Modelo matemático para la Estimación del Equilibrio Hídrico en una sesión de hemodiálisis por cálculo de Reactancia Público Deposited

Desarrollar un modelo matemático permite controlar las variables que participan en el proceso del movimiento de fluido en la hemodiafiltración. Al controlarse estas variables se puede tener un mejor entendimiento de cuáles son sus aportaciones e identificar cuáles de estas son más relevantes o tienen un mayor efecto sobre la reactancia central. Una vez analizadas puede haber un mejor entendimiento de cuáles de estas variables ocasionan una variabilidad en la medición para posteriormente poder tener la certeza de que es lo que se puede controlar en la sesión de hemodiálisis para disminuir esta variabilidad. Se desarrolló un modelo matemático en el cual se simuló el intercambio de fluido, así como el del sodio. El modelo se probó en diversas condiciones, comenzando con los efectos de los transportes de fluido y soluto por separado y posteriormente juntos. El modelo demostró que al haber un incremento de soluto en el compartimento extracelular se generó una disminución en la reactancia y que, por el contrario, la remoción de líquido del paciente genera un incremento en esta. También se sometió el modelo a variaciones en parámetros que pueden ser controlados. Para el caso de la tasa de ultrafiltración se observó que existe una correlación positiva entre esta y la reactancia, para el caso del peso se pudo observar que esta cambia el valor inicial de la reactancia central (ordenada al origen), sin embargo, presentan una relación lineal. Por último, al modificar la concentración de sodio en el dializante se observó que esta disminuye la reactancia (disminuye la pendiente). Con estas pruebas se demostró que la remoción de líquido en una sesión de hemodiálisis se refleja en un incremento en la reactancia central, que existe una relación lineal entre el cociente de volúmenes Vi/Ve y la reactancia central Xc (t)y se propone que se tomen los datos del paciente al inicio de la sesión para calibrar el modelo para que haya una disminución en la variabilidad de la medición.

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  • 2020
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Última modificación: 10/05/2022
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