Study protocol Effects of Philips Visual Patient Avatar on vital sign deviations and audible alarm burden in perioperative care: a dual-centre, quasi-experimental pre-post big-data study protocol (NewYork-Presbyterian/Weill Cornell and University Hospital Zurich)

Este protocolo de estudio describe una investigación cuasiexperimental de pre-post con big data en dos centros, diseñada para cuantificar sistemáticamente el impacto del Avatar Visual de Paciente de Philips en las desviaciones de los signos vitales y la carga de alarmas audibles en la atención perioperatoria, con el objetivo de determinar si esta visualización basada en avatares mejora la conciencia situacional y reduce la carga cognitiva en comparación con la monitorización convencional.

Lo esencial

Imagina que eres el capitán de un barco navegando a través de una tormenta. Tu tablero está cubierto por docenas de medidores separados: uno para la velocidad, otro para el combustible, otro para la temperatura del motor y otro más para la dirección del viento. Para entender si tu barco está a salvo, tienes que mirar constantemente cada número, recordar qué significa y combinarlos mentalmente todos para obtener una imagen completa. Si un medidor comienza a emitir pitidos, debes detener lo que estás haciendo para averiguar cuál es y por qué. Esto es exactamente lo que enfrentan los anestesiólogos en un quirófano, pero con la frecuencia cardíaca, la presión arterial y los niveles de oxígeno de un paciente en lugar de los medidores del barco.

Este artículo de investigación es un plan de estudio (un protocolo) para un proyecto diseñado para ver si un nuevo tipo de "tablero" puede hacer este trabajo más fácil y seguro.

El Problema: Los "Pitidos" y el "Agotamiento Mental"

Actualmente, los monitores de pacientes muestran números y líneas onduladas. Cuando algo sale mal, la máquina emite un ruido fuerte (una alarma).

• La Carga Mental: Los médicos tienen que leer muchos números separados y unirlos en sus cabezas para entender el estado del paciente. Esto es como intentar resolver un problema matemático mientras alguien te grita.
• La Fatiga por Alarmas: Hay tantos pitidos que los médicos pueden cansarse de ellos, muy parecido a un conductor que se acostumbra a la luz de "revisar motor" de un coche y empieza a ignorarla. Esto es peligroso porque podrían pasar por alto una emergencia real.

La Solución: El "Avatar Vivo"

Los investigadores están probando una nueva tecnología llamada Philips Visual Patient Avatar (VPA).

• La Metáfora: En lugar de mostrar solo números, imagina una figura humana animada pequeña en la pantalla.
  • Si el oxígeno del paciente es bajo, la piel del avatar se vuelve azul.
  • Si el corazón late demasiado rápido, el pecho del avatar palpita rápidamente.
  • Si la presión arterial desciende, el avatar podría verse pálido o encorvarse.
• El Objetivo: Esto permite al médico ver la "imagen completa" instantáneamente, solo echando un vistazo al rostro o al cuerpo del avatar, sin tener que calcular mentalmente los números. Es la diferencia entre leer un informe meteorológico lleno de puntos de datos y simplemente mirar por la ventana para ver si está lloviendo.

El Experimento: Una Prueba de "Antes y Después"

Este estudio no es un experimento de laboratorio con actores; es una mirada de "big data" a hospitales reales.

• Las Ubicaciones: Están comparando dos hospitales enormes: uno en Nueva York (EE. UU.) y otro en Zúrich (Suiza).
• El Método: Analizarán miles de casos de cirugías pasadas y futuras.
  1. Fase 1 (Antes): Observan datos de cuando los hospitales usaban las pantallas antiguas, llenas de números.
  2. Fase 2 (El "Asentamiento"): Saltan el periodo de transición desordenado donde los médicos están simplemente aprendiendo a usar las nuevas pantallas de avatar.
  3. Fase 3 (Después): Observan datos después de que las nuevas pantallas se hayan instalado completamente y los médicos se hayan acostumbrado a ellas.

¿Qué Están Midiendo?

No están midiendo si los pacientes vivieron o murieron (eso es demasiado difícil de atribuir solo a una pantalla). En su lugar, están midiendo dos cosas específicas:

1. Tiempo en la Zona de Peligro: ¿Cuánto tiempo permanecieron los signos vitales del paciente fuera de la "zona segura"? (Por ejemplo: ¿cuántos minutos estuvo la presión arterial demasiado baja?) La esperanza es que, con el avatar, los médicos detecten estos problemas más rápido y los solucionen antes, reduciendo este tiempo.
2. El Nivel de Ruido: ¿Cuántas alarmas se activaron y cuánto tiempo duraron? La esperanza es que el avatar ayude a evitar que pequeños problemas se conviertan en emergencias grandes y ruidosas, o ayude a los médicos a reaccionar tan rápido que las alarmas se detengan antes.

Las Reglas del Juego

• Es un "Cuasi-Experimento": No pueden asignar aleatoriamente a algunos pacientes a la pantalla antigua y a otros a la nueva porque todo el hospital cambia de una vez. Así que, comparan el tiempo "Antes" con el tiempo "Después".
• La Fase de "Asentamiento": Al igual que cuando compras un coche nuevo, las primeras semanas son incómodas mientras aprendes dónde están los botones. Los investigadores están ignorando ese periodo incómodo para asegurarse de que solo midan los resultados una vez que todos estén cómodos con el nuevo sistema.
• Dos Mundos Diferentes: Dado que los dos hospitales están en países diferentes con reglas distintas, los analizarán por separado para ver si el avatar funciona en ambos entornos.

La Conclusión

Este artículo es una hoja de ruta para un estudio que pregunta: "Si reemplazamos un tablero lleno de números confusos con un personaje animado y amigable que nos muestra cómo se siente un paciente, ¿atraparán los médicos los problemas más rápido y escucharán menos pitidos molestos?"

El estudio se encuentra actualmente en la fase de recopilación de datos. Aún no han encontrado la respuesta; solo están estableciendo las reglas para averiguarlo. Si los resultados son buenos, podría demostrar que un cambio simple en cómo miramos los datos puede hacer que la cirugía sea más segura para todos.

Resumen técnico

Resumen Técnico: Efectos del Avatar Visual de Paciente de Philips en las Desviaciones de los Signos Vitales y la Carga de Alarmas Audibles

Enunciado del Problema
La monitorización perioperatoria del paciente requiere que los clínicos integren múltiples flujos de datos fisiológicos (por ejemplo, frecuencia cardíaca, presión arterial, saturación de oxígeno, CO2 al final de la espiración) bajo alta presión de tiempo y frecuentes interrupciones. Los monitores convencionales presentan estos datos como valores numéricos y ondas separados, lo que requiere una interpretación secuencial e integración mental, imponiendo demandas cognitivas sustanciales. Aunque las alarmas audibles están diseñadas para mejorar la seguridad, con frecuencia contribuyen a la fatiga por alarmas, al aumento de la carga de trabajo y a una menor capacidad de respuesta ante eventos clínicamente relevantes. Además, el tiempo pasado fuera de los rangos seguros predefinidos para los signos vitales se asocia con resultados adversos. Aunque la monitorización basada en avatares ha demostrado ser prometedora en estudios de laboratorio y simulación para mejorar la conciencia situacional y reducir la carga de trabajo percibida, su impacto en los resultados objetivos de la monitorización en la práctica clínica rutinaria no ha sido cuantificado sistemáticamente.

Metodología
Este estudio emplea un diseño cuasi-experimental pre-post de dos centros para evaluar la introducción clínica del Avatar Visual de Paciente (VPA) de Philips. El estudio se lleva a cabo en el Hospital NewYork-Presbyterian/Centro Médico Weill Cornell (Nueva York, EE. UU.) y en el Hospital Universitario de Zúrich (Zúrich, Suiza).

• Fuente de Datos: El estudio utiliza grandes volúmenes de datos de monitorización perioperatoria recopilados de forma rutinaria (enfoque de big data).
• Fases del Estudio: Los datos se recopilan en tres fases distintas en cada centro:
  1. Pre-implementación: Datos de referencia antes de la introducción del VPA.
  2. Asimilación (Adaptación): Un período de transición durante la instalación escalonada y la formación, excluido del análisis final para mitigar los efectos del aprendizaje.
  3. Post-implementación: Datos recopilados después de la finalización de la instalación y la formación.
• Intervención: El VPA es una actualización de software para los monitores de pacientes IntelliVue de Philips (MX450, MX550, MX750) que muestra un paciente virtual animado que integra múltiples signos vitales y estados de sensores en una única representación visual (utilizando indicadores como el color de la piel para la saturación y la pulsación para la frecuencia del pulso) junto con las pantallas numéricas convencionales.
• Unidad de Análisis: Casos individuales de anestesia.
• Resultado Principal: Tiempo de desviación de los signos vitales, normalizado a 60 minutos de tiempo de medición efectivo. Esto se define como la duración acumulada en la que un parámetro vital supera los umbrales superiores o inferiores predefinidos.
• Resultados Secundarios:
  • AUC de Signos Vitales: Una métrica de área bajo la curva que captura tanto la magnitud como la duración de las desviaciones del rango admisible.
  • Carga de Alarmas Audibles: Normalizada a 60 minutos, incluyendo recuento de alarmas, tiempo acumulado de alarmas y tiempo medio de reacción a las alarmas.
• Análisis Estadístico: Los modelos de regresión multivariable estimarán las asociaciones entre la fase de implementación (post vs. pre) y los resultados, ajustando por covariables relacionadas con el paciente y el procedimiento. Los análisis se realizan por separado para cada centro. El estudio excluye la fase de asimilación de la comparación principal.

Contribuciones Clave

• Cuantificación en el Mundo Real: Este protocolo describe la primera cuantificación sistemática del impacto del VPA en los resultados objetivos de la monitorización en la atención perioperatoria rutinaria, avanzando más allá de los entornos de simulación y laboratorio.
• Validación de Dos Centros: Al aprovechar datos de dos hospitales académicos terciarios independientes en diferentes continentes con flujos de trabajo y configuraciones de alarmas diversos, el estudio busca mejorar la validez externa y la generalizabilidad de los hallazgos.
• Métricas Orientadas al Proceso: El estudio se centra en métricas a nivel de proceso (estabilidad de los signos vitales y carga de alarmas) en lugar de resultados duros del paciente, proporcionando una base clínicamente significativa para evaluar el efecto de la intervención sobre los indicadores de seguridad.
• Rigor Metodológico: La inclusión de una fase dedicada de "asimilación" aborda los efectos de confusión del aprendizaje y la adaptación durante la introducción de una nueva tecnología, un desafío común en los estudios de implementación pre-post.

Resultados
Nota: Dado que este documento es un protocolo de estudio presentado antes de la finalización del análisis de datos, no se reportan resultados empíricos.
En el momento de la presentación, la recopilación de datos estaba completa en el Hospital Universitario de Zúrich y en curso en el Hospital NewYork-Presbyterian. No se habían realizado análisis estadísticos. El artículo describe el marco analítico planificado, pero no presenta hallazgos sobre la eficacia del VPA.

Significado y Afirmaciones
El artículo se posiciona como una evaluación pragmática de si los beneficios de los factores humanos demostrados en estudios controlados se traducen en cambios medibles en la práctica del mundo real. Los autores afirman que si se observan asociaciones favorables entre la implementación del VPA y la reducción de las desviaciones de los signos vitales o la carga de alarmas, estos hallazgos proporcionarán la base de evidencia necesaria para futuras investigaciones sobre resultados clínicos centrados en el paciente.

El estudio reconoce sus limitaciones, específicamente que el diseño cuasi-experimental no permite la inferencia causal y que la confusión residual por el tiempo y factores no medidos no puede excluirse completamente. Sin embargo, los autores argumentan que el uso de datos recopilados de forma rutinaria a gran escala en diversos entornos clínicos ofrece una evaluación robusta del impacto de la intervención bajo diversas condiciones del mundo real. El objetivo final es apoyar la detección temprana de desviaciones fisiológicas y mejorar la conciencia situacional sin aumentar la carga cognitiva, abordando así problemas críticos en la seguridad del paciente perioperatorio.