe icien es y mismo esiduo. La di e encia se encuen a en
la ecuación de eg esión ob enida en e los g upos 0 y 1. En el caso de M-W son es los
pa áme os óp imos pa a la iden i icación de los pacien es, cuya ecuación p esen a un esiduo
meno (ecuación 7.7) y dos en el caso de K-S.
Con los esul ados de los mé odos de clasi icación p opues os y su pos e io análisis se
concluye que pa a iden i ica co ec amen e a los pacien es de los g upos éxi o, acaso y
ein ubados el mejo mé odo de clasi icación es el análisis disc iminan e lineal. P esen a un
po cen aje in e io que las máquinas de sopo e ec o ial, sin emba go, és as no op imizan los
pa áme os independien es pa a la p edicción, u ilizan odos los pa áme os p edic o es.
Además no ha dado luga a p edicciones de una sola clase den o de un g upo.
Así, con LDA se obse a que los pa áme os que ca ac e izan el pa ón espi a o io que mejo
iden i can a los pacien es son el iempo de inspi ación y espi ación, la ecuencia, la ampli ud
de máxima in lexión y la elación en e la du ación de máxima in lexión y el iempo de
inspi ación. Los pa áme os elacionados con la pa e ac i a de la espi ación han esul ado
de e minan es pa a la ob ención de los esul ados.
Memo ia
68
Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
69
8. Discusión
Los esul ados de la ca ac e ización de la señal y el análisis de la dispe sión de la po encia de
inspi ación han p obado las di e encias exis en es en e los pacien es pe enecien es al g upo
éxi o (G1) y acaso (G0), así como las di e encias no an no ables en e el g upo de pacien es
ein ubados (G2) y ex ubados.
Median e la in e encia es adís ica y los esul ados ob enidos de las compa aciones de los
pa áme os del pa ón espi a o io de los es g upos se ha de e minado que el es de
Kolmogo o -Smi no es el más adecuado pa a el análisis de es a población. En compa ación
con el es de U Mann Whi ney es más po en e pa a mues as pequeñas, y los esul ados así
lo co obo an. Tan o en can idad de pa áme os es adís icamen e signi ica i os (Tabla 7.10)
como en el alo del p- alo (Tabla 7.13) Kolmogo o -Smi no ha apo ado mejo es
esul ados.
Los mé odos de clasi icación es eados han de e minado el g ado de exac i ud en la
clasi icación de los pacien es median e los pa áme os es adís icamen e signi ica i os. Pese
a que en é minos de exac i ud las máquinas de sopo e ec o ial han apo ado un mejo
esul ado (82,2 %), se ha de e minado el análisis disc iminan e lineal el mé odo óp imo de
clasi icación (74,6 %). Es e mé odo op imiza los pa áme os p edic o es in oducidos y gene a
la clasi icación con los óp imos (ecuaciones 7.4, 7.5 y 7.6), además de ene mejo es
esul ados en cuan o a sensibilidad y especi icidad.
El obje i o p incipal de es e es udio es el es udio de la po encia de inspi ación en pacien es
de ex ubación pa a iden i ica qué pa áme os pueden ayuda en la de e minación del
momen o óp imo de des e e. De acue do con los esul ados, la po encia de inspi ación en sí
misma no es un pa áme o de e minan e pa a la iden i icación de los pacien es pe o sí lo son
la ampli ud de máxima in lexión y la du ación de máxima in lexión, pa áme os es echamen e
elacionados con la po encia de inspi ación y la ase ac i a de la espi ación.

Memo ia
70
Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
71
Conclusiones
Es e p oyec o iene como obje i o el análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en
p oceso de ex ubación pa a ayuda a de e mina el momen o óp imo de la e i ada de la
asis encia espi a o ia.
Median e la au oma ización del algo i mo de ca ac e ización e in e encia es adís ica se han
analizado 154 señales de lujo espi a o io de pacien es pe enecien es al g upo de éxi o,
acaso y ein ubados. Además se han u ilizado mé odos de clasi icación pa a es udia la
calidad de los esul ados ob enidos.
Los esul ados del es udio con ibuyen a un mayo conocimien o clínico de pa áme os
elacionados con la po encia de inspi ación que puedan de ini un modelo pa a de e mina el
momen o óp imo de des e e. Pa a pode con ibui en la oma de decisiones en el p oceso de
ex ubación es os esul ados deben se alidados con nue os pacien es.
Memo ia
72
Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
73
Análisis del impac o ambien al
En el momen o de implemen a un p oyec o es imp escindible conoce el impac o que es e a
a supone en el medio ambien e, ya sea po la a ec ación en la calidad del ai e (emisiones de
gases), en la calidad del agua ( iesgo de e idos con aminan es a íos o ma es), a ec ación
en la biodi e sidad de la zona, e c.
El p oyec o que se lle a a cabo en es e documen o no iene ningún impac o medioambien al
di ec o, pues o que se desa olla un so wa e de clasi icación. Sin emba go, du an e el
desa ollo del mismo se ha consumido ene gía eléc ica pa a supli ene gé icamen e la
he amien a de abajo. Pa a cuan i ica las emisiones de CO2 asociadas a la gene ación de
elec icidad consumida se es ablece, según la O icina Ca alana del Cambio Climá ico, el mix
eléc ico (ME). Valo es pequeños del mix eléc ico indican una mayo con ibución de uen es
ene gé icas bajas en ca bono [35]. En el 2017 se es ableció en 392 g CO2/kWh el alo de
mix eléc ico. Con es a e e encia, las ho as de desa ollo decla adas en el p esupues o, y la
po encia del o denado u ilizado, el CO2 emi ido como esul ado de es e es udio es de:
𝐸𝑚𝑖𝑠𝑖ó𝑛 𝐶𝑂2 [𝑔]=𝑀𝐸·𝑃·𝑡=392· 0,1 · 630= 24.696 𝑔 𝐶𝑂2
Po o o lado, hay que ene en cuen a el consumo de los equipos de medida. Pa a
implemen a es e algo i mo en pacien es ue a de la base de da os WEANDB se á
imp escindible la adquisición y egis o de los da os. Lo que conlle a un consumo eléc ico de
los equipos du an e 30 minu os. La po encia consumida iene en cuen a la a je a de DAQCa d
6024E [36] y del moni o Da ex-Ohmeda [37].
𝐸𝑚𝑖𝑠𝑖ó𝑛 𝐶𝑂2 [𝑔]=𝑀𝐸·𝑃·𝑡=392·(1,31+140 ) · 0,5=27.696,76 𝑔 𝐶𝑂2
Cada egis o que se haga con es e equipo supond á una emisión de 27,7 kg de CO2.
No es necesa io, po an o, es ablece un p o ocolo pa a e i a impac os ambien ales
de i ados de la ac i idad que se desa olle con el so wa e diseñado.
Po úl imo, los equipos médicos de medida ienen una ida ú il de 7 años [38]. Pasado es e
iempo se debe án lle a los equipos a un pun o limpio pa a su eciclaje.

Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
81
Anexo A: Resul ados de la ca ac e ización
El anexo ecopila las ablas expo adas de la ca ac e ización de las señales, ag upadas po pacien e y po g upos, sexo y edad.
A1. Tabla de ca ac e ización po pacien e
Id
G upo
PIns_md
PIns_s d
PIns_iq
PIns_k
PIns_sk
PIns_c
MxIns_md
MxIns_s d
MxIns_iq
MxIns_k
MxIns_sk
MxIns_c
p0001
1
774,435
451,850
537,306
46,725
4,442
58,346
336,245
87,478
110,005
3,956
-0,073
26,016
p0004
1
570,059
552,086
793,174
4,070
1,208
96,847
298,869
75,978
89,912
5,968
-0,138
25,422
p0006
1
1720,513
1344,859
1926,698
5,786
1,363
78,166
152,563
94,229
93,657
12,284
2,078
61,764
p0008
1
1495,782
856,256
1228,304
3,898
0,756
57,245
241,671
28,240
29,177
11,088
-0,584
11,685
p0012
1
1119,517
648,698
858,904
5,150
1,011
57,944
220,608
55,772
57,679
13,304
1,661
25,281
p0013
1
436,691
310,176
426,361
8,510
1,451
71,029
51,421
22,969
19,414
26,306
3,328
44,669
p0014
0
2820,009
2314,848
4128,112
2,480
0,524
82,087
728,703
238,053
342,686
2,879
-0,154
32,668
p0015
2
684,002
1256,381
274,123
11,421
2,787
183,681
1009,994
170,939
234,464
2,706
-0,061
16,925
p0016
1
1539,704
861,188
1073,377
4,453
0,846
55,932
153,748
65,989
78,760
17,471
1,560
42,920
p0018
1
1855,608
1074,458
1630,897
2,123
-0,117
57,903
199,931
29,941
39,405
4,047
-0,575
14,976
p0019
1
1422,779
441,884
508,715
3,951
-0,540
31,058
159,125
47,074
43,231
7,775
1,798
29,583
p0021
0
1200,551
1257,016
905,709
24,730
3,724
104,703
305,786
139,231
124,324
20,613
3,023
45,532
p0022
0
1335,382
943,246
1456,912
4,290
0,913
70,635
603,396
162,710
204,970
3,595
0,777
26,966
p0024
1
1238,559
855,256
1162,343
4,283
0,892
69,053
156,381
58,600
49,954
12,971
2,292
37,472
p0025
1
367,541
569,293
333,858
67,178
6,222
154,892
161,482
89,982
108,878
3,814
1,049
55,723
p0027
1
2353,897
1331,080
1494,280
35,926
3,357
56,548
189,728
116,821
88,371
126,245
8,441
61,573
p0028
1
3526,767
2150,553
2101,024
52,001
3,907
60,978
413,575
230,052
234,832
18,289
2,834
55,625
p0029
1
2436,511
1377,535
1459,989
26,414
2,951
56,537
341,650
229,452
39,070
24,116
4,242
67,160
p0030
1
3091,062
1398,736
1906,817
4,887
0,696
45,251
215,085
97,521
98,091
34,341
3,979
45,341
Annexos
82
p0032
1
134,972
108,100
89,157
68,902
6,638
80,090
170,069
44,091
49,166
5,077
-0,155
25,925
p0034
1
3105,432
1571,753
2310,894
4,113
0,673
50,613
633,208
149,186
184,021
3,886
-0,116
23,560
p0035
1
3876,159
1984,513
3007,197
2,260
-0,013
51,198
186,459
80,697
106,854
4,344
0,774
43,279
p0036
1
5051,074
2012,940
3190,643
2,848
0,096
39,852
290,917
153,442
156,295
33,305
3,352
52,744
p0038
1
4702,240
2270,294
2907,182
4,021
0,159
48,281
529,510
343,396
371,021
7,222
1,714
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Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
85
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261,647
97,203
122,249
3,177
0,039
37,150
Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
87
A2. Tabla de ca ac e ización po g upo
G upo
PIns_md
PIns_s d
PIns_iq
PIns_k
PIns_sk
PIns_c
MxIns_md
MxIns_s d
MxIns_iq
MxIns_k
MxIns_sk
MxIns_c
G0(md)
2390,177
1506,465
1603,150
26,362
2,415
69,014
483,782
144,070
158,357
13,945
0,821
32,712
G0(IC-)
1465,098
937,835
766,384
12,510
1,585
57,606
374,431
108,246
118,630
1,550
0,076
27,219
G0(IC+)
3315,256
2075,094
2439,917
40,213
3,245
80,421
593,134
179,894
198,085
26,341
1,566
38,205
G1(md)
2632,122
1698,827
2023,229
13,682
1,671
66,335
427,222
159,090
171,283
11,354
1,133
39,681
G1(IC-)
2228,735
1411,579
1706,237
10,096
1,316
60,771
363,496
133,472
134,509
7,869
0,780
35,929
G1(IC+)
3035,510
1986,074
2340,222
17,268
2,027
71,899
490,947
184,708
208,057
14,840
1,486
43,433
G2(md)
2890,238
1916,517
2125,319
20,785
2,181
76,079
573,782
211,735
281,396
9,768
1,151
44,136
G2(IC-)
1647,396
1203,644
1269,658
6,274
1,087
60,479
400,160
132,655
105,376
4,447
0,406
33,282
G2(IC+)
4133,080
2629,390
2980,979
35,297
3,275
91,678
747,404
290,815
457,416
15,089
1,896
54,991
A3. Tabla de ca ac e ización po sexo
PIns_md
PIns_s d
PIns_iq
PIns_k
PIns_sk
PIns_c
MxIns_md
MxIns_s d
MxIns_iq
MxIns_k
MxIns_sk
MxIns_c
H(md)
3113,737
2030,479
2260,365
19,993
2,077
67,861
523,782
186,083
213,793
14,306
1,224
39,508
H (s d)
2649,639
1737,991
2177,519
31,565
2,147
30,503
363,203
146,037
248,370
29,398
2,125
19,597
M(md)
1765,736
1099,357
1385,226
14,333
1,685
69,138
358,494
123,373
132,099
7,637
0,780
36,893
M (s d)
1258,087
760,586
1141,519
21,782
1,957
30,316
233,627
85,800
110,626
5,611
1,307
18,193
Annexos
88
A4. Tabla de ca ac e ización po edad
PIns_md
PIns_s d
PIns_iq
PIns_k
PIns_sk
PIns_c
MxIns_md
MxIns_s d
MxIns_iq
MxIns_k
MxIns_sk
MxIns_c
GA(md)
2809,202
1883,811
2032,415
23,771
2,212
69,427
399,635
164,842
170,594
13,982
1,518
44,964
GA(IC-)
1193,476
1280,111
1016,533
39,879
2,416
30,606
221,383
95,652
142,728
17,357
2,024
19,368
GB(md)
3499,821
2326,560
2607,592
16,832
1,987
70,769
552,804
214,860
260,901
9,484
0,966
43,671
GB(IC-)
3716,018
2210,286
2967,356
25,823
1,781
30,860
442,747
179,867
344,056
12,365
1,625
21,128
GC(md)
2132,227
1317,701
1589,558
16,336
1,808
66,876
441,012
137,903
151,901
12,104
0,942
34,017
GC(IC-)
1559,027
1034,437
1375,019
24,670
2,098
30,287
293,810
105,339
128,623
28,882
1,912
16,855
Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
89
Anexo B: Resul ados del con as e de hipó esis
G01
Pa áme o
Valo G0
Valo G1
p- alo
Resul ado
PIns_md
2390,18
2632,12
0,1449
0
PIns_s d
1506,46
1698,83
0,0769
0
PIns_iq
1603,15
2023,23
0,0048
1
PIns_k
26,36
13,68
0,0387
1
PIns_sk
2,41
1,67
0,2764
0
PIns_c
69,01
66,34
0,8604
0
MxIns_md
483,78
427,22
0,2257
0
MxIns_s d
144,07
159,09
0,6445
0
MxIns_iq
158,36
171,28
0,8758
0
MxIns_k
13,95
11,35
0,3150
0
MxIns_sk
0,82
1,13
0,2516
0
MxIns_c
32,71
39,68
0,0853
0
Ti_md
1,01
1,09
0,0004
1
Ti_s d
0,22
0,32
0,2044
0
Ti_iq
0,21
0,20
0,0449
1
Ti_k
65,17
61,01
0,5442
0
Ti_sk
3,68
3,76
0,2083
0
Ti_c
20,75
27,97
0,6743
0
Te_md
1,30
1,74
0,0000
1
Te_s d
0,57
0,73
0,3887
0
Te_iq
0,27
0,39
0,0171
1
Te_k
124,86
77,27
0,0757
0
Te_sk
7,27
5,39
0,1187
0
Te_c
44,18
43,63
0,5204
0
T o _md
2,31
2,84
0,0000
1
T o _s d
0,66
0,87
0,5514
0
T o _iq
0,39
0,51
0,0621
0
T o _k
106,86
79,87
0,4134
0
T o _sk
6,24
5,27
0,4134
0
T o _c
29,71
31,74
0,5927
0
Annexos
96

Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
97
Anexo D: Código del p og ama
D1. Código del il o Bu e wo h
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%MARÍA PALOMERA PEYRET - TFG 2017/18 QP
%%ANÁLISIS DE LA POTENCIA DE INSPIRACIÓN EN PACIENTES EN PROCESO DE
%%EXTUBACIÓN
%%TUTORA: Bea iz F. Gi aldo Gi aldo, ESAII UPC
%%Fecha e isión a chi o: 03/06/18
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%Acondicionamien o de la señal: De inición del il o paso bajos
%BLOQUE 1: Ca ga de la señal
%BLOQUE 2: Densidad espec al de po encia
%BLOQUE 3: Compa a i a de il os paso bajos según el o den
%BLOQUE 4: Decisión
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
clea all
close all
%%
%%BLOQUE 1: CARGA DE LA SEÑAL
load('pacien e.ma '); pacien e=CodBD; pacien e=cell2ma (pacien e);
load('p0061 .ma ','da os lujo');
lujo=da os lujo;
load('p1121 .ma ','da os lujo');
lujo1121=da os lujo;
%%
%%BLOQUE 2: DENSIDAD ESPECTRAL DE POTENCIA
s=250; %F ecuencia de mues eo
igu e(1), cl
pe iodog am( lujo, ec win(leng h( lujo)),leng h( lujo), s)
hold on
plo ([20,20],[-100,100], 'k','Linewid h',1)
%%
%BLOQUE 3: COMPARATIVA FILTROS SEGÚN N
lujo= lujo(1:20000);
W_blp = 20/(250/2); %No malización de la ecuencia de co e
[blp2,alp2]= bu e (2,W_blp,'low'); %Fil o pasa bajo de segundo o den.
lujo61_2= il il (blp2,alp2, lujo61);%Doble pasada del il o
lujo1121_2= il il (blp2,alp2, lujo1121);%Doble pasada del il o
[blp4,alp4]= bu e (4,W_blp,'low'); %Fil o pasa bajo de segundo o den.
lujo61_4= il il (blp4,alp4, lujo61);%Doble pasada del il o
lujo1121_4= il il (blp4,alp4, lujo1121);%Doble pasada del il o
[blp6,alp6]= bu e (6,W_blp,'low'); %Fil o pasa bajo de segundo o den.
lujo61_6= il il (blp6,alp6, lujo61);%Doble pasada del il o
lujo1121_6= il il (blp6,alp6, lujo1121);%Doble pasada del il o
Annexos
98
[blp8,alp8]= bu e (8,W_blp,'low'); %Fil o pasa bajo de segundo o den.
lujo61_8= il il (blp8,alp8, lujo61);%Doble pasada del il o
lujo1121_8= il il (blp8,alp8, lujo1121);%Doble pasada del il o
[blp10,alp10]= bu e (10,W_blp,'low');%Fil o pasa bajo de segundo o den.
lujo61_10= il il (blp10,alp10, lujo61);%Doble pasada del il o
lujo1121_10= il il (blp10,alp10, lujo1121);%Doble pasada del il o
igu e(2), cl
plo ( lujo61, 'k','Linewid h',0.5)
hold on
plo ( lujo61_2,'b','Linewid h',0.25)
hold on
plo ( lujo61_4,' ','Linewid h',0.25)
hold on
plo ( lujo61_6,'m','Linewid h',0.25)
hold on
plo ( lujo61_8,'c','Linewid h',0.25)
hold on
plo ( lujo61_10,'g','Linewid h',0.25)
hold on
g id on
legend('Flujo - p0061 ','n=2','n=4', 'n=6','n=8','n=10')
i le('Señal de lujo espi a o io. Compa ación de il os paso bajo')
xlabel('Mues as')
ylabel('Flujo [mL/s]')
%%
%BLOQUE 5: DECISIÓN
W_blp=5/(250/2); %No malización de la ecuencia de co e
[blp,alp]= bu e (6,W_blp,'low');%Fil o pasa bajo de segundo o den.
lujo_d= il il (blp,alp, lujo); %Doble pasada del il o
igu e(5), cl
plo ( lujo, 'k', 'Linewid h',1)
hold on
plo ( lujo_d,'b','Linewid h',1)
hold on
g id on
i le('Fil ado de la señal de lujo espi a o io')
legend('Señal de lujo', 'Señal de lujo il ada')
xlabel('Mues as')
ylabel('Flujo [mL/s]')
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
99
D2. De inición de pun os signi ica i os
%%MARÍA PALOMERA PEYRET - TFG 2017/18 QP
% Fecha de e isión: Agos o 2018
%
%Función pa a el cálculo de los pun os singula es de la señal (ce os,
%máximos y pun os de in lexión) y su ampli ud.
%Como salida se ob ienen los ec o es
"pun o_signi ica i o=[ iempo,ampli ud]".
unc ion [posce os,maximos,pin l] =
a02_Pun os_signi ica i os( lujo,de i ada,de i ada2)
%1 CEROS DE LA FUNCIÓN
posce os=[];
o i=1:(leng h( lujo)-1)
i ( lujo(i,2)* lujo(i+1,2))==0
i lujo(i,2)==0
posce os=[posce os; lujo(i,1)];
i=i+1;
else
posce os=[posce os; lujo(i+1,1)];
end
elsei ( lujo(i,2)* lujo(i+1,2))<0
i abs( lujo(i,2))<abs( lujo(i+1,2))
posce os=[posce os; lujo(i,1)];
i=i+1;
else
posce os=[posce os; lujo(i+1,1)];
end
end
end
%2 CEROS DE LA PRIMERA DERIVADA - MÁXIMOS DE LA FUNCIÓN
posmaximos=[];
o i=1:(leng h(de i ada)-1)
i ( (de i ada(i,2)*de i ada(i+1,2))==0 && (
(abs(de i ada(i,2)+de i ada(i+1,2)))>1 || de i ada(i,2)==de i ada(i+1,2)
) )
i de i ada(i,2)==0
posmaximos=[posmaximos;de i ada(i,1)];
else
posmaximos=[posmaximos;de i ada(i+1,1)];
end
elsei (de i ada(i,2)*de i ada(i+1,2))<0
i abs(de i ada(i,2))<abs(de i ada(i+1,2))
posmaximos=[posmaximos;de i ada(i,1)];
else
posmaximos=[posmaximos;de i ada(i+1,1)];
end
end
end
Annexos
100
%3 CEROS DE LA SEGUNDA DERIVADA - PUNTOS DE INFLEXIÓN
posin l=[];
o i=1:(leng h(de i ada2)-1)
i ((de i ada2(i,2)*de i ada2(i+1,2))==0) &&
(abs((de i ada2(i,2)+de i ada2(i+1,2)))>1)
i de i ada2(i,2)==0
posin l=[posin l;de i ada2(i,1)];
else
posin l=[posin l;de i ada2(i+1,1)];
end
elsei (de i ada2(i,2)*de i ada2(i+1,2))<0
i abs(de i ada2(i,2))<abs(de i ada2(i+1,2))
posin l=[posin l;de i ada2(i,1)];
else
posin l=[posin l;de i ada2(i+1,1)];
end
end
end
%4 CÁLCULO DE LA AMPLITUD DE LOS PUNTOS SIGNIFICATIVOS
%4.1 Máximos
almaximos=[];
j=1; i=1;
while i<=leng h(posmaximos)
i posmaximos(i)== lujo(j,1)
almaximos=[ almaximos; lujo(j,2)];
j=j+1; i=i+1;
else
j=j+1;
end
end
maximos=[posmaximos, almaximos];
%4.2 Pun os de in lexión
alin l=[];
j=1; i=1;
while i<=leng h(posin l)
i posin l(i)== lujo(j)
alin l=[ alin l; lujo(j,2)];
j=j+1; i=i+1;
else
j=j+1;
end
end
pin l=[posin l, alin l];
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
101
D3. Ob ención de pa áme os
%%MARÍA PALOMERA PEYRET - TFG 2017/18 QP
% Fecha de e isión: Agos o 2018
%
%Función pa a el cálculo de los pa áme os esul an es de la
%ca ac e ización de la señal:
% Po encia de inspi ación
% Máximo en la inspi ación
% Tiempo de inspi ación
% Tiempo de espi ación
% Tiempo o al
% F ecuencia espi a o ia
% MxIn : Ampli ud de máxima in lexión
% DIn : Du ación de máxima in lexión
% Po encia de espi ación
% Máximo en la espi ación
%
unc ion [PIns,MxIns,Ti,Te,T o ,F ec,DIn ,MxIn ,PEsp,MxEsp] =
a09_Pa ame os_ca ac e izacion( lujo,posce os,maximos,minimos,pin l,pin l
N,segmen a , _ini, _ in)
%Inicializa a iables auxilia es y ec o es de pa áme os de
%ca ac e ización
PIns=[]; MxIns=[]; DIn =[]; MxIn =[];
i=1; j=1; k=1; m=1; n=1; aux3=[]; aux4=[];
PEsp=[]; MxEsp=[];
%Suma o ia de la señal
suma lujo=cumsum( lujo(:,2));
%Bucle de eco ido de la señal pa a iden i ica los pa áme os de
%ca ac e ización
while i<=leng h(pin l) && k<leng h(posce os)
%Si el pun o de in lexión es á en e el ce o ac ual y el siguien e
i ( (pin l(i,1)>posce os(k)) && (pin l(i,1)<posce os(k+1)) )
%Gua da posición de lujo co espondien e al Pun o de In lexión
while j<(leng h( lujo)-1)
i pin l(i,1)== lujo(j,1)
aux=j;
b eak
else
j=j+1;
end
end
%Gua da posición de lujo co espondien e al ce o
while n<leng h( lujo)
i posce os(k)== lujo(n)
aux2=n;
b eak
else
n=n+1;
end
end

Annexos
102
%1 POTENCIA DE INSPIRACIÓN
PIns=[PIns;suma lujo(aux)-suma lujo(aux2)];
%2 TIEMPO HASTA EL PUNTO DE INFLEXIÓN (Du ación del PI)
DIn =[DIn ;pin l(i,1)-posce os(k)];
%3 AMPLITUD DEL PUNTO DE INFLEXIÓN
MxIn =[MxIn ;pin l(i,2)];
%Gua da la posición del ce o ac ual y el siguien e
aux3=[aux3;posce os(k)];
aux4=[aux4;posce os(k+1)];
%4 Máximo en la inspi ación
%Con la posición del PI, busca el máximo más p óximo.
o =1:leng h(maximos)
i aux3(leng h(aux3))-maximos( ,1)<=0
MxIns=[MxIns;maximos( ,2)];
b eak
end
end
%9 POTENCIA DE ESPIRACIÓN
%Con la posición del PI, busca el PI_neg más p óximo.
o =1:leng h(pin lN)
i pin l(i,1)-pin lN( ,1)<=0
pun omin=pin lN( ,:);
b eak
end
end
%Gua da posición de lujo co espondien e al PI_neg encon ado
while m<(leng h( lujo)-1)
i pun omin(1,1)== lujo(m,1)
aux1=m;
b eak
else
m=m+1;
end
end
PEsp=[PEsp;suma lujo(aux1)-suma lujo(aux2)];
%9 MÁXIMO EN LA ESPIRACIÓN
%Con la posición del inicio del ciclo (c uce po 0), busca el
%mínimo más p óximo.
o =1:leng h(minimos)
i aux3(leng h(aux3))-minimos( ,1)<=0
MxEsp=[MxEsp;minimos( ,2)];
b eak
end
end
while (i<leng h(pin l)) && (pin l(i+1,1)<posce os(k+1))
%Mien as el siguien e PI es á den o del mismo ciclo (su
%posición es meno que el siguien e ce o), se igno a ese pun o
%y se pasa al siguien e PI.
Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
103
i=i+1;
end
i=i+1;
k=k+1;
elsei pin l(i,1)==posce os(k)
i=i+1;
else
k=k+1;
end
end
%5 TIEMPO DE INSPIRACIÓN - Ti
Ti=[];
o i=1:(leng h(aux3)-1)
Ti=[Ti;aux4(i)-aux3(i)];
end
%6 TIEMPO DE ESPIRACIÓN - Te
%Tiempo en e el incio del máximo i+1 y el inal del an e io máximo.
Te=[];
o i=1:(leng h(aux3)-1)
Te=[Te;aux3(i+1)-aux4(i)];
end
%7 TIEMPO TOTAL DEL CICLO - T o
T o =[];
o i=1:(leng h(aux3)-1)
T o =[T o ;aux3(i+1)-aux3(i)];
end
%8 FRECUENCIA RESPIRATORIA
i segmen a =='A'
F ec= ound(leng h(T o )/30);
else
F ec= ound(leng h(T o )/( _ in- _ini));
end
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
Annexos
104
D4. Tes de Kolmogo o -Smi no
%%MARÍA PALOMERA PEYRET - TFG 2017/18 QP
% Fecha de e isión: Sep iemb e 2018
%
%Función pa a el cálculo del es adís ico de Kolmogo o -Smi no pa a los
%pa áme os en e los g upos G0, G1 y G2.
unc ion [] = a29_KS_g upos(G0_g al,
G1_g al,G2_g al,segmen a ,in e alo, amo)
%1 DEFINIR DATOS PARA LA EXPORTACIÓN
%De ini documen os de esc i u a
i segmen a =='A'
lib o='Con as e.xlsx';
hoja='Kolmogo o -Smi no ';
elsei segmen a =='B'
lib o=['Con as e_I',num2s (in e alo),'min.xlsx'];
hoja=['Kolmogo o -Smi no _S',num2s ( amo)];
elsei segmen a =='C'
lib o='Con as e_T amo.xlsx';
hoja='Kolmogo o -Smi no ';
end
b=158;
%%
%Con as e G0 Vs G1
n=5;
xlsw i e(lib o,encabezado,hoja,'B5'); %Esc i u a de encabezado
o i=1:b
[h,p]=ks es 2(G0_g al(:,i),G1_g al(:,i));
aux=[p,h];
xlsw i e(lib o,aux,hoja,['E',num2s (n)]);
n=n+1;
end
%Con as e G0 Vs G2
n=5;
xlsw i e(lib o,encabezado,hoja,'H5'); %Esc i u a de encabezado
o i=1:b
[h,p]=ks es 2(G0_g al(:,i),G2_g al(:,i));
aux=[p,h];
xlsw i e(lib o,aux,hoja,['K',num2s (n)]);
n=n+1;
end
%Con as e G1 Vs G2
n=5;
xlsw i e(lib o,encabezado,hoja,'N5'); %Esc i u a de encabezado
o i=1:b
[h,p]=ks es 2(G1_g al(:,i),G2_g al(:,i));
aux=[p,h];
xlsw i e(lib o,aux,hoja,['Q',num2s (n)]);
n=n+1;
end
end
Análisis de la po encia de inspi ación en pacien es en p oceso de ex ubación
105
D5. Ob ención de pa áme os es adís icamen e signi ica i os
%%MARÍA PALOMERA PEYRET - TFG 2017/18 QP
% Fecha de e isión: Agos o 2018
%
%Función pa a gua da el núme o de columna donde se encuen a el da o
%que p esen a di e encias signi ica i as en el g upo den o del ec o de
%da os de cada pacien e.
%Pasos:
% 1. Inicializa ec o es de los índices
% 2. Lee la columna del esul ado de hipó esis del g upo
% 3. Gua da la posición de los pa áme os "1" en el ec o de índices
% 4. C ea ma iz pa a cada g upo en unción de los pa áme os 1 y el g upo
unc ion
[Clas_UMann_G01,Clas_UMann_G02,Clas_UMann_G12,Clas_KS_G01,Clas_KS_G02,Cla
s_KS_G12]=a31_Pa ame os_sig_g upo(segmen a ,in e alo, amo)
%1 INICIALIZAR
ind_umann_G01=[]; ind_umann_G02=[]; ind_umann_G12=[];
ind_ks_G01=[]; ind_ks_G02=[]; ind_ks_G12=[];
Clas_UMann_G01=[]; Clas_UMann_G02=[]; Clas_UMann_G12=[];
Clas_KS_G01=[]; Clas_KS_G02=[]; Clas_KS_G12=[];
%Kolmogo o -Smi no
i segmen a =='A'
lib o='Con as e.xlsx';
hoja='Kolmogo o -Smi no ';
elsei segmen a =='B'
lib o=['Con as e_I',num2s (in e alo),'min.xlsx'];
hoja=['Kolmogo o -Smi no _S',num2s ( amo)];
elsei segmen a =='C'
lib o='Con as e_T amo.xlsx';
hoja='Kolmogo o -Smi no ';
end
aux=xls ead(lib o,hoja,'F5:F162');
o i=1:leng h(aux)
i aux(i)==1
ind_ks_G01=[ind_ks_G01,i];
end
end
aux=xls ead(lib o,hoja,'L5:L162');
o i=1:leng h(aux)
i aux(i)==1
ind_ks_G02=[ind_ks_G02,i];
end
end
aux=xls ead(lib o,hoja,'R5:R162');
o i=1:leng h(aux)
i aux(i)==1
ind_ks_G12=[ind_ks_G12,i];
end
end