ASSISTENZA INFERMIERISTICA AL PAZIENTE CON INSUFFICIENZA RESPIRATORIA ACUTA : REVISIONE DELLA LETTERATURA SULLE STRATEGIE DI INTERVENTO E MONITORAGGIO

ABSTRACT Introduction: Acute respiratory failure (ARF) is one of the most frequent and complex emergencies in hospitals. Its management requires a timely and multidisciplinary approach, in which nursing plays a crucial role in early recognition of clinical deterioration and monitoring the effectiveness of respiratory therapies. The evolution of respiratory support techniques, from conventional oxygen therapy to invasive mechanical ventilation and, in the most severe cases, venovenous ECMO, requires advanced technical and decision-making skills, integrated with a solid evidence-based approach. At the same time, the introduction of artificial intelligence (AI) systems in mechanical ventilation, such as IntelliLung and X-Vent, opens new perspectives in the personalization of respiratory care. Materials and methods: A literature review was conducted using major international databases (PubMed, CINAHL) and reference guidelines (ERS, ATS, ELSO, SIAARTI). Studies on adult patients (>18 years) with acute respiratory failure treated with different respiratory support modalities were included, evaluating the impact of nursing care in relation to the complexity and invasiveness of the devices. The selection included randomized clinical trials, systematic reviews, meta-analyses, and guidelines published in English and Italian over the past twenty years. Objective: The objective of the review was to analyze the effectiveness of nursing intervention and monitoring strategies in acute respiratory failure, assessing how modulation of care, related to the level of respiratory support, influences clinical outcomes. The emerging role of artificial intelligence as a decision-support tool in mechanical ventilation was also explored. Results: The evidence collected indicates that proactive and structured nursing management improves survival and reduces the duration of mechanical ventilation. Guideline-titrated oxygen therapy reduces mortality in patients with COPD (O'Driscoll et al., 2017). The use of high-flow nasal cannula (HFNC) improves oxygenation and reduces the intubation rate compared to conventional therapy (Frat et al., 2015; Zhou, 2022). Noninvasive ventilation (NIV) has been shown to be effective in hypercapnic forms and cardiogenic pulmonary edema, reducing mortality and complications (Rochwerg et al., 2017). Protective ventilation strategies with low tidal volumes (4-6 ml/kg) and optimized PEEP reduce ventilator-induced lung injury (Yasuda, 2021). In refractory cases, vv-ECMO has proven to be crucial, improving survival in highly specialized centers (Combes et al., 2018). Finally, AI-based systems, such as IntelliLung, have demonstrated the ability to optimize ventilatory parameters and reduce setting errors. Conclusions: Nursing care tailored to the complexity of respiratory support is a key element in the management of ARF. The integration of intelligent technologies and evidence-based protocols improves clinical outcomes, reduces iatrogenic risks, and promotes predictive and personalized intensive care. The future of ARF management lies in the synergy between clinical expertise, monitoring capabilities, and technological innovation.

ABSTRACT Introduzione: L’insufficienza respiratoria acuta (IRA) rappresenta una delle emergenze più frequenti e complesse in ambito ospedaliero. La sua gestione richiede un approccio tempestivo e multidisciplinare, in cui l’assistenza infermieristica riveste un ruolo determinante nel riconoscimento precoce del deterioramento clinico e nel monitoraggio dell’efficacia delle terapie respiratorie. L’evoluzione delle tecniche di supporto respiratorio , dall’ossigenoterapia convenzionale alla ventilazione meccanica invasiva e , nei casi più gravi, all’ECMO veno-venosa , impone competenze tecniche e decisionali avanzate, integrate con un solido approccio evidence-based. Parallelamente, l’introduzione di sistemi di intelligenza artificiale (IA) nella ventilazione meccanica, come IntelliLung e X-Vent , apre nuove prospettive nella personalizzazione dell’assistenza respiratoria. Materiali e metodi: È stata condotta una revisione della letteratura sui principali database internazionali (PubMed, CINAHL) e sulle linee guida di riferimeno (ERS,ATS,ELSO,SIAARTI). Sono stati inclusi studi su pazienti adulti (>18 anni) affetti da insufficienza respiratoria acuta trattati con diverse modalità di supporto respiratorio, valutando l’impatto dell’assistenza infermieristica in relazione alla complessità e all’invasività dei dispositivi. La selezione ha compreso trial clinici randomizzati, revisioni sistematiche, meta-analisi e linee guida pubblicate in lingua inglese e italiana negli utili vent’anni. Obiettivo : L’obiettivo della revisione è stato analizzare l’efficacia delle strategie di intervento e monitoraggio infermieristico nell’IRA, valutando come la modulazione dell’assistenza, correlata al livello di supporto respiratorio, influenzi gli outcome clinici. È stato inoltre approfondito il ruolo emergente dell’intelligenza artificiale come strumento di supporto decisionale nella ventilazione meccanica. Risultati: Le evidenze raccolte indicano che una gestione infermieristica proattiva e strutturata migliora la sopravvivenza e riduce la durata della ventilazione meccanica . L’ossigenoterapia titolata secondo linee guida riduce la mortalità nei pazienti con BPCO (O’Driscoll et al.,2017). L’uso della High-Flow Nasal Cannula (HFNC) migliora l’ossigenazione e riduce il tasso di intubazione rispetto alla terapia convenzionale (Frat et al.,2015 ; Zhou,2022). La ventilazione non invasiva (NIV) si conferma efficace nelle forme ipercapniche e nell’edema polmonare cardiogeno con una riduzione di mortalità e complicanze (Rochwerg et al.,2017). Le strategie di ventilazione protettiva con bassi volumi correnti (4-6 ml/kg) e PEEP ottimizzata riducono il danno polmonare indotto dal ventilatore (Yasuda,2021). Nei casi refrattari, la vv-ECMO si è dimostrata determinante migliorando la sopravvivenza nei centri altamente specializzati (Combes et al.,2018). Infine, i sistemi basati su IA, come IntelliLung, hanno mostrato la capacità di ottimizzare i parametri ventilatori e ridurre gli errori di impostazione. Conclusioni: L’assistenza infermieristica modulata in base alla complessità del supporto respiratorio rappresenta un elemento cardine nella gestione dell’IRA. L’integrazione di tecnologie intelligenti e protocolli fondati sull’evidenza consente di migliorare gli outcome clinici, ridurre i rischi iatrogeni e promuovere una medicina intensiva predittiva e personalizzata. Il futuro della gestione dell’IRA risiede nella sinergia tra competenza clinica, capacità di monitoraggio e innovazione tecnologica.