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引用方式：Ethemoğlu FBÇ, Özcan İG。患有神经纤维瘤病的孕妇的麻醉管理。J Surg Med。2022；6(5):591-593。
神经纤维瘤病是一种常染色体显性遗传病，分为两类：1 型神经纤维瘤病 (NF-1) 和 2 型神经纤维瘤病 (NF-2) [1]。1 型神经纤维瘤病也称为冯雷克林豪森病，是最常见的类型，其特征是咖啡牛奶斑和良性皮肤神经纤维瘤。2 型神经纤维瘤病因脊髓肿瘤和双侧前庭神经鞘瘤而影响中枢神经系统 [2, 3]。在 NF-1 中，舌、咽和喉中的神经纤维瘤会使气道更加狭窄，从而阻碍插管。因此，在患有 NF-1 的孕妇中，困难气道一直是麻醉相关死亡的主要原因。在这些情况下，麻醉师仔细进行气道检查非常重要 [4]。局部麻醉会增加出血风险，血肿和颅内压风险也会增加。然而，有报道称，通过脑部计算机断层扫描 (CT) 和磁共振成像 (MRI) 排除脊髓神经纤维瘤的存在，患者可以成功进行计算机脊髓麻醉 [5]。我们介绍了在患有 NF-1 的孕妇中择期进行剖宫产手术的麻醉方法。
仿真丙泊酚的目标控制输注模型...
肥胖症的普遍性每年在全球范围内增加。根据WHO报告[1]，世界上有13％的成年人肥胖，而且数量一直在稳步增长。 2016年，肥胖大约是1975年的三倍。 在特有的肥胖人群中，具有体重指数（BMI）> 40 kg/m 2的病态正在上升。 鉴于为治疗肥胖症和联想疾病以及该人群中存在的合并症所进行的手术数量增加，麻醉学家在管理这些患者方面越来越困难。 在手术期间，麻醉患者在手术前后的插管和气道管理，机械通气，控制糖尿病和高血压，阻塞性睡眠呼吸呼吸暂停和心肺疾病可能会遇到麻烦。 此外，肥胖患者麻醉药的药代动力学和药效学变化使得很难控制适当剂量的麻醉剂。 体重的增加及其组成的变化会影响药代动力学的含量，例如分布量，清除率和消除半衰期。 肥胖患者的合并症，例如阻塞性睡眠呼吸暂停，也可能导致麻醉药的动态范围缩小。根据WHO报告[1]，世界上有13％的成年人肥胖，而且数量一直在稳步增长。2016年，肥胖大约是1975年的三倍。在特有的肥胖人群中，具有体重指数（BMI）> 40 kg/m 2的病态正在上升。鉴于为治疗肥胖症和联想疾病以及该人群中存在的合并症所进行的手术数量增加，麻醉学家在管理这些患者方面越来越困难。在手术期间，麻醉患者在手术前后的插管和气道管理，机械通气，控制糖尿病和高血压，阻塞性睡眠呼吸呼吸暂停和心肺疾病可能会遇到麻烦。此外，肥胖患者麻醉药的药代动力学和药效学变化使得很难控制适当剂量的麻醉剂。体重的增加及其组成的变化会影响药代动力学的含量，例如分布量，清除率和消除半衰期。肥胖患者的合并症，例如阻塞性睡眠呼吸暂停，也可能导致麻醉药的动态范围缩小。
最大限度地提高疗效，同时降低毒性
蒙蒂菲奥里爱因斯坦癌症护理中心是东北地区第一家为癌症患者提供三种“区域性”化疗的机构，这种疗法超出了标准的手术切除范围，但仍然局限于身体的某个器官或部位。区域灌注疗法是隔离腹腔或手臂、腿部或肝脏的血液循环系统，然后以高于静脉注射安全剂量的剂量将浓缩剂量的抗癌药物输送到身体的目标部位。这种方法可以帮助患者避免标准化疗的副作用并提高治疗效果。蒙蒂菲奥里医疗中心组建了一支由外科医生、护士、麻醉师和灌注师组成的专家协调团队，为癌症患者提供这种独特的治疗方法。“区域灌注疗法在最大限度地增加药物剂量和最大限度地减少对患者的毒性之间找到了完美的平衡，”蒙蒂菲奥里爱因斯坦癌症护理中心主任、医学博士 Steven K. Libutti 说。 “我们是中大西洋地区和新英格兰地区第一家为重症患者提供三种高效灌注疗法的中心。” 在来到蒙蒂菲奥里之前，利布蒂博士在美国国家癌症研究所进行了大约 200 次肝脏灌注和 200 次腹膜（腹部）灌注。
瑞马唑仑（BYFAVO）国家药品专论附录
• 本附录审查了 21 项研究，这些研究比较了在接受各种外科手术的患者中使用瑞马唑仑和丙泊酚进行全身麻醉诱导或诱导和维持。大多数研究纳入的患者不到 100 名；在美国以外的单个中心进行；并且由于在让麻醉师对研究药物盲测方面存在挑战（例如药物颜色、需要适当给药等），因此采用单盲法。大多数试验纳入了被归类为美国麻醉师协会体能状态 I-III（ASA I-III）的 3-23 名患者。 • 有几项研究在非劣效性设计的临床试验中比较了瑞马唑仑和丙泊酚。两项研究比较了瑞马唑仑加氟马西尼与丙泊酚的麻醉恢复时间。 • 主要结果指标包括比较瑞马唑仑和丙泊酚的麻醉诱导效果、适当麻醉深度的维持、不良血流动力学影响、血管活性药物的使用、麻醉恢复和不良事件。• 瑞马唑仑用于麻醉诱导和维持的剂量在各研究中有所不同，包括使用推注或输注进行诱导，以及使用不同的输注速率来维持适当的麻醉深度（双频或 BIS 指数在 40-60 之间）直至手术结束。• 疗效数据总结在表 1 中
机器学习引导麻醉学：最新进展和临床应用回顾
麻醉是诱导和体验各种状态（如无痛、无法活动和失忆）的过程，以方便进行手术和其他医疗程序。在麻醉过程中，麻醉师面临关键的决策时刻，需要考虑手术的重要性以及麻醉相关选择可能导致的并发症。近年来，人工智能 (AI) 已成为麻醉决策的辅助工具，因为它有潜力协助控制和管理任务。本研究旨在对 AI 和麻醉交叉领域的文章进行全面回顾。我们使用与麻醉和 AI 相关的关键词，在 PubMed 上搜索 2020 年至 2022 年初发表的同行评审文章，进行了回顾。这些文章被分为九个不同的组：“麻醉深度”、“麻醉输送控制”、“机械通气和脱机控制”、“事件预测”、“超声引导”、“疼痛管理”、“手术室后勤”、“监测”和“神经重症监护”。四位审稿人仔细检查了选定的文章以提取相关信息。通过考虑麻醉的目的和类型、人工智能算法、数据集、数据可访问性和评估标准等项目来审查每个类别中的研究。为了提高清晰度，每个类别的分析都比以前的评论文章更清晰，为读者提供了关键点、局限性和未来研究的潜在领域，以便更好地理解每个概念。人工智能技术的进步有望显着增强麻醉实践并改善麻醉师的整体体验。
案例报告和机械性Insi
近年来，由于传染病和供应问题，镇静剂短缺发生了。牙科麻醉师必须在供应短缺的情况下制定备用计划。因此，这项研究的目的是强调地西ep的特征，并将其与咪达唑仑的特征进行比较，并探讨提出在现代静脉镇静（IVS）场景中使用地西epam的有用情况的可能性。该研究遵循首选的报告项目，以进行系统评价和荟萃分析扩展，以进行范围审查（PRISMA-SCR）指南。文献研究是使用PubMed和Google Scholar进行的。经过详细的审查，比较咪达唑仑和地西ep的20个英语研究符合资格标准。评估点分为四类：作用发作，镇静，注射疼痛和失忆效应。本分析的结果审查的结果表明，地西ep倾向于（a）（a）动作和恢复的发作较慢，（b）更多的注射疼痛，以及（c）与咪达唑仑相比，弱势疗法较弱，与米物唑相比，必须在较高剂量下进行地西ep剂。使用两种药物（例如，咪达唑仑 +丙泊酚）现在是一种普遍做法，因为麻醉药的进展。此外，牙科已经变得更加先进，并涉及冗长的程序，例如植入手术。因此，有必要关注地西ep和丙酚，术后恢复时间以及存在或不存在注射疼痛和失忆作用的最佳药物剂量。在短期牙科手术过程中，在短期牙齿手术过程中，地西ep剂可能是IVS的替代品，需要进一步研究。
人工智能在麻醉和疼痛管理领域的应用：一篇评论文章
摘要背景：人工智能 (AI) 为麻醉学等多个领域带来了进步。需要描述有关 AI 在麻醉学方面的应用的当前文献状态，以分析 AI 是否已应用于临床麻醉实践。事实证明，AI 和机器学习 (ML) 有助于制定有效的医疗保健策略。尽管 AI 已被用于实现麻醉自动化，但在麻醉学和疼痛管理中还不那么常见。方法：从 2003 年到 2023 年，从 Cochrane 图书馆、Google Scholar、Medline (Ovid) 和 PubMed 等多个数据库汇编了有关 AI 在麻醉学相关领域的各种用途的各种研究。然后对获得的数据进行分类、压缩和并列。该研究包括 AI、ML、疼痛和麻醉学的多种排列组合。结果：术后疼痛一直是麻醉师的主要关注点之一，而这方面的管理不善可能导致不良事件。近年来，疼痛管理策略取得了显著进展。其中之一，即人工智能在麻醉学和疼痛管理中的应用，引起了越来越多的关注。然而，尽管人工智能非常受欢迎，但也面临着挑战。结论：总体而言，本综述文章中探讨的大多数研究都预见了人工智能在麻醉学和疼痛管理中的应用的光明前景。然而，一些研究报告的结果好坏参半。因此，需要进一步进行更大样本量的调查来验证这些发现。关键词：人工智能、疼痛管理、麻醉学
脑电图谱的机器学习在GABA能麻醉期间对无意识进行了分类
在当前的麻醉学实践中，麻醉师推断出无意识状态，而无需直接监测大脑。药物和患者特异性的脑电图（EEG）特定的麻醉引起的潜意识的特征已被鉴定。我们将机器学习方法应用于构建分类模型，以在麻醉引起的无意识期间对无意识状态的实时跟踪。我们使用交叉验证选择和训练最佳性能模型，使用33,159 2S段的脑电图数据记录在7位健康志愿者中，他们收到了丙泊酚越来越多的兴奋剂，同时响应刺激，以直接评估无意识。在相同条件下收集的3个剩下的志愿者（中位志愿者AUCS 0.99-0.99）对13,929 2s EEG段进行测试时，的交叉验证模型表现出色。 模型在对27名手术患者的队列进行测试时显示出强烈的概括，这些手术患者在不同的情况下仅接受单独的临床数据集中收集的丙泊酚，并使用不同的硬件（中位患者AUC 0.95-0.98），并在病例中采取了模型预测，并采取了模型预测。 对17例接受七氟醚（单独或除丙泊酚之外）的患者的表现也很强（AUC中位数为0.88-0.92）。 这些结果表明，即使对具有类似神经机械的不同麻醉剂进行测试，EEG光谱特征也可以预测不同意性。的交叉验证模型表现出色。模型在对27名手术患者的队列进行测试时显示出强烈的概括，这些手术患者在不同的情况下仅接受单独的临床数据集中收集的丙泊酚，并使用不同的硬件（中位患者AUC 0.95-0.98），并在病例中采取了模型预测，并采取了模型预测。对17例接受七氟醚（单独或除丙泊酚之外）的患者的表现也很强（AUC中位数为0.88-0.92）。这些结果表明，即使对具有类似神经机械的不同麻醉剂进行测试，EEG光谱特征也可以预测不同意性。有了高性能的无意识预测，我们可以准确地监测麻醉状态，并且该方法可用于设计输液泵，以对患者的神经活动有明显的反应。
尖端操作：人为错误的复杂性
医学和其他领域事故研究将大多数不良后果归咎于被称为人为失误的一类人类行为。例如，对手术室麻醉事故的调查显示，70% 到 82% 的事故归咎于人为因素（Chopra、Bovill、Spierdijk 和 Koornneef，1992 年；Cooper、Newbower、Long 和 McPeek，1978 年）。航空业的类似调查将 70% 以上的事故归咎于机组人员失误（波音产品安全组织，1993 年）。一般而言，各行业的事故调查将类似百分比的重大事件归咎于人为失误（例如，参见 Hollnagel，1993 年，表 1）。结果是，无论是专业人士还是普通人，都认为医学、航空、核能发电和类似领域存在“人为错误问题”。为了应对这种人为不可靠的现象，通常的做法是尝试通过执行标准做法和工作规则以及使用自动化将活动从人身上转移开来，以减少或规范人在危险系统中的作用。通常，当事件被归咎于人为错误时，所指的“人”是指一些个人或一组从业人员，他们在 Reason 所称的系统“尖端”工作（Reason，1990；图13.1）。尖端的从业人员实际上以飞行员、医生、航天器控制员或发电厂操作员的身份与危险过程互动。在医学领域，这些从业者包括麻醉师、外科医生、护士和一些技术人员，他们在身体和时间上都与患者关系密切。那些处于系统“钝端”的人，继续理性的类比，通过影响作用于尖端从业者的约束和资源来影响安全。钝端包括管理者、系统
MIT 开放存取文章基于模拟的比较...
摘要：闭环麻醉输送 (CLAD) 系统可帮助麻醉师在较长时间内有效达到并维持所需的麻醉深度。典型的 CLAD 系统将使用根据生理信号计算出的麻醉标记物作为实时反馈，以调整麻醉剂量，以达到标记物的所需设定点。由于 CLAD 的控制策略在最近文献中报道的系统中各不相同，因此对常见控制策略进行比较分析会很有用。对于基于完善的房室药代动力学和 S 型 Emax 药效学模型的非线性植物模型，我们用数字方式分析了三种输出反馈线性控制策略的设定点跟踪性能：比例积分微分 (PID) 控制、线性二次高斯 (LQG) 控制和具有积分作用的 LQG (ILQG)。具体来说，我们针对患者无法获得设备模型参数、控制器基于标称模型设计且控制器增益在整个疗程中保持不变的情况对多个 CLAD 疗程进行了数值模拟。基于此处执行的数值分析，并根据我们选择的模型和控制器，我们推断 PID 控制在准确度和偏差方面优于 ILQG，而 ILQG 又优于 LQG。在噪声观测的情况下，可以调整 ILQG 以提供更平稳的输注速率，同时实现与 PID 相当的稳态响应。此处报告的数值分析框架和结果可以帮助 CLAD 开发人员选择控制策略。本文也可作为 CLAD 控制理论教学的教程论文。