研究过程 在手术室中,在麻醉诱导之前,将套管针(Vasofix Safety,B. Braun,德国梅尔松根)插入手背静脉。开始心电图监测,测量血压、经皮动脉血红蛋白饱和度、二氧化碳图和 BIS。进行预氧合,然后使用 MCI 或 TCI 方法诱导全静脉麻醉 (TIVA)。使用 Perfusor Space 输注泵(B. Braun,德国梅尔松根)输注瑞芬太尼(Ultiva,Aspen Pharma,南非乌姆兰加)和丙泊酚(Propofol 1% MCT/LCT,Fresenius,德国巴特洪堡)。 P-TCI 组首先输入患者的人口统计学数据(身高、性别、体重和年龄),并设定效应点初始靶浓度:Schnider 模型中丙泊酚为 4 µg/mL,Minto 模型中瑞芬太尼为 4 ng/mL。P-MCI 组首先以 1.5 mg/kg IBW 剂量推注丙泊酚,以 0.5 μg/kg IBW 剂量推注瑞芬太尼,持续 1 分钟。
预定义的治疗方案节省了员工时间 为了选择正确的治疗方法,Space 提供了多种 TCI 算法(丙泊酚:Schnider、Marsh;瑞芬太尼:Minto)以及用户配置文件(血浆靶向/效应位靶向)。
三叉神经痛(TN)是一种慢性疼痛,反复发作的电击样疼痛会影响第五个颅神经。微血管减压(MVD)是TN的治疗方法之一。MVD的麻醉管理需要特别考虑以减少大脑体积(松弛大脑)并优化平均动脉压(MAP)。女性29-YO,40千克的主要抱怨:自1年前以来,在正确的面部区域内th动疼痛和间歇性僵硬。脑MRI检查显示,右上小脑动脉(RSCA)分支在根部进入区域附近,并接受MVD。使用平滑的插管技术和维护使用吸入性麻醉药(Sevoflurane 1 vol%)和静脉内(丙泊酚100mcg/kg/minune,remifentanil 0.2MCG/kgbw/min,和rocuronium 10mcg/kgbw/kgbw/min)。MAP(90mmHg)和ETCO 2(30mmHg)的目标。我们没有将甘露醇用于松弛的大脑。早期出现并进行平滑的拔管,以防止突然的血液动力学变化并最大程度地减少咳嗽,然后早期神经系统检测颅内并发症。七氟硫烷的联合使用<1mac <1mac和连续的丙泊酚提供了最佳的操作区域。这种组合减少了脑血流,这使大脑松弛并保持最佳地图以保持脑灌注压力并降低脑缺血的风险。这些药物的组合也使更快的神经系统评估变得早期恢复。MVD的麻醉管理使用神经麻醉原理,平衡的麻醉和严格的血液动力学监测。吸入麻醉二氟烷和静脉丙泊酚的组合可以优化操作区域的可视化,并且可以增强患者的恢复。
背景:全身麻醉期间意外知晓 (AAGA) 是指患者在全身麻醉过程中意外知晓。这种现象发生在 1%-2% 的高危实践患者中,可能导致身体痛苦和心理后遗症,称为创伤后应激障碍。事实上,没有任何监测技术足以有效预防 AAGA;因此,需要新的替代方案。由于患者在 AAGA 期间的第一个反射是移动,但由于神经肌肉阻滞剂而无法移动,我们认为可以设计一个基于运动意图检测的脑机接口 (BCI) 来警告麻醉师。为此,我们建议描述和检测在进行正中神经刺激的同时使用丙泊酚进行全身麻醉期间运动皮层振荡的变化。我们相信我们的结果可以设计基于正中神经刺激的 BCI,从而可以预防 AAGA。目的:据我们所知,目前还没有发表的研究调查全身麻醉期间感觉运动皮层周围神经刺激与脑电图 (EEG) 模式的检测。本研究的主要目的是描述在丙泊酚全身麻醉期间进行正中神经刺激时运动皮层 EEG 信号在事件相关去同步化和事件相关同步化调制方面的变化。方法:STIM-MOTANA 是一项干预性和前瞻性研究,研究对象为计划在全身麻醉下进行手术的患者,涉及在两个不同时间进行 EEG 测量和正中神经刺激:(1) 患者在手术前清醒时 (2) 和全身麻醉下。共有 30 名患者将在完全静脉麻醉下接受手术,使用丙泊酚靶控输注泵。结果:将分析 30 名患者在正中神经刺激过程中根据不同丙泊酚浓度发生的事件相关去同步化和事件相关同步化的变化。此外,我们将应用 4 种不同的离线机器学习算法来检测大脑层面的正中神经刺激。招募于 2022 年 12 月开始。数据收集预计将于 2024 年 6 月结束。结论:STIM-MOTANA 将成为第一个研究全身麻醉期间正中神经刺激大脑运动效应以检测术中意识的方案。基于我们之前研究的强大实践和理论科学推理,我们创新的基于正中神经刺激的 BCI 将提供一种在全身麻醉期间检测术中意识的方法。试验注册:Clinicaltrials.gov NCT05272202;https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05272202 国际注册报告标识符 (IRRID):PRR1-10.2196/43870
背景:脑电图(EEG)越来越多地用于监测全身麻醉的深度,但是大麻醉监测的EEG数据很少被重复用于研究。在这里,我们探索了从一般麻醉中重新利用脑电图监测,用于使用机器学习进行大脑年龄建模。我们假设在全身麻醉期间从脑电图估算的大脑年龄与围手术期风险有关。方法:我们在稳定的丙泊酚或稳定的丙烷麻醉下重新分析了323例患者的四局EEG,以研究四个EEG特征(EEG功率的95%(95%EEG功率<8 E 13 Hz)的年龄预测:总功率,Alpha频段,Alpha频段,Alpha band Power(8 E 13 Hz),Power Spectrum和Spatial spatial和Spatsial spatsial sy fromeny confurears和Spats spats spatsial sy频率。我们在丙泊酚麻醉期间由健康参考组(ASA 1或2)的EEG构建了年龄预测模型。尽管所有签名都是信息丰富的,但最先进的年龄预测性能通过沿整个功率谱的电极进行解析(平均绝对误差¼8.2岁; R2¼0.65)来解锁。结果:ASA 1或2例患者的临床探索表明,脑年龄与术中爆发抑制正相关,这是全身麻醉并发症的危险因素。令人惊讶的是,大脑年龄与较高的ASA分数患者的爆发抑制作用,表明隐藏的混杂因素。次级分析表明,与年龄相关的脑电图特征是丙泊酚麻醉的特异性,这是通过有限的模型概括对用sevo lureane维持的麻醉的。结论:尽管全身麻醉的脑电图可能实现最新的年龄预测,但麻醉药物之间的差异会影响脑时代模型的有效性和有效性。为了释放脑电图监测临床研究的休眠潜力,至关重要的是,具有精确记录药物剂量的异质种群的较大数据集至关重要。
背景:脑电图(EEG)越来越多地用于监测全身麻醉的深度,但是大麻醉监测的EEG数据很少被重复用于研究。在这里,我们探索了从一般麻醉中重新利用脑电图监测,用于使用机器学习进行大脑年龄建模。我们假设在全身麻醉期间从脑电图估算的大脑年龄与围手术期风险有关。方法:我们在稳定的丙泊酚或稳定的丙烷麻醉下重新分析了323例患者的四局EEG,以研究四个EEG特征(EEG功率的95%(95%EEG功率<8 E 13 Hz)的年龄预测:总功率,Alpha频段,Alpha频段,Alpha band Power(8 E 13 Hz),Power Spectrum和Spatial spatial和Spatsial spatsial sy fromeny confurears和Spats spats spatsial sy频率。我们在丙泊酚麻醉期间由健康参考组(ASA 1或2)的EEG构建了年龄预测模型。尽管所有签名都是信息丰富的,但最先进的年龄预测性能通过沿整个功率谱的电极进行解析(平均绝对误差¼8.2岁; R2¼0.65)来解锁。结果:ASA 1或2例患者的临床探索表明,脑年龄与术中爆发抑制正相关,这是全身麻醉并发症的危险因素。令人惊讶的是,大脑年龄与较高的ASA分数患者的爆发抑制作用,表明隐藏的混杂因素。次级分析表明,与年龄相关的脑电图特征是丙泊酚麻醉的特异性,这是通过有限的模型概括对用sevo lureane维持的麻醉的。结论:尽管全身麻醉的脑电图可能实现最新的年龄预测,但麻醉药物之间的差异会影响脑时代模型的有效性和有效性。为了释放脑电图监测临床研究的休眠潜力,至关重要的是,具有精确记录药物剂量的异质种群的较大数据集至关重要。
摘要 — 麻醉师需要持续监测麻醉药输注,以帮助确定个性化剂量,从而降低风险和副作用。我们提出了第一种专门为通过持续药物监测来闭合麻醉师和患者之间的回路而量身定制的技术。利用电化学技术可以直接检测药物,文献中提出了几种测量丙泊酚(广泛使用的麻醉药)的方法。尽管如此,所提出的传感器不能进行原位检测,它们不能持续提供这些信息,而且它们基于笨重而昂贵的实验室设备。在本文中,我们提出了一种新型智能笔形电子系统,用于持续监测人血清中的丙泊酚。该系统由一个针形传感器、一个准数字前端、一个智能机器学习数据处理器以及一个具有低功耗蓝牙 (BLE) 通信功能的无线电池供电嵌入式设备组成。该系统已在 37 ◦ C 的真实未稀释人体血清中进行了测试和表征。该设备的检测限为 3.8 µ M,满足目标应用的要求,其电子系统比最先进的系统小 59%,功耗降低 81%,使用智能机器学习分类进行数据处理,可保证最多二十次连续测量。
重新利用全身麻醉的脑电图监测来建立大脑老化的生物标志物:一项探索性研究 David Sabbagh* a,b 、Jérôme Cartailler a,c 、Cyril Touchard c 、Jona Joachim c 、Alexandre Mebazaa a,c 、Fabrice Vallée a,b,c 、Étienne Gayat a,c 、Alexandre Gramfort b 、Denis A. Engemann* b,d,ea 巴黎大学,INSERM,U942 MASCOT,F-75006,法国巴黎 b 巴黎萨克雷大学,因里亚,CEA,帕莱索,法国 c 麻醉和重症监护医学系,AP-HP,Hôpital Lariboisière,F-75010,法国巴黎 d 马克斯·普朗克人类认知和脑科学研究所,系神经病学, D-04103,德国莱比锡和罗氏制药研究与早期开发、神经科学和罕见疾病、罗氏巴塞尔创新中心、F.霍夫曼 - 罗氏有限公司,瑞士巴塞尔 通讯:* david.sabbagh@inria.fr,denis.engemann@roche.com 背景:EEG 是监测麻醉深度的常用工具,但很少在生物医学研究中重新使用。本研究旨在探索在麻醉期间重新利用 EEG 来了解在失去意识的情况下大脑衰老的生物标志物。 方法:我们以大脑年龄估计为例。使用机器学习,我们重新分析了 323 名接受丙泊酚和七氟醚治疗的患者的 4 电极 EEG。我们应用最近发表的参考方法,将稳定麻醉的空间光谱特征纳入基于 EEG 的年龄预测中。当 95% 的总功率低于 8Hz 至 13Hz 之间的频率时,认为麻醉稳定。结果:我们考虑使用丙泊酚麻醉的中度风险患者(ASA <= 2)来探索预测性 EEG 特征。平均 alpha 波段功率(8-13Hz)可以提供年龄信息。然而,通过分析所有电极的整个功率谱(MAE = 8.2y,R2 = 0.65),可以实现最先进的预测性能。临床探索表明,大脑年龄与术中爆发抑制系统相关——通常与与年龄相关的术后认知问题有关。令人惊讶的是,高危患者(ASA = 3)的大脑年龄与爆发抑制呈负相关,这表明存在未知的混杂效应。二次分析显示,大脑年龄 EEG 特征是丙泊酚麻醉所特有的,这反映在七氟醚下的预测性能有限和跨药物泛化能力差。结论:全身麻醉中的脑电图可能实现最先进的脑年龄预测。然而,麻醉药物之间的差异会影响麻醉中脑电图再利用的有效性。为了释放脑电图监测在缺乏意识的情况下用于临床和健康研究的潜在潜力,收集具有精确记录的药物剂量的更大数据集将是关键的促成因素。关键词:全身麻醉、脑电图 (EEG)、脑老化、机器学习、爆发抑制、丙泊酚、七氟醚
包括抗生素(例如,青霉素),化学治疗剂(例如长春新碱,顺铂),营养IV溶液(例如,无菌SA系),麻醉药(例如,丙泊酚)和止痛药(例如,morphine)。这些短缺在我们的第二次世界大战后经济中是前所未有的。他们造成了不必要的患者死亡(包括2012年真菌性脑膜炎爆发的至少76例),并发症,下降效果和医院延长。独立证据是压倒性的。它包括联邦和州的调查,反托拉斯诉讼,国会证词,媒体曝光和学术研究。实际上,Amer ICA及其医生的每个患者都可能受到这些人造短缺的伤害。有关更多信息和文档,请访问我们的网站www.physiciansagainstdrugshortages.com。
一项 II 期开放标签研究(VISION;关键队列 A 中的 N = 151)评估了特泊替尼对携带 MET ex14 跳跃突变的局部晚期或转移性 NSCLC 成人患者的疗效和安全性;然而,由于这项描述性研究的单臂设计且缺乏稳健的统计检验,因此尚不清楚特泊替尼治疗是否比任何相关的治疗对照剂带来额外的临床益处。此外,pERC 指出,由于后期治疗周期的样本量减少、特泊替尼的开放标签给药以及缺乏对照组,VISION 试验的健康相关生活质量 (HRQoL) 数据存在不确定性。因此,与目前可用的治疗方法相比,特泊替尼对 HRQoL 的影响仍然未知。申办方提交的间接证据将 VISION 试验的 A 组患者与接受其他可用疗法治疗的患者进行了比较,但由于重要的方法学问题和多种偏见来源,pERC 无法得出结论,即与免疫疗法、化疗和化学免疫疗法相比,特泊替尼治疗在无进展生存期 (PFS) 或总生存期 (OS) 方面具有额外的临床益处。此外,在间接治疗比较 (ITC) 中没有关于 HRQoL 或危害的比较证据。考虑到所有证据,pERC 得出结论,对于携带 MET ex14 跳跃突变的局部晚期或转移性 NSCLC 患者,与 NSCLC 标准治疗相比,特泊替尼治疗益处的临床意义存在高度不确定性。