Prevención de lesiones por presión

RETOS

  • La prevalencia de las IAAS es del 27% en la UCI, frente al 6-18,5% en la hospitalización (1).
  • El aumento de la temperatura y la humedad de la piel incrementa el riesgo de que se rompa (2)
  • Los pacientes ingresados en la UCI corren mayor riesgo de sufrir lesiones por presión (3)

SOLUCIONES

SISTEMA ALTERNANTE DE 3 CELDAS CON CICLO DE 7,5 MINUTOS

Desinfla una celda cada vez para garantizar una eliminación segura y completa, evitando que se toque fondo, a la vez que se mantiene un intervalo que simula el movimiento natural del cuerpo.

PRESIÓN CERO

La tecnología alternante de 3 celdas crea presión cero eliminando la presión periódicamente bajo el cuerpo sobre la celda desinflada.

GESTIÓN DEL MICROCLIMA (MCM)

Ayuda a mantener la temperatura natural del cuerpo utilizando un flujo de aire, optimizando la temperatura y la humedad de la piel.

AUTOMATIC FOWLER BOOST​

Evita el hundimiento al aumentar el aire en la zona de asiento cuando se eleva el respaldo.
 
- Punto único:Infla un flujo constante de aire cuando el respaldo se eleva 30 grados.
- Lineal:Infla el aire de forma continua y gradual cuando el respaldo se eleva de 11 a 46 grados.


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1. Tervo-Heikkinen TA, Heikkilä A, Koivunen M, Kortteisto TR, Peltokoski J, Salmela S, Sankelo M, Ylitörmänen TS, Junttila K. Pressure injury prevalence and incidence in acute inpatient care and related risk factors: A cross-sectional national study. Int Wound J. 2022 May;19(4):919-931. doi: 10.1111/iwj.13692. Epub 2021 Oct 4. PMID: 34605185; PMCID: PMC9013578

2. YUSUF, Saldy, Mayumi OKUWA, Yoshie SHIGETA, et al. Microclimate and development of pressure ulcers and superficial skin changes. International Wound Journal [online]. 2015, 12(1), 40-46 [cit. 2018-06-13]. DOI: 10.1111/iwj.12048. ISSN 17424801.

3. Deschepper M, Labeau SO, Waegeman W, Blot SI; DecubICUs study Team, the European Society of Intensive Care Medicine ESICM Trials Group collaborators. Heterogeneity hampers the identification of general pressure injury risk factors in intensive care populations: A predictive modelling analysis. Intensive Crit Care Nurs. 2022 Feb;68:103117. doi: 10.1016/j.iccn.2021.103117. Epub 2021 Aug 13. PMID: 34393009.