Ecuación de Starling

De Wikipedia, la enciclopedia libre
Saltar a: navegación, búsqueda

Formulada en 1896, por el fisiólogo británico Ernest Starling, la ecuación de Starling ilustra el rol de las fuerzas hidrostáticas y oncóticas (llamadas también fuerzas de Starling) en el movimiento del flujo a través de las membranas capilares. Permite predecir la presión de filtración neta para un determinado líquido en los capilares. La ecuación es:

\ Q = K_f ( [P_c - P_i] - R [\pi_c - \pi_i] )

siendo:

  • Kf, el coeficiente de filtración, que expresa la permeabilidad de la pared capilar para los líquidos,
  • Pc, es la presión hidrostática capilar,
  • Pi, es la presión hidrostática intersticial,
  • R, es el coeficiente de reflexión,un valor que es índice de la eficacia de la pared capilar para impedir el paso de proteínas y que, en condiciones normales, se admite que es igual a 1, lo que significa que es totalmente impermeable a las mismas y en situaciones patológicas inferior a 1, hasta alcanzar el valor 0 cuando puede ser atravesado por ellas sin dificultad.
  • πc, es la presión oncótica capilar,
  • πi, es la presión oncótica intersticial,

Todas las presiones son medidas en milímetros de mercurio (mm Hg), y el coeficiente de filtración se mide en milílitros por minuto por milímetros de mercurio (mL·min-1·mm Hg-1). Por ejemplo:

  • Presión hidrostática arteriolar (Pc) =37 mm Hg
  • Presión hidrostática venular (Pc) = 17 mm Hg

Según la ecuación, P(Q)arteriolar=(37-1)+(0-25)=11 y P(Q) venular= (17-0)+(0-25)= -9. La filtración es por ello mayor que la reabsorción. La diferencia es recuperada para el torrente circulatorio por el sistema linfático.

La solución a la ecuación es el flujo de agua desde los capilares al intersticio (Q). Si es positiva, el flujo tenderá a dejar el capilar (filtración). SI es negativo, el flujo tenderá a entrar al capilar (absorción). Esta ecuación tiene un importante número de implicaciones fisiológicas, especialmente cuando los procesos patológicos alteran de forma considerable una o más de estas variables.