SOCIEDAD
Polémica en Londres: más de un centenar de policías renunciaron a portar armas letales
Dos policías patrullan el centro de Londres (Foto: EFE)Dos policías londinenses montan guardia ante la sede de Scotland Yard (Foto: EFE)

Más de un centenar de policías de Londres renunciaron a portar armas letales, en una polémica decisión que causó sorpresa en la sociedad británica. La medida fue dispuesta tras la inculpación por asesinato de un compañero, que mató durante un operativo a un joven afrobritánico hace un año.
El policía inculpado se presentó ante la justicia el jueves pasado por el asesinato de Chris Kaba, de 24 años.
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Kaba, que no iba armado, murió el 5 de septiembre de 2022 por un disparo de un policía, en el sudoeste de Londres.
Según la policía, la matrícula del auto de Kaba fue detectada por una cámara que indicó que se trataba de un vehículo relacionado con un incidente con armas de fuego.
La ministra del Interior británico respaldó a los policías de Londres
Tras esta iniciativa de protesta, muy inusual, la ministra del Interior, Suella Braverman, expresó su “apoyo total” a los policías armados que “arriesgan su vida para garantizar nuestra seguridad”.
Estos agentes, que “deben tomar decisiones en una fracción de segundo bajo una presión extraordinaria” no “deben temer acabar en el banquillo de los acusados por haber cumplido con su deber”, añadió.
La mayoría de los 34.000 policías de Londres no van armados. De los que portan armas, “muchos están preocupados” por las posibles consecuencias de estos procesamientos, afirmó un portavoz de Scotland Yard.
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“Un cierto número de agentes” decidieron renunciar a su autorización de portar armas “para tener tiempo de reflexionar sobre su posición”, dijo el portavoz.
Según la BBC, serían más de 100 agentes.

SOCIEDAD
Con un método innovador, logra que sus pacientes dejen antes la terapia intensiva

Cada día que un paciente pasa en terapia intensiva conectado a un respirador sube el riesgo de que sea víctima de una infección intrahospitalaria. La posibilidad de reducir ese margen, que puede significar la diferencia entre la vida y la muerte, es clave. Con esa premisa, en el Hospital de Clínicas de la Universidad de Buenos Aires comprobaron que mediante el uso de la inteligencia artificial esa meta es posible.
Ha transcurrido aproximadamente un año desde que la división de Terapia Intensiva, a cargo de Célica Irrazábal, decidió empezar a utilizar este recurso, que consiste en la conexión de un software específico al respirador. Ese vínculo permite adaptar milimétricamente el rendimiento del artefacto para que sea óptimo, lo que redunda en que el paciente pueda recibir menos sedación.
“Cuando una persona presenta insuficiencia respiratoria, significa que sus pulmones no pueden llevar suficiente oxígeno a la sangre. El uso de ventilación mecánica permite suplir esta función hasta que la causa de la insuficiencia respiratoria sea resuelta. Durante este período es muy importante la adaptación del paciente al ventilador para mejorar los síntomas y reducir las complicaciones”, explica Irrazábal.
La experta agregó que “esta adaptación se logra sincronizando la respiración del paciente con el trabajo del ventilador mecánico, utilizando fármacos sedantes y frecuentemente drogas relajantes musculares. Está probado que durante el tiempo de ventilación mecánica, pueden surgir asincronías entre la respiración del paciente y el funcionamiento del ventilador, que suelen prolongar la necesidad de utilizar el ventilador mecánico, la permanencia en terapia intensiva y el aumento consecuente de la morbi-mortalidad asociada”.
El sistema de inteligencia artificial incorporado, mediante el uso de algoritmos monitorea en tiempo real las propiedades mecánicas del sistema respiratorio y la interacción entre el ventilador mecánico y el paciente, para detectar las asincronías respiratorias que puedan surgir.

“Este software permite realizar modificaciones durante la ventilación mecánica y reduce la necesidad de drogas analgésicas y sedantes”, señala Irrazábal y también afirma que, si bien todavía no cuentan con estadísticas, ya están advirtiendo que el recurso repercute en el acortamiento de los días de respirador, facilita la salida del paciente del respirador y disminuye las complicaciones asociadas a la ventilación mecánica. “Intuitivamente ya lo podemos decir”, asegura.
Irrazábal se remonta a la época de la pandemia para recordar que entonces los tiempos de ventilación mecánica de los pacientes con Covid se habían duplicado. “Pasaron a ser de entre 10 y 15 días, en promedio, cuando antes era de una semana. Hemos tenido que volver a usar drogas que no utilizábamos hacía años. Ahora estamos tratando de volver a bajar esos tiempos y ya estamos advirtiendo una diferencia”, dice la experta.
-¿Cómo funciona esta inteligencia artificial?
-Es un sistema que monitorea la relación que tiene el respirador con el paciente. Cuando uno dice que hay que darle ventilación mecánica a un paciente parecería ser que sólo hay que enchufar un aparato y conectarlo a la persona. Pero no es sólo eso. Estos aparatos deben tener muchas propiedades que permitan inflar los pulmones del paciente para transportarle oxígeno a la sangre sin generar ningún daño, porque si no sería peor el remedio que la enfermedad.
-¿Cómo logran reducir ese margen de error?
-Hay distintos tipos de respiradores, distintos modos en la forma en que trabajan. Y lo más importante es que la sincronización del funcionamiento de un ventilador mecánico con la sincronización de la dinámica respiratoria de un paciente tiene que ser perfecta, milimétrica. Para lograr eso no siempre es fácil moviendo las variables que te brinda el aparato, entonces nosotros complementamos ese funcionamiento con el uso de drogas para que el paciente esté dormido, no tenga disconfort, sus músculos se relajen y quede completamente adaptado al respirador mecánico.
-¿Qué efecto producen esas drogas en los pacientes?
-La cantidad de drogas que tenemos que usar a veces es muy alta, no es igual para todos. Hay muchas variedades de enfermedades en los pulmones. Entonces esas dosis tan altas de medicación hacen que cuando el paciente resuelve su problema respiratorio no pueda salir del respirador porque no se ha despertado. Cuando lo logramos despertar tiene los músculos muy debilitados porque ha estado dormido, relajado y quieto absolutamente en la cama durante muchos días. Ese tiempo siempre va en desmedro de su fortaleza. Cuando apenas se despierta apenas se puede mover, hablar o tragar. Todo eso prolonga la estadía de los pacientes en terapia y las complicaciones que se asocian.
-¿El software vendría a intervenir en ese punto?
-Sí, permite que uno adapte el paciente al respirador y tal vez pueda disminuir las dosis de drogas al lograr una mejor adaptación, monitorizando distintas variables. Permite que a lo mejor uno ponga mucha menos dosis de fármacos y se acorten los tiempos de recuperación, lo que seguramente mejora los resultados finales.
-¿Qué información brinda este recurso?
-Va marcando y dice si uno puso mucha droga o puso menos. Y se va viendo si lo que se puso es mucho para el paciente y se puede ir bajando a la mejor situación posible. El software hace cálculos sobre la evolución del paciente antes, durante y lo que puede pasar después. Entonces nos va señalando también una línea terapéutica y permite tomar diferentes líneas de conducta para acercarse al objetivo.
-La inteligencia artificial termina siendo una aliada, en definitiva, contra las infecciones intrahospitalarias.
-Cada día de infección mecánica es un día en que un paciente puede tener una infección intrahospitalaria. La colonización por gérmenes del hospital en pacientes con ventilación mecánica aumenta un 20 por ciento por día. Uno podría decir que un paciente que viene “limpio” de afuera de la terapia intensiva, una vez que se le invade la vía aérea con un tubo y se lo conecta a un respirador, a los cinco días está colonizado por gérmenes intrahospitalarios. A partir de ahí la posibilidad de una neumonía es muy alta. Entonces cada día menos de ventilación mecánica que uno logre con un paciente es un día menos de riesgo.
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