Desarrollo y Simulación de un Algoritmo de Control Automatizado para Insulinoterapia de Urgencias Hiperglucémicas en Diabetes
DOI:
https://doi.org/10.17488/RMIB.41.2.1Palabras clave:
Sistema de infusión de insulina, control de glucosa en lazo cerrado, complicación diabética, cetoacidosis diabética, páncreas artificialResumen
El presente trabajo describe el desarrollo y simulación de un algoritmo para el control automático de la infusión de insulina en el manejo glucémico de pacientes con cetoacidosis diabética (CAD) y estado hiperosmolar hiperglucémi-co (EHH). Se programó un algoritmo que calcula la insulina necesaria para lograr un descenso glucémico de 50 mg/dL/h hasta llegar a glucemias de 250 mg/dL, para posteriormente mantenerlas en 220 mg/dL hasta la remisión de la patología. La simulación del software se realizó haciendo uso de registros glucémicos de 10 pacientes con CAD ma-nejados en el Hospital Juárez de México. Los resultados de la simulación mostraron una incidencia 6 veces menor de hipoglucemias, así como un 33.7% menos de insulina necesaria dentro del tratamiento, sin diferencias entre los descensos medios de glucosa por hora de las mediciones reales y simuladas. Este software propone un uso innova-dor de los llamados páncreas artificiales al aplicarlos en urgencias hiperglucémicas, implementando además el uso de la sensibilidad a la insulina como variable para el funcionamiento de los mismos. Los resultados demuestran que el algoritmo podría ser capaz de lograr un manejo glucémico apegado a las guías de tratamiento, generando un me-nor gasto de insulina y evitando hipoglucemias durante la terapéutica, con una posible aplicación en dispositivos biomédicos autónomos.
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Fayman M, Pasquel FJ, Umpierrez G. Management of hyperglycemic crises. Med Clin N Am. 2017; 103(3): 587-606.DOI: 10.1016/j.mcna.2016.12.011
Gosmanov AR, Gosmanova EO, Kitabchi AE. Hyperglycemic crises: Diabetic ketoacidosis (DKA), and hyperglycemic hyperosmolar state (HHS). Endotext [Internet]. 2018 May. Available from:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK279052/
Escobedo J, Rico B. Incidencia y letalidad de las complicaciones agudas y crónicas de la diabetes mellitus en México. Salud Públ Méx. 1996; 38(4): 236-242.
Domínguez M, Calderón MA, Matías R. Características clínico epidemiológicas de las complicaciones agudas de la diabetes en el servicio de urgencias del Hospital General de Atizapán. Rev Fac Med. 2013; 56(2): 25-36.
Karslioglu-French E, Donihi AC, Korytkowski MT. Diabetic ketoacidosis and hyperosmolar hyperglycemic syndrome: review of acute decompensated diabetes in adult patients. BMJ. 2019; 365: I1114. DOI: 10.1136/bmj.l1114
Kibachi AE, Umpierrez GE, Miles JM, Fisher JN. Hyperglycemic crises in adult patients with diabetes. Diabetes Care. 2009; 32(7): 13 35 -13 45 . DOI: 10.2337/dc09-9032
Ghimire P, Dhamoon AS. Ketoacidosis. StatPearls [Internet]. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing; 2020. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK534848/
Dhatariya KK, Vellanki P. Treatment of diabetic ketoacidosis (DKA)/ Hyperglycemic hyperosmolar state (HHS): Novel advances in the management of hyperglycemic crises (UK versus USA). Curr Diab Rep. 2017; 17(5). DOI: 10.1007/s11892-017-0857-4
Goguen J, Gilbert J. Hyperglycemic emergencies in adults. Can J Diabetes. 2018; 42: S109-S114. DOI: 10.1016/j.jcjd.2017.10.013
Fernández J, Galindo C, Barbacho J, Luque A. Automatic control systems in biomedical engineering. 1a ed. Springer International Publishing; 2018. DOI: 10.1007/978-3-319-75717-9
Thabit H, Hovorka R. Closed-loop insulin delivery in type 1 diabetes. Endocrinol Metab Clin N Am. 2012; 41: 105-117.DOI: 10.1016/j.ecl.2011.12.003
Waugh N, Adler A, Craigie I, Omer T. Closed loop system in type 1 diabetes. BMJ. 2018; 361: K1613. DOI: 10.1136/BMJ.K1613
Steil GM, Rebrin K, Darwin C, Hariri F, Saad MF. Feasibility of automating insulin delivery for the treatment of type 1 diabetes. Diabetes. 2006; 55(12): 3344-3350. DOI: 10.2337/db06-0419
Huyett LM, Dassau E, Zisser HC, Doyle FJ. Design and evaluation of a robust PID controller for a fully implantable artificial pancreas. Ind Eng Chem Res. 2015; 54(42): 10311-10321.DOI: 10.1021/acs.iecr.5b01237
Hu R, Li C. An improved PID algorithm based in insulin-on-board estimate for blood glucose control with type 1 diabetes. Comput Math Method M. 2015; 2015: 281589. DOI: 10.1155/2015/281589
Pisker JE, Lee JB, Daussau E, Seborg DE, Bradley PK, Gondhalekar R, et al. Randomized crossover comparison of personalized MPC and PID control algotihms for the artificial pancreas. Diabetes Care. 2016; 39(7): 1135-1142. DOI: 10.2337/dc15-2344
Kitabchi AE, Umpierrez GE, Murphy MB, Barrett EJ, Kreisberg RA, Malone JI, Wall BM. Management of hyperglycemic crisis in patients with diabetes. Diabetes Care. 2001; 24(1): 131-153.DOI: 10.2337/diacare.24.1.131
Luzi L, Barrett FJ Groop LC, Ferrannini F, DeFronzo RA. Metabolic effects of low-dose insulin therapy on glucose metabolism in diabetic ketoacidosis. Diabetes. 1988; 37(11): 1470.DOI: 10.2337/diab.37.11.1470
Davidson PC, Hebblewhite HR, Steed RD, Bode BW. Analysis of guidelines for basal-bolus insulin dosing: basal insulin, correction factor, and carbohydrate to insulin ratio. Endocr Pract. 2008; 14(9): 1095-1101. DOI: 10.4158/EP.14.9.1095
Steil GM, Palerm CC, Kurtz N, Voskanyan G, Roy A, Paz S, Kandeel FR. The effect of insulin feedback on closed loop glucose control. J Clin Endocrinol Metab. 2011; 96(5): 1402-1408.DOI: 10.1210/jc.2010-2578
Rasmussen CH, Roge RM, Ma Z, Thomsen M, Thorisdottir RL, Chen J-W, et al. Insulin aspart pharmacokinetics: An assessment of its variability and underlying mechanisms. Eur J Pharm Sci. 2014; 62: 65-75 . DOI: 10.1016/j.ejps.2014.05.010
Soeborg T, Rasmussen CH, Mosekilde E, Colding-Jorgensen M. Absorption kinetics of insulin after subcutaneous administration. Eur J Pharm Sci. 2009; 36(1): 78-90.DOI: 10.1016/j.ejps.2008.10.018
Mosekilde E, Jensen KS, Binder C, Pramming S, Thorsteinsson B. Modeling absorption kinetics of subcutaneous injected soluble insulin. J Pharm Biopharm. 1989; 17(1): 67-87.DOI: 10.1007/bf01059088
Flores E, Miranda MG, Villasís MA. El protocol de investigación VI: cómo elegir la prueba estadística adecuada. Estadística inferencial. Rev Alerg Mex. 2017; 64(3): 364-370.DOI: 10.29262/ram.v64i3.304
Jacobs PG, Youssef JE, Castle JR, Engle JM, Branigan DL, Johnson P, el al. Development of a fully automated closed loop artificial pancreas control system with dual pump delivery of insulin and glucagon. 33rd Annual International Conference of the IEEE EMBS; 2011 Aug 30 – Sep 03; Massachusetts, USA: IEEE; 2011.DOI: 10.1109/iembs.2011.6090127
Raghupathy P. Diabetic ketoacidosis in children and adolescents. Indian J Endocrinol Metab. 2015 (Suppl 1); S55-S57.DOI: 10.4103/2230-8210.155403
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