Klinik uygulamada anestezi derinliğini ölçmeye yönelik yaygın yaklaşımlar nelerdir ve kullanılan algoritmaları nasıl değerlendiriyoruz?

Klinik cerrahi sırasında anestezi derinliğinin (DoA) gerçek zamanlı olarak izlenmesi çok önemlidir. Anestezi derinliği uygun değilse, hastalar intraoperatif farkındalık yaşayabilir ve bu da bu tür hastaların %70’ine varan oranda travma sonrası stres bozukluğu semptomlarına neden olabilir [1]. Öte yandan, anestezi derinliği çok derinse, postoperatif iyileşme gecikebilir, potansiyel olarak sinir sistemine zarar verebilir ve hatta postoperatif mortaliteyi artırabilir [2].

Elektroensefalografi (EEG) kullanımı, cerrahi prosedürler sırasında anestezi derinliğini kantitatif olarak değerlendirmek için anestezi alanında popüler hale gelmiştir. Şekil 1, sedasyon üzerine bir EEG’de gözlemlenecek değişiklikleri göstermektedir.

Şekil 1. Sedasyon/hipnoz üzerine EEG’deki değişiklikler [3].

EEG çıktısını sayısal bir ölçeğe veya harf kategorisine dönüştürmek için çeşitli kantitatif EEG algoritmaları kullanan, anestezistler tarafından anestezi dozunu yönlendirmek, istenmeyen ameliyat farkındalığını önlemek ve hafif veya aşırı derin anesteziden kaçınmak için gerçek zamanlı olarak kullanılabilen anestezi derinliğini izlemek için çeşitli ticari cihazlar mevcuttur. Bunlar arasında BIS (Medtronic, ABD tarafından BIS indeksine göre), Narcotrend (Narcotrend-Gruppe, Almanya tarafından spektral analiz ve örüntü tanımaya dayalı), Entropi (GE Healthcare tarafından entropi ölçümlerine dayalı) ve SEDLine (Masimo Corporation tarafından yapılan spektral analize dayalı) yer almaktadır ve bunların her biri aşağıda açıklanmıştır.

Bispektral indeks (BIS)

BIS, EEG sinyalinden hesaplanan ve 100 (tamamen uyanık olduğunu belirtmek için) ile 0 (EEG aktivitesi olmadığını belirtmek için) arasında değişen ve ticari ürünlerde kullanılan boyutsuz bir indekstir. Anestezi sırasında farkındalık olasılığını en aza indirmek, derin anestezi ve yan etkilerinden kaçınmak için 40 ile 60 arasındaki değerler önerilir. Bastırma oranı (SR) olarak bilinen bir alt parametre de BIS algoritması tarafından verilir. SR, izoelektrik olan önceki 63 saniyelik EEG izinin yüzdesini tanımlayan, patlama bastırma seviyesinin bir tahminidir. Standart EEG kayıtlarından alınan patlama baskılama hesaplamaları ile güçlü bir korelasyon gösterdiği gösterilmiştir [4].

BIS tescilli bir algoritmadır ve bu parametrenin tam olarak nasıl hesaplandığına dair tüm ayrıntılar mevcut değildir, ancak çeşitli frekanslardaki sinyaller arasında hesaplanan faz farkı olan bispektruma bağlı olması gerekir. Yakın tarihli bir çalışma, algoritmayı tersine mühendislik yaptığını iddia ediyor ve şaşırtıcı bir şekilde, uygulamaları tarafından hesaplanan BIS puanının, reklamı yapılan çift spektruma bağlı olmadığını, ancak BIS değerlerinin çoğunlukla alt gama bantlarındaki (30-47 ve 40-47 Hz) sinyal gücü tarafından kontrol edildiğini buldu [5]! Ancak, orijinal BIS algoritması kamuya açıklanmadığından, BIS’in tam olarak nasıl hesaplandığı konusunda herhangi bir sonuca varmak zordur.

Entropi tabanlı ölçümler

EEG’nin, güç spektral analizi gibi basit lineer ölçümlerden daha iyi tanımlanabileceğine inanılmaktadır. Doğrusal olmayan dinamikleri ölçmenin bir yolu entropi kullanmaktır. DoA’yı ölçmek için spektral entropi, örnek entropi, yaklaşık entropi vb. dahil olmak üzere hem zaman hem de frekans alanında çeşitli entropi ölçümleri kullanılmıştır. Örneğin, EEG sinyallerinin frekansının düzenliliğinin bir ölçüsü olan spektral entropi, EEG’nin güç spektrumuna Shannon entropisi uygulanarak elde edilir. GE Healthcare tarafından geliştirilen DoA monitörü, spektral entropiyi, 0 ila 47 Hz frekans aralığındaki beyin aktivitesine ve kas aktivitesine bakan bir ölçü olan göreceli entropiye (RE) ve yalnızca 0 ila 32 Hz frekans aralığındaki beyin aktivitesine bakan durum entropisine (SE) böler. Bu indeksler daha sonra Şekil 2’de gösterildiği gibi EEG’yi kategorize etmek için kullanılır.

Şekil 2: RE ve SE’ye dayalı EEG sınıflandırması [6].

Spektral kenar frekansı (SEF)

SEF, toplam EEG gücünün belirli bir yüzdesinin yoğunlaştığı frekansın bir ölçüsüdür. Örneğin, SEF90 ve SEF95, güç spektrumu alanının sırasıyla %90 ve %95’ini alanın %10 ve %5’inden ayıran frekansın hesaplanmasıyla elde edilir. Daha düşük SEF değerleri daha derin bir anestezi seviyesini gösterir. Bununla birlikte, SEF’in büyük ölçüde ham EEG sinyaline uygulanan filtrelere bağımlı olduğu ve güç spektrumu dağılımının merkezini ve düşük frekans bantlarındaki aktiviteleri zayıf bir şekilde yansıttığı belirtilmektedir. Ayrıca EEG dalga biçimini tek bir sayıya sıkıştırarak daha yavaş EEG frekansları hakkında bilgi kaybeder. Çalışmalar, SEF’in tiyopental, etomidat ve fentanil gibi belirli anesteziklerin serum konsantrasyonları ile yakından ilişkili olabileceğini, ancak aynı zamanda EEG aktivitesindeki alfa bandından düşük frekans bantlarına kaymaları da gizleyebildiğini göstermiştir.

Medyan frekans (MF)

Medyan frekans, gücün %50’sinin düşük frekanslarda ve gücün %50’sinin daha yüksek frekanslarda olduğu bir güç spektrumunun frekansı olarak tanımlanır. MF, klinik kullanıma sunulan ilk işlenmiş EEG ölçümlerinden biriydi ve tipik olarak uyanık hastaların medyan frekansı 12 Hz seviyesindedir. Anestezi sırasında, medyan frekans daha düşük seviyelere kayar, yaklaşık 2-3 Hz’lik frekanslar bulunur, yani daha düşük MF değerleri daha derin bir anestezi seviyesini gösterir. Çalışmalar, MF’nin çeşitli anesteziklerle anestezi derinliğini ölçmede etkili olduğunu göstermiş ve etomidat kullanıldığında spektral kenar frekansına kıyasla daha iyi performans gösterdiği bulunmuştur. Bununla birlikte, bazı çalışmalar, EEG güç spektrumu gibi karmaşık bir multimodal dağılımın tek bir değerle tanımlanamayacağını, ancak güç spektrumundaki büyük kaymaların MF kullanılarak makul bir şekilde belirlenebileceğini öne sürmektedir.

Şekil 3. Bir EEG güç spektrumunun çizimi. MEF, güç spektrumu eğrisini ikiye bölen frekanstır. SEF80, eğriyi %90 ve %10’a böler [3 Tonner ve Bein 2006].

Algoritmaların değerlendirilmesi

Daha önce de belirtildiği gibi, bu cihazlarda kullanılan kesin algoritmik ayrıntılar, tescilli oldukları için bilinmemektedir, ancak tek bir sayıya/harfe ulaşmak için kullandıkları EEG ölçümlerinin türü hakkında bazı bilgiler mevcuttur. Açıklananlara ek olarak, anestezi derinliğini ölçmek için yeni algoritmalar önerilmeye devam etmektedir. Bu ölçümlerin çoğu benzer şekilde entropi/karmaşıklık analizine ve güç spektral analizine dayanmaktadır [örneğin bkz. 7-9]. Ancak hastanın yaşı, cinsiyeti, tıbbi geçmişi, kullanılan anestezik ajanların türü ve dozu gibi birçok faktör EEG sinyalini etkileyebilir ve bu nedenle bu sinyallerin doğru bir şekilde yorumlanması ve hastanın bilinç düzeyinin belirlenmesinde kullanılması zor olabilir. Bu faktörleri hesaba katan büyük ölçekli doğrulama çalışmaları mevcut değildir ve önerilen yöntemler genellikle daha küçük örneklem boyutları üzerinde test edilir ve yukarıda belirtilen faktörler hesaba katılmaz. Ayrıca, bu sinyallerin izlenmesi ve yorumlanması için standartlaştırılmış protokollerin eksikliği vardır ve bu da verilerde ve sonuçlarda tutarsızlıklara yol açabilir.

Bu önlemlerin başarısını etkili bir şekilde nasıl ölçebiliriz? Bunun bir yolu belirli klinik sonuçlara bakmaktır. Bunlar, anestezi sırasında farkındalık insidansı, postoperatif bilişsel işlev bozukluğu (POCD), postoperatif deliryum ve mortalite dahil postoperatif komplikasyonların ortaya çıkmasını içerebilir. Ek olarak, ameliyat sonrası iyileşme süresi, hastanede kalış süresi ve ameliyat sonrası bakımın maliyeti de ameliyat sonrası sonuçların göstergesi olarak kullanılabilir. Bir sonraki blog yazısında, günümüz başarısını ve kalan zorlukları özetlemek için bilinen değerlendirmelere bakacağız.

Başvuru

1. Leslie, Kate, vd. “B-aware çalışmasında bispektral indeks izlemenin uzun süreli sağkalım üzerindeki etkisi.” Anestezi & Analjezi 110.3 (2010): 816-822.
2. Wang, Gang, vd. “Örnek entropi algoritmasına dayalı serebral hemodinamik ölçümlerin kullanımı yoluyla anestezi derinliğinin izlenmesi.” Biyomedikal Mühendisliğinde IEEE İşlemleri 67.3 (2019): 807-816.
3. Tonner, P. H. ve B. Bein. “Klasik elektroensefalografik parametreler: medyan frekans, spektral kenar frekansı vb.” En İyi Uygulama & Araştırma Klinik Anesteziyoloji 20.1 (2006): 147-159.
4. Cottenceau, Vincent, vd. “Dirençli intrakraniyal hipertansiyonu olan ciddi beyin hasarı olan hastalarda barbitürat komasını izlemek için bispektral indeks kullanımı.” Anestezi & Analjezi 107.5 (2008): 1676-1682.
5. Connor CW (Ekim 2022). “Anestezi Derinliği için BIS Algoritmalarının Açık Yeniden Uygulanması”. Anestezi ve Analjezi. 135 (4): 855–864. doi:10.1213/ANE.00000000000006119. PMC 9481655. PMID 35767469.
6. https://clinicalview.gehealthcare.com/quick-guide/entropy-monitoring-valuable-tool-guiding-delivery-anesthesia
7. Ferenets, Rain, vd. “Sedasyon derinliğinin değerlendirilmesi için entropi ve karmaşıklık ölçümlerinin karşılaştırılması.” Biyomedikal Mühendisliğinde IEEE İşlemleri 53.6 (2006): 1067-1077.
8. Wei, Qin, vd. “Numune entropisine dayalı anestezi derinliği için çok değişkenli ampirik mod ayrıştırması yoluyla EEG’nin analizi.” Entropi 15.9 (2013): 3458-3470.
9. Zhang, X-S., Rob J. Roy ve Erik W. Jensen. “Hastalar için anestezi derinliğinin bir ölçüsü olarak EEG karmaşıklığı.” Biyomedikal mühendisliğinde IEEE işlemleri 48.12 (2001): 1424-1433.