RESUMO
La baja presión barométrica y de oxígeno son características principales del ambiente de gran altura. La falla de los mecanismos de acomodación pueden causar Mal Agudo de Montaña (MAM). En Chile miles de trabajadores se trasladan desde el nivel del mar al trabajo a gran altura y muchos de ellos sufren MAM (10 a 75 por ciento). Para determinar si acaso la hemodinámica, parámetros respiratorios y el cuestionario de autoevaluación Lake Louise (LLQ) medidos a una altitud simulada en una cámara hipobárica puede predecir el desarrollo de MAM, 126 voluntarios sanos fueron estudiados. Se les realizó un examen médico, medición de parámetros antropométricos, presión arterial, frecuencia cardíaca, saturación de oxígeno transcutánea, frecuencia respiratoria, volumen corriente, Ti/Ttot (tiempo inspiratorio/tiempo total del ciclo ventilatorio) y Vt/ti (volumen corriente/tiempo inspiratorio) y respondieron un cuestionario acerca de síntomas MAM. Empleando un modelo de regresión logística múltiple, se encontró que utilizando el género, edad, saturación de oxígeno transcutánea y LLQ obtenidos a gran altitud simulada en la cámara, se puede predecir el inicio de MAM con una sensibilidad del 87 por ciento y una especificidad de 64 por ciento.
Low barometric and oxygen pressure are major characteristics of the altitude environment. Failure of the accommodation mechanisms may cause Acute Mountain Sickness (AMS). In Chile thousands of workers commute from sea level to work at high altitude, and many of them suffer from AMS (10 to 75%). To determine whether haemodinamics, respiratory parameters and Lake Louise self reported Questionnaire (LLQ) measured at simulated altitude in a hypobaric chamber can predict the development of AMS, 126 healthy volunteers were studied. They had medical examination, measurement of anthropometric parameters, arterial blood pressure, cardiac rate, transcutaneous oxygen blood saturation, respiratory rate, tidal volume, Ti/Ttot (inspiratory time/total respiratory time) and Vt/ti (tidal volume/inspiratory time) and answered a questionnaire about AMS symptoms. Using a multiple logistic regression model, we found that using gender, age, oxygen blood saturation and LLQ obtained at simulated high altitude in thechamber, we may predict the onset of AMS at altitude with an 87% sensitivity and a 64% specificity.