心力衰竭 (HF) 是全球范围内严重的健康和经济负担,其患病率不断上升。目前的药物可以有效缓解症状的进展,需要新的预防和修复治疗方法。开发新的 HF 治疗方法需要在适当的 HF 动物模型中测试潜在的治疗程序。在过去的几十年里,小鼠模型已广泛应用于基础研究和转化研究中,以更好地了解 HF 的病理生理机制并开发更有效的方法来预防和控制充血性 HF。适当的手术方法和麻醉方案是创建这些模型的第一步,每种成功的方法都需要适当的麻醉方案,以保持良好的恢复和高术后存活率。然而,每个方案都可能存在限制研究结果的缺点。此外,某些国家的动物福利伦理法规禁止使用特定的麻醉剂,而这些麻醉剂被广泛用于建立动物模型。本综述总结了最常见和最新的 HF 手术模型以及大鼠模型中使用的麻醉方案。我们将重点介绍每种模型的手术方法、麻醉的使用以及该模型在研究常见心血管疾病的病理生理学和治疗基础方面的局限性。
这些作用的最终结果是产生类似自然睡眠的抑制觉醒状态;3 此外,右美托咪啶的抗伤害作用是通过激活脊髓背角突触的抑制性神经元网络介导的。4 右美托咪啶可能具有显著的心血管作用,包括血压的双相、剂量依赖性反应,最初是由于外周突触后 α-2b 肾上腺素受体的激活和血管收缩导致的暂时性高血压,随后是由于中枢 α-2a 肾上腺素受体刺激交感神经溶解和压力调节介导的副交感神经激活导致的血压和心率降低。值得注意的是,尽管最近的数据显示右美托咪啶可能诱发气道阻塞,但其对呼吸系统的影响很小。5右美托咪啶的另一个显著特点是其神经保护作用,特别是与围手术期神经认知障碍的发生率极低有关。
局部麻醉药品包括具有单一活性成分或多种活性成分的药品,例如局部麻醉剂与血管收缩剂(例如 51 肾上腺素)的组合。此外,局部麻醉药品可以是速释产品或 52 改良释放产品(例如缓释注射悬浮液)。此外,局部麻醉药品可以使用各种类型的设备进行给药。虽然不同的 54 局部麻醉药品具有不同的药代动力学 (PK) 特征,但一般而言,其 55 作用可持续数小时。然而,人们对减少或消除 56 阿片类镇痛药品使用的兴趣日益增加,这导致开发局部麻醉药品剂型,将药品的作用时间延长至数天而不是数小时。59
麻醉监测表很有用。麻醉监测从麻醉诱导的时刻开始,一直持续到狗有意识地恢复为止。这是因为当麻醉时,狗无法保护其气道,调节其体温,并且使用的麻醉药物会影响心血管系统。麻醉监测是一个经常被忽略的区域,当重点是手术室一次。重要的是要认识到,麻醉监测不足是狗麻醉死亡的危险因素,如果狗没有足够的麻醉,也可能导致福利妥协。在世界许多地方,在兽医监督的情况下,副兽医,基于社区的动物健康工作者或兽医助理对麻醉进行了诱导和监测。不管情况或位置如何,重要的是:
确保管制物质可用于医疗和科学用途是《1961 年麻醉品单一公约》修正案和《1971 年精神药物公约》的首要目标。然而,用于医疗和科学目的的国际管制物质的供应和获取仍然不公平,各地区内部和地区之间麻醉药品和精神药物的合法消费水平差异很大。实现这一领域的平衡是健康权和关于健康和福祉的可持续发展目标 3 的要素。正是出于这个原因,麻管局正在发布一份特别补充报告,即 2022 年年度报告,题为《不让任何患者掉队:在确保充分获得用于医疗和科学目的的国际管制物质方面取得的进展》。该补充报告以麻管局 1989 年至 2018 年发布的五份补充报告为基础,并根据会员国和民间社会向麻管局报告的信息审查了当前情况。它还响应了麻醉药品委员会第六十五届会议主席的倡议,即加大力度履行国际药物政策承诺,改善用于医疗和科学目的的管制物质的供应和获取。
1个生物科学学院,美国佐治亚州亚特兰大佐治亚理工学院; 2德克萨斯州A&M大学电气与计算机工程系,美国德克萨斯州大学车站; 3韩国Suwon Sungkyunkwan大学生物医学工程系; 4美国马里兰州巴尔的摩市约翰·霍普金斯大学医学院神经科学系和肯尼迪·克里格研究所; 5乔治·W·伍德拉夫机械工程学院,美国佐治亚州亚特兰大佐治亚理工学院; 6佐治亚州的手,肩膀和肘部,美国佐治亚州亚特兰大; 7坦普尔大学,美国宾夕法尼亚州费城; 8塔夫茨大学医学院,美国马萨诸塞州波士顿; 9 Poly-Orth International,美国马萨诸塞州沙龙; 10电气和计算机工程和华莱士H. Coulter系生物医学工程系,乔治亚州佐治亚州亚特兰大市佐治亚州乔治亚州;美国宾夕法尼亚州伯利恒的Lehigh University的生物工程和电气和计算机工程系的11个部门
小儿人群中TIVA/TCI的最常见适应症包括:有恶性高温(MH)和麻醉诱发的横纹肌溶解(AIRS)的风险的;未被诊断的“软盘孩子”;术后恶心和呕吐的高风险(PONV);需要快速恢复的简短程序(例如 MRI,BM抽吸,胃肠道内窥镜检查,ENT内窥镜检查);重复麻醉(例如 辐射疗法);控制颅内压,脑代谢保护的神经外科手术;需要引起潜力的脊柱手术;和镇静。 3,4一些迹象是针对儿童及其合并症的特定迹象,例如出现del妄;众所周知,丙泊酚使用同时出现上呼吸道感染的儿童,可以弥补气道反射并降低气道反应性。 5在以下情况下应避免使用基于丙泊酚的TIVA:如果有药物过敏,设备没有可用,那些没有休克的休克或重大心脏功能障碍的孩子,可能会倾向于与丙卷相关的输液综合征(PRIS)或已知有抗丙型疾病的儿童。 5表I和表II中列出了丙泊酚Tiva的优点和缺点。;未被诊断的“软盘孩子”;术后恶心和呕吐的高风险(PONV);需要快速恢复的简短程序(例如MRI,BM抽吸,胃肠道内窥镜检查,ENT内窥镜检查);重复麻醉(例如辐射疗法);控制颅内压,脑代谢保护的神经外科手术;需要引起潜力的脊柱手术;和镇静。3,4一些迹象是针对儿童及其合并症的特定迹象,例如出现del妄;众所周知,丙泊酚使用同时出现上呼吸道感染的儿童,可以弥补气道反射并降低气道反应性。5在以下情况下应避免使用基于丙泊酚的TIVA:如果有药物过敏,设备没有可用,那些没有休克的休克或重大心脏功能障碍的孩子,可能会倾向于与丙卷相关的输液综合征(PRIS)或已知有抗丙型疾病的儿童。5表I和表II中列出了丙泊酚Tiva的优点和缺点。
感谢您有机会与大家讨论国土安全调查局 (HSI) 的努力,以阻止芬太尼通过墨西哥进入美国,并打击导致致命药物过量泛滥的跨国犯罪组织 (TCO)。国土安全调查局在美国和世界各地的数百个办事处拥有 6,800 多名特工,负责调查、破坏和瓦解威胁我们国家安全的恐怖主义、跨国犯罪组织和其他犯罪组织。我的发言将重点介绍国土安全调查局与国内外合作伙伴的合作,以阻止致命药物在国外合成,使它们永远不会进入美国;其在边境的使命是将个别缉获行动转变为推翻卡特尔的调查;其在美国境内的重点,特别是中西部,将致命药物从街头清除并关闭暗网供应商;以及其努力阻止卡特尔获得枪支和非法收益,以支持其行动。
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
除了提供大量潜在益处之外,麻醉领域日益增长的计算机化也带来了一些需要仔细考虑的挑战。在临床上,文献中概述的关键关注领域包括工作流程中断、临床医生技能萎缩和直接伤害患者 [5,9]。从伦理角度来看,一个主要问题是,面对机器学习对临床数据的需求以及新兴技术与相应法规之间固有的延迟,患者隐私遭到侵犯 [7,9]。这种担忧不仅仅是理论上的——2014 年 FDA 发布的一份健康 IT 报告指出,该组织仅旨在对 CDS 应用的少数几个领域建立密切监督,而许多领域则无人监督 [10]。由于许多问题尚未得到解答,确保将 AI 最佳地整合到我们的医疗保健系统中的过程需要周密的规划和不断的重新评估。