Care sunt abordările comune pentru măsurarea adâncimii anesteziei în aplicație clinică și cum evaluăm algoritmii utilizați?

Monitorizarea adâncimii anesteziei (DoA) în timp real în timpul intervenției chirurgicale clinice este crucială. Dacă adâncimea anesteziei nu este adecvată, pacienții pot experimenta conștientizare intraoperatorie, ceea ce duce la simptome de tulburare de stres post-traumatic la până la 70% dintre acești pacienți [1]. Pe de altă parte, dacă adâncimea anesteziei este prea adâncă, recuperarea postoperatorie poate fi întârziată, provocând potențial daune sistemului neuronal și chiar crescând mortalitatea postoperatorie [2].

Utilizarea electroencefalografiei (EEG) a devenit populară în domeniul anesteziei pentru a evalua cantitativ profunzimea anesteziei în timpul procedurilor chirurgicale. Figura 1 arată modificările care ar fi observate într-un EEG la sedare.

Figura 1. Modificări ale EEG la sedare/hipnoză [3].

Mai multe dispozitive comerciale sunt disponibile pentru a monitoriza profunzimea anesteziei care utilizează diverși algoritmi EEG cantitativi pentru a converti ieșirea EEG într-o scară numerică sau o categorie de litere, care poate fi utilizată de anesteziști în timp real pentru a ghida dozarea anesteziei, pentru a preveni conștientizarea chirurgicală neintenționată și pentru a evita anestezia ușoară sau prea profundă. Acestea includ BIS (bazat pe indicele BIS de la Medtronic, SUA), Narcotrend (bazat pe analiza spectrală și recunoașterea modelelor de către Narcotrend-Gruppe, Germania), Entropy (bazat pe măsurătorile de entropie de către GE Healthcare) și SEDLine (bazat pe analiza spectrală de către Masimo Corporation), fiecare dintre acestea fiind descris mai jos.

Indicele bispectral (BIS)

BIS este un indice adimensional care este calculat din semnalul EEG și variază de la 100 (menit să indice complet treaz) la 0 (menit să indice nicio activitate EEG) și utilizat în produse comerciale. În timpul anesteziei, sunt recomandate valori între 40 și 60 pentru a minimiza probabilitatea de conștientizare și pentru a evita anestezia profundă și efectele sale secundare. Un sub-parametru cunoscut sub numele de raport de suprimare (SR) este, de asemenea, dat de algoritmul BIS. SR este o estimare a nivelului de suprimare a exploziei, descriind procentul de urme EEG anterioare de 63 de secunde care este izoelectrică. Se arată că se corelează puternic cu calculele de suprimare a exploziilor preluate din înregistrările EEG standard [4].

BIS este un algoritm proprietar și detalii complete despre modul exact în care este calculat acest parametru nu sunt disponibile, deși se presupune că depinde de bispectru, care este diferența de fază calculată între semnalele la diferite frecvențe. Un studiu recent susține că a făcut inginerie inversă a algoritmului și, în mod surprinzător, a constatat că scorul BIS calculat de implementările lor nu depinde de bispectrul, așa cum este anunțat, ci că valorile BIS sunt controlate în mare parte de puterea semnalului în benzile gamma inferioare (30-47 și 40-47 Hz) [5]! Cu toate acestea, deoarece algoritmul BIS original nu este făcut public, este greu să se ajungă la o concluzie cu privire la modul exact în care BIS este calculat.

Măsuri bazate pe entropie

Se crede că EEG poate fi descris mai bine folosind dinamica neliniară decât măsurile liniare simple, cum ar fi analiza spectrală de putere. O modalitate de a măsura dinamica neliniară este utilizarea entropiei. Mai multe variante ale măsurătorilor de entropie atât în domeniul timpului, cât și al frecvenței, inclusiv entropia spectrală, entropia eșantionului, entropia aproximativă etc. De exemplu, entropia spectrală, care este o măsură a regularității frecvenței semnalelor EEG, este obținută prin aplicarea entropiei Shannon la spectrul de putere al EEG. Monitorul DoA dezvoltat de GE Healthcare împarte entropia spectrală în entropie relativă (RE), care este o măsură care analizează activitatea creierului și activitatea musculară în intervalul de frecvență de la 0 la 47 Hz și entropia de stare (SE), care analizează doar activitatea creierului în intervalul de frecvență de la 0 la 32 Hz. Acești indici sunt apoi utilizați pentru a clasifica EEG, așa cum se arată în Figura 2.

Figura 2: Clasificarea EEG pe baza RE și SE [6].

Frecvența marginii spectrale (SEF)

SEF este o măsură a frecvenței la care se concentrează un anumit procent din puterea totală EEG. De exemplu, SEF90 și SEF95 sunt derivate prin calcularea frecvenței care separă 90% și 95% din aria spectrului de putere de 10% și, respectiv, 5% din suprafață. Valorile mai mici ale SEF indică un nivel mai profund de anestezie. Cu toate acestea, se subliniază că SEF este puternic dependent de filtrele aplicate semnalului EEG brut și reflectă slab centrul distribuției spectrului de putere și activitățile din benzile de frecvență joasă. De asemenea, comprimă forma de undă EEG într-un singur număr, pierzând informații despre frecvențele EEG mai lente. Studiile au arătat că SEF se poate corela strâns cu concentrațiile serice ale anumitor anestezice, cum ar fi tiopentalul, etomidat și fentanilul, dar poate ascunde și schimbări ale activității EEG de la banda alfa la benzile de joasă frecvență.

Frecvența mediană (MF)

Frecvența mediană este definită ca frecvența unui spectru de putere la care 50% din putere este la frecvențe mai joase și 50% din putere este la frecvențe mai mari. MF a fost una dintre primele măsuri EEG procesate introduse în uz clinic și, de obicei, frecvența medie a pacienților treji este la un nivel de 12 Hz. În timpul anesteziei, frecvența mediană se schimbă la niveluri mai mici, cu frecvențe de aproximativ 2-3 Hz, adică valori MF mai mici indică un nivel mai profund de anestezie. Studiile au arătat că MF este eficient în cuantificarea adâncimii anesteziei cu diverse anestezice și s-a constatat că funcționează mai bine în comparație cu frecvența marginii spectrale atunci când a fost utilizat etomidatul. Cu toate acestea, unele studii sugerează că o distribuție multimodală complexă, cum ar fi spectrul de putere EEG, nu poate fi descrisă printr-o singură valoare, dar schimbările brute ale spectrului de putere pot fi determinate în mod rezonabil folosind MF.

Figura 3. Ilustrarea unui spectru de putere EEG. MEF este frecvența care împarte curba spectrului de putere în jumătate. SEF80 împarte curba în 90% și 10% [3 Toner și Bein 2006].

Evaluarea algoritmilor

După cum am menționat anterior, detaliile algoritmice exacte utilizate în aceste dispozitive nu sunt cunoscute, deoarece sunt brevetate, deși sunt disponibile unele informații despre tipul de măsuri EEG pe care le folosesc pentru a ajunge la un singur număr/literă. În plus față de cei descriși, continuă să fie propuși noi algoritmi pentru a măsura adâncimea anesteziei. Cele mai multe dintre aceste măsuri se bazează în mod similar pe analiza entropiei/complexității și analiza spectrală a puterii [de exemplu, vezi 7-9]. Cu toate acestea, mai mulți factori, cum ar fi vârsta pacientului, sexul, istoricul medical și tipul și doza de agenți anestezici utilizați pot afecta semnalul EEG și, prin urmare, poate fi dificil să interpretați cu acuratețe aceste semnale și să le utilizați pentru a determina nivelul de conștiință al pacientului. Nu există studii de validare la scară largă care să țină cont de acești factori, iar metodele propuse sunt de obicei testate pe eșantioane de dimensiuni mai mici și nu iau în considerare factorii menționați mai sus. În plus, există o lipsă de protocoale standardizate pentru monitorizarea și interpretarea acestor semnale, ceea ce poate duce la inconsecvențe în date și rezultate.

Cum putem măsura eficient succesul acestor măsuri? O modalitate este să ne uităm la anumite rezultate clinice. Acestea pot include incidența conștientizării în timpul anesteziei, disfuncția cognitivă postoperatorie (POCD), delirul postoperator și apariția complicațiilor postoperatorii, inclusiv mortalitatea. În plus, durata recuperării postoperatorii, durata spitalizării și costul îngrijirii postoperatorii pot fi, de asemenea, utilizate ca indicatori ai rezultatelor postoperatorii. Într-o postare ulterioară vom analiza evaluările cunoscute pentru a sublinia succesul actual și provocările rămase.

Referinţe

1. Leslie, Kate, et al. „Efectul monitorizării indicelui bispectral asupra supraviețuirii pe termen lung în studiul B-conștient.” Anestezie și analgezie 110.3 (2010): 816-822.
2. Wang, Gang, et al. „Monitorizarea adâncimii anesteziei prin utilizarea măsurătorilor hemodinamice cerebrale bazate pe algoritmul de entropie a eșantionului.” Tranzacții IEEE privind ingineria biomedicală 67.3 (2019): 807-816.
3. Tonner, PH și B. Bein. „Parametri electroencefalografici clasici: frecvența mediană, frecvența marginii spectrale etc.” Cele mai bune practici și cercetare Anesteziologie clinică 20.1 (2006): 147-159.
4. Cottenceau, Vincent, et al. „Utilizarea indicelui bispectral pentru monitorizarea comei barbiturice la pacienții cu leziuni cerebrale severe cu hipertensiune intracraniană refractară.” Anestezie și analgezie 107.5 (2008): 1676-1682.
5. Connor CW (octombrie 2022). „Reimplementarea deschisă a algoritmilor BIS pentru adâncimea anesteziei”. Anestezie și analgezie. 135 (4): 855–864. doi:10.1213/ANE.000000000000006119. PMC 9481655. PMID 35767469.
6. https://clinicalview.gehealthcare.com/quick-guide/entropy-monitoring-valuable-tool-guiding-delivery-anesthesia
7. Ferenets, Rain, et al. „Compararea măsurătorilor de entropie și complexitate pentru evaluarea adâncimii sedării.” Tranzacții IEEE privind ingineria biomedicală 53.6 (2006): 1067-1077.
8. Wei, Qin, et al. „Analiza EEG prin descompunere în mod empiric multivariat pentru adâncimea anesteziei pe baza entropiei probei.” Entropia 15.9 (2013): 3458-3470.
9. Zhang, X-S., Rob J. Roy și Erik W. Jensen. „Complexitatea EEG ca măsură a adâncimii anesteziei pentru pacienți.” Tranzacții IEEE privind ingineria biomedicală 48.12 (2001): 1424-1433.