CAPÍTULO IV RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN
CAP?TULO IV
RESULTADOS DE LA INVESTIGACI?N
En este cap?tulo se rese?an los resultados de esta investigaci?n, los cuales se estructuran de tal forma para dar respuesta a los objetivos planteados, as? mismo, se presentan las conclusiones seg?n los resultados obtenidos.
1. Modelado de la curva de disociaci?n de hemoglobina
Para la simulaci?n del proceso de la curva de disociaci?n de hemoglobina(saveringhaus) se realiz? un estudio de los diferentes modelos propuestos en la literatura para modelar dicho procesos y en consecuencia se encontr? que para este tipo de procesos no se encuentra un modelo matem?tico que se pueda hacer referente para esta investigaci?n, en toda la literatura revisada se encuentran curvas ya estandarizadas, logrando obtener un referente para generar un modelo matem?tico que represente el comportamiento de las curvas de disociaci?n de hemoglobina.(ver gr?fico 12) Para tal efecto, se aplica un m?todo de ajuste curvas que nace de la necesidad de la interpretaci?n de datos, que pueden ser resultado de una
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experimentaci?n, de un an?lisis, de un proceso, etc. y estos datos se especifican mejor mediante una ecuaci?n que se ajusta a ?stos y que define su comportamiento. De esta manera, se abre paso a la calibraci?n, predicci?n y simulaci?n de procesos.
Grafico 12. Relaci?n entre la saturaci?n de O2 y PaO2
Fuente: Ospino A, 2012.
Las t?cnicas desarrolladas para alcanzar este prop?sito se implementaron por medio del Toolbox de ajuste de curvas de MATLAB llamado Curve Fitting Toolbox (cftool) que ofrece herramientas gr?ficas y funciones de l?nea de comandos para ajustar las curvas y superficies a los datos. La caja de herramientas le permite realizar el an?lisis exploratorio de datos, procesamiento previo y posterior a los datos del proceso, comparar modelos candidatos, y eliminar los valores at?picos.
Despu?s de crear un ajuste, se puede aplicar una variedad de m?todos de post-procesamiento para el trazado, interpolaci?n y extrapolaci?n, estimaci?n de intervalos de confianza, y el c?lculo de integrales y derivadas.
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Grafico 13. Entorno de Toolbox de ajuste de curvas con MATLAB.
Fuente: Ospino A, 2012.
En el entorno de trabajo del toolbox importamos los datos desde el espacio de trabajo en el entorno Matlab Curve Fitting Tool (llamado conjunto de datos). (Ver gr?fico 13)
Empleando el an?lisis de regresi?n, ajustamos mediante una funci?n el conjunto de datos representados por puntos. Y obtenemos una ecuaci?n que representa nuestro modelo de la curva de disociaci?n de hemoglobina.
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Grafico 14. Ajuste de funci?n matem?tica
Fuente: Ospino A, 2012.
Por todo lo anterior, para la simulaci?n del proceso, la funci?n obtenida que m?s se aproxima al modelo de curva es: Datos de ajuste de la curva disociaci?n de ox?geno en la sangre. PaO2=[18 21 23 26 30 40 48 59 80 100 ]; SO2=[30 35 40 50 60 73 80 90 95 98.4 ]; General model Fourier4:
PaO2 = a0 + a1*cos (SO2 *w) + b1*sin (SO2 *w) + a2*cos (2* SO2 *w) + b2*sin (2* SO2*w) + a3*cos (3* SO2*w) + b3*sin (3* SO2*w) + a4*cos (4* SO2*w) + b4*sin (4* SO2*w) Coefficients:
a0 = 51.78 a1 = 40.15 b1 = 0.3108 a2 = 19.28 b2 = 12.65 a3 = 4.656 b3 = 11.75 a4 = 0.09893 b4 = 4.838
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w = 0.06206
Goodness of fit: SSE: 9.823e-017 R-square: 1 Adjusted R-square: NaN RMSE: NaN
Una vez obtenida la ecuaci?n que se ajusta al comportamiento de la
curva se calcula cu?nto es la presi?n arterial de oxigeno actual seg?n el
valor de saturaci?n que se est? midiendo en el paciente.
Con este valor procedemos a interactuar con la f?rmula para hallar
en nuevo FiO2 que se necesita para estabilizar al paciente en un valor normal.
= 0.21
En el proceso para mezclar aire y ox?geno para producir el FiO2 se utilizaron mezcladores de aire y ox?geno. De esta forma el c?lculo de la FiO2 en ellos ser?a f?cil, mediante la f?rmula:
1+
0.21
=
+
As?, por ejemplo, si suministramos un flujo de O2 de 20 L/min y un flujo de aire de 40 L/min, tendremos un flujo total de gas de 60 L/min y un flujo real de O2 de 20 + 8,4 L/min, que supone, haciendo una simple divisi?n, una FiO2 de 0,47.
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