Je, ni mbinu gani za kawaida za kupima kina cha anesthesia katika matumizi ya kliniki na tunatathminije algorithms zinazotumiwa?

Kufuatilia kina cha anesthesia (DoA) katika muda halisi wakati wa upasuaji wa kliniki ni muhimu. Ikiwa kina cha anesthesia haifai, wagonjwa wanaweza kupata ufahamu wa ndani ya upasuaji, na kusababisha dalili za ugonjwa wa mkazo wa baada ya kiwewe hadi 70% ya wagonjwa kama hao [ 1]. Kwa upande mwingine, ikiwa kina cha anesthesia ni kirefu sana, kupona baada ya upasuaji kunaweza kuchelewa, na hivyo kusababisha madhara kwa mfumo wa neva na hata kuongeza vifo vya baada ya upasuaji [2].

Matumizi ya electroencephalography (EEG) imekuwa maarufu katika uwanja wa anesthesia ili kutathmini kwa kiasi kina cha anesthesia wakati wa taratibu za upasuaji. Kielelezo 1 kinaonyesha mabadiliko ambayo yangezingatiwa katika EEG wakati wa kutuliza.

Kielelezo 1. Mabadiliko katika EEG juu ya sedation/hypnosis [3].

Vifaa kadhaa vya kibiashara vinapatikana ili kufuatilia kina cha anesthesia kinachotumia algoriti mbalimbali za EEG kubadilisha pato la EEG kuwa kipimo cha nambari au kategoria ya herufi, ambayo inaweza kutumiwa na wataalamu wa anesthesiologists katika muda halisi ili kuongoza kipimo cha anesthesia, kuzuia ufahamu usiotarajiwa wa upasuaji na kuepuka anesthesia nyepesi au ya kina kupita kiasi. Hizi ni pamoja na BIS (Kulingana na faharasa ya BIS na Medtronic, USA), Narcotrend (Kulingana na uchanganuzi wa spectral na utambuzi wa muundo na Narcotrend-Gruppe, Ujerumani), Entropy (Kulingana na hatua za entropy na GE Healthcare) na SEDLine (Kulingana na uchanganuzi wa spectral na Masimo Corporation), ambayo kila moja imeelezewa hapa chini.

Fahirisi ya bispectral (BIS)

BIS ni faharisi isiyo na mwelekeo ambayo imehesabiwa kutoka kwa ishara ya EEG na ni kati ya 100 (inayokusudiwa kuonyesha macho kabisa) hadi 0 (inayokusudiwa kuonyesha hakuna shughuli za EEG) na kutumika katika bidhaa za kibiashara. Wakati wa anesthesia, maadili kati ya 40 na 60 yanapendekezwa ili kupunguza uwezekano wa ufahamu na kuepuka anesthesia ya kina na madhara yake. Kigezo kidogo kinachojulikana kama uwiano wa kukandamiza (SR) pia hutolewa na algorithm ya BIS. SR ni makadirio ya kiwango cha ukandamizaji wa kupasuka, ikielezea asilimia ya ufuatiliaji wa EEG wa sekunde 63 uliotangulia ambao ni isoumeme. Inaonyeshwa kuhusiana sana na mahesabu ya ukandamizaji wa kupasuka yaliyochukuliwa kutoka kwa rekodi za kawaida za EEG [4].

BIS ni algorithm ya wamiliki na maelezo kamili juu ya jinsi kigezo hiki kinavyohesabiwa haipatikani ingawa inapaswa kutegemea bispectrum, ambayo ni tofauti ya awamu iliyohesabiwa kati ya ishara kwa masafa anuwai. Utafiti wa hivi karibuni unadai kuwa umebadilisha algorithm na cha kushangaza, iligundua kuwa alama ya BIS kama ilivyohesabiwa na utekelezaji wao haitegemei bispectrum kama ilivyotangazwa lakini kwamba maadili ya BIS yanadhibitiwa zaidi na nguvu ya ishara katika bendi za chini za gamma (30-47 na 40-47 Hz) [5]! Walakini, kwa kuwa algorithm asili ya BIS haijawekwa hadharani ni ngumu kufikia hitimisho lolote juu ya jinsi BIS inavyohesabiwa haswa.

Hatua za msingi wa entropy

Inaaminika kuwa EEG inaweza kuelezewa vyema kwa kutumia mienendo isiyo ya mstari kuliko hatua rahisi za mstari kama vile uchanganuzi wa spectral ya nguvu.. Njia moja ya kupima mienendo isiyo ya mstari ni kwa kutumia entropy. Lahaja kadhaa za vipimo vya entropy kwa wakati na kikoa cha masafa ikiwa ni pamoja na entropy ya spectral, entropy ya sampuli, entropy ya takriban n.k zimetumika kupima DoA. Kwa mfano, entropy ya spectral, ambayo ni kipimo cha kawaida ya mzunguko wa ishara za EEG, hupatikana kwa kutumia entropy ya Shannon kwa wigo wa nguvu wa EEG. Kichunguzi cha DoA kilichotengenezwa na GE Healthcare hugawanya entropy ya spectral katika entropy ya jamaa (RE), ambayo ni kipimo kinachoangalia shughuli za ubongo na shughuli za misuli katika masafa kutoka 0 hadi 47 Hz na entropy ya hali (SE), ambayo inaangalia tu shughuli za ubongo katika masafa kutoka 0 hadi 32 Hz. Fahirisi hizi hutumiwa kuainisha EEG kama inavyoonyeshwa kwenye Mchoro 2.

Kielelezo 2 : Uainishaji wa EEG kulingana na RE na SE [6].

Mzunguko wa makali ya spectral (SEF)

SEF ni kipimo cha mzunguko ambao asilimia fulani ya jumla ya nguvu ya EEG imejilimbikizia. Kwa mfano, SEF90 na SEF95 hutolewa kwa kuhesabu mzunguko unaotenganisha 90% na 95% ya eneo la wigo wa nguvu kutoka kwa 10% na 5% ya eneo, kwa mtiririko huo. Viwango vya chini vya SEF vinaonyesha kiwango cha kina cha anesthesia. Walakini, inaelezwa kuwa SEF inategemea sana vichungi vinavyotumiwa kwa ishara mbichi ya EEG na haionyeshi vizuri katikati ya usambazaji wa wigo wa nguvu na shughuli katika bendi za masafa ya chini. Pia hukandamiza muundo wa wimbi la EEG kuwa nambari moja, ikipoteza habari juu ya masafa ya polepole ya EEG. Uchunguzi umeonyesha kuwa SEF inaweza kuhusiana kwa karibu na viwango vya seramu vya anesthetics fulani kama vile thiopental, etomidate, na fentanyl, lakini pia inaweza kuficha mabadiliko katika shughuli za EEG kutoka kwa bendi ya alpha hadi bendi za masafa ya chini.

Mzunguko wa wastani (MF)

Mzunguko wa wastani hufafanuliwa kama mzunguko wa wigo wa nguvu ambapo 50% ya nguvu iko kwenye masafa ya chini na 50% ya nguvu iko kwenye masafa ya juu. MF ilikuwa mojawapo ya hatua za kwanza za EEG zilizochakatwa kuletwa kwa matumizi ya kliniki na kwa kawaida, mzunguko wa wastani wa wagonjwa walio macho huwa katika kiwango cha 12 Hz. Wakati wa anesthesia, mzunguko wa wastani hubadilika hadi viwango vya chini, na masafa ya karibu 2-3 Hz yanapatikana, yaani, maadili ya chini ya MF yanaonyesha kiwango cha kina cha anesthesia. Uchunguzi umeonyesha kuwa MF ni nzuri katika kupima kina cha anesthesia na anesthetics mbalimbali, na iligundulika kufanya vizuri zaidi ikilinganishwa na mzunguko wa makali ya spectral wakati etomidate ilitumiwa. Walakini, tafiti zingine zinaonyesha kuwa usambazaji changamano wa anuwai kama wigo wa nguvu wa EEG hauwezi kuelezewa na thamani moja, lakini mabadiliko ya jumla katika wigo wa nguvu yanaweza kuamua kwa kutumia MF.

Kielelezo 3. Mchoro wa wigo wa nguvu wa EEG. MEF ni masafa ambayo hugawanya curve ya wigo wa nguvu kuwa nusu. SEF80 inagawanya curve katika 90% na 10% [3 Tonner na Bein 2006].

Kutathmini algorithms

Kama ilivyoelezwa hapo awali, maelezo halisi ya algoriti yanayotumiwa katika vifaa hivi hayajulikani kwani ni ya wamiliki, ingawa habari zingine zinapatikana juu ya aina ya hatua za EEG wanazotumia kufikia nambari / barua moja. Mbali na zile zilizoelezewa, algorithms mpya zinaendelea kupendekezwa kupima kina cha anesthesia. Nyingi za hatua hizi vile vile zinategemea uchambuzi wa entropy/ugumu na uchanganuzi wa spectral ya nguvu [kwa mfano tazama 7-9]. Hata hivyo, mambo kadhaa kama vile umri wa mgonjwa, jinsia, historia ya matibabu, na aina na kipimo cha mawakala wa anesthetic wanaotumiwa yanaweza kuathiri ishara ya EEG na kwa hivyo inaweza kuwa changamoto kutafsiri kwa usahihi ishara hizi na kuzitumia kuamua kiwango cha fahamu cha mgonjwa. Masomo makubwa ya uthibitishaji wa uhasibu wa mambo haya hayapo na njia zilizopendekezwa kawaida hujaribiwa kwa saizi ndogo za sampuli na sio uhasibu kwa sababu zilizotajwa hapo juu. Zaidi ya hayo, kuna ukosefu wa itifaki sanifu za ufuatiliaji na kutafsiri ishara hizi, ambayo inaweza kusababisha kutofautiana kwa data na matokeo.

Tunawezaje kupima kwa ufanisi mafanikio ya hatua hizi? Njia moja ni kuangalia matokeo fulani ya kliniki. Hizi zinaweza kujumuisha matukio ya ufahamu wakati wa anesthesia, dysfunction ya utambuzi baada ya upasuaji (POCD), delirium baada ya upasuaji, na kutokea kwa matatizo ya baada ya upasuaji, ikiwa ni pamoja na vifo. Zaidi ya hayo, muda wa kupona baada ya upasuaji, urefu wa kukaa hospitalini, na gharama ya utunzaji wa baada ya upasuaji pia inaweza kutumika kama viashiria vya matokeo ya baada ya upasuaji. Katika chapisho linalofuata la blogi tutaangalia tathmini zinazojulikana ili kuelezea mafanikio ya siku hizi na changamoto zilizobaki.

Marejeo

1. Leslie, Kate, et al. “Athari za ufuatiliaji wa faharasa ya bispectral juu ya maisha ya muda mrefu katika jaribio la B-ujuzi.” Anesthesia & Analgesia 110.3 (2010): 816-822.
2. Wang, Genge, et al. “Kufuatilia kina cha anesthesia kupitia utumiaji wa vipimo vya hemodynamic vya ubongo kulingana na sampuli ya entropy algorithm.” Shughuli za IEEE juu ya Uhandisi wa Biomedical 67.3 (2019): 807-816.
3. Tonner, P. H., na B. Bein. “Vigezo vya kawaida vya electroencephalographic: masafa ya wastani, masafa ya makali ya spectral nk.” Mazoezi Bora na Utafiti wa Anesthesiolojia ya Kliniki 20.1 (2006): 147-159.
4. Cottenceau, Vincent, et al. “Matumizi ya fahirisi ya bispectral kufuatilia kukosa fahamu kwa barbiturate kwa wagonjwa waliojeruhiwa sana na ubongo walio na shinikizo la damu la ndani ya kinzani.” Anesthesia & Analgesia 107.5 (2008): 1676-1682.
5. Connor CW (Oktoba 2022). “Utekelezaji wa wazi wa algorithms ya BIS kwa kina cha anesthesia”. Anesthesia na Analgesia. 135 (4): 855–864. doi:10.1213/ANE.0000000000006119. PMC 9481655. PMID 35767469.
6. https://clinicalview.gehealthcare.com/quick-guide/entropy-monitoring-valuable-tool-guiding-delivery-anesthesia
7. Ferenets, Mvua, et al. “Ulinganisho wa entropy na hatua za ugumu kwa tathmini ya kina cha sedation.” Miamala ya IEEE juu ya Uhandisi wa Biomedical 53.6 (2006): 1067-1077.
8. Wei, Qin, et al. “Uchambuzi wa EEG kupitia mtengano wa hali ya majaribio ya multivariate kwa kina cha anesthesia kulingana na sampuli ya entropy.” Entropy 15.9 (2013): 3458-3470.
9. Zhang, X-S., Rob J. Roy, na Erik W. Jensen. “Ugumu wa EEG kama kipimo cha kina cha anesthesia kwa wagonjwa.” Shughuli za IEEE juu ya uhandisi wa matibabu 48.12 (2001): 1424-1433.