Ponad 7000 publikacji medycznych!
Statystyki za 2021 rok:
odsłony: 8 805 378
Artykuły w Czytelni Medycznej o SARS-CoV-2/Covid-19

Poniżej zamieściliśmy fragment artykułu. Informacja nt. dostępu do pełnej treści artykułu
© Borgis - Anestezjologia Intensywna Terapia 4/2005, s. 268-273
Waldemar Machała, Katarzyna Śmiechowicz, Michał Patyk, Paweł Lesiak
Wybrane metody monitorowania czynności ośrodkowego układu nerwowego w sali operacyjnej
Multimodal brain monitoring during anaesthesia. A review
II Zakład Anestezjologii i Intensywnej Terapii Katedry Anestezjologii i Intensywnej Terapii UM w Łodzi
kierownik: dr n. med. W. Machała
Summary
This article reviews the various techniques for monitoring of depth of anaesthesia, cerebral perfusion and brain function during anaesthesia. Neurologic damage after anaesthesia remains rare, but is an important cause of postoperative morbidity. Modern techniques include definitive steps for assessing neural integrity and level of consciousness during anaesthesia. Accurate and reliable monitoring is essential and the use of monitoring, such as electroencephaolography, BIS, entropy, or the Patient State Analyzer (PSA), may improve cost efficiency by reducing the total amount of drug used to maintain anaesthesia. In addition, there should be a reduction in the number of awareness episodes as well as enhanced recovery. Transcranial Doppler insonation of large intracranial arteries, near-infrared spectroscopy, jugular venous bulb oxygen saturation, and cerebral oxygen saturation (INVOS) appear to be beneficial in producing objective measures of cerebral oxygenation and/or metabolism.



Co roku wykonuje się na świecie około 50 mln zabiegów chirurgicznych w znieczuleniu ogólnym. Tylko u niewielkiego odsetka pacjentów (<1%) monitorowana jest w tym czasie funkcja OUN. Zdarza się, że w konsekwencji niewłaściwie przeprowadzonego znieczulenia, uszkodzenia aparatury, czy awarii systemu monitorującego skład gazów oddechowych dochodzi do uszkodzenia mózgu.
Do metod ciągłego monitorowania czynności OUN zalicza się elektroencefalografię, analizę bispektralną, analizę stanu pacjenta, entropię, monitorowanie przepływu krwi w naczyniach mózgowych metodą dopplerowską oraz ocenę oksymetrii mózgowej i saturacji krwi w opuszce żyły szyjnej.
ELEKTROENCEFALOGRAFIA
Badanie elektroencefalograficzne (EEG) opiera się na analizie fal generowanych przez mózg. Znane są następujące rodzaje fal:
b - 14 - 30 Hz, <20 mV;
a - 8 - 13 Hz, 20 - 50 mV;
q - 4 - 7 Hz, 20 - 50 mV;
d - 1 - 4 Hz,> 50 mV;
g - 30-40 Hz; [1].
Na zapis EEG wpływają [2]: przepływ krwi, żywienie, tlenoterapia, faza snu, stan przytomności, przyjmowane leki, choroby współistniejące, temperatura ciała i otoczenia. Pomimo, że EEG nie jest rutynowo stosowane do monitorowania pacjentów poddanych znieczuleniu, to uważane jest za narzędzie mogące pomóc w ocenie stanu ośrodkowego układu nerwowego [3]. Służy ono ocenie efektów farmakodynamicznych wywołanych przez środki anestetyczne stosowane do znieczulenia ogólnego. Elektroencefalografia jest pomocna także w diagnostyce niedokrwienia lub/ i niedotlenienia ośrodkowego układu nerwowego. Z tego względu EEG wykorzystywane jest w czasie operacji w obrębie tętnicy szyjnej i operacji kardiochirurgicznych z krążeniem pozaustrojowym. Ogólnie rzecz ujmując, środki stosowane w celu uzyskania sedacji, w miarę jej pogłębiania, zmieniają w zapisie EEG sygnały o niskiej amplitudzie i wysokiej częstotliwości (charakterystyczne dla stanu czuwania) na sygnały o wysokiej amplitudzie i niskiej częstotliwości (charakterystyczne dla stanu głębokiej anestezji).
Do wad tej metody zalicza się: złożoność obrazu EEG i jego interpretację (ilu lekarzy – tyle interpretacji), zmienne i często nieprzewidywalne efekty operacji chirurgicznej, brak korelacji między objawami klinicznymi a obrazem EEG w czasie znieczulenia [2, 3].
Ryc. 1. Umocowanie elektrod do monitorowania czynności bioelektrycznej mózgu w sali operacyjnej.
ANALIZA BISPEKTRALNA
Bezpośredni pomiar głębokości snu jest obecnie niemożliwy. Możliwy jest jednak pomiar pośredni za pomącą tzw. indeksu bispektralnego (BIS – Bispectral Index). Zauważono już wcześniej, że spontaniczna czynność kory mózgowej wykazuje zmiany w czasie snu. Postanowiono wykorzystać zmiany w zapisie EEG, jako bazę do stworzenia parametru (wskaźnika), który korelowałby ze stanem głębokości snu pacjenta, był łatwy w użyciu i interpretacji oraz mógłby być przydatny nie tylko w oddziałach intensywnej terapii, ale także w codziennej praktyce anestezjologicznej w salach operacyjnych.
Analiza bispektralna jest parametrem opracowanym empirycznie, na podstawie analiz statystycznych. Badający to zjawisko naukowcy spróbowali znaleźć zależność pomiędzy zapisem EEG a stopniem sedacji/snu występującym w następstwie podania środków anestetycznych. W trakcie badań (wielowariantowa analiza statystyczna) opracowano zespół cech EEG typowych dla stanu uśpienia i niezależnych od rodzaju podanego środka (poza ketaminą).
Powstanie indeksu bispektralnego, jako jednej liczby, której wartość informuje o stopniu głębokości snu pacjenta w trakcie znieczulenia, obejmuje trzy zasadnicze etapy [4]:
1. Analizę zapisu EEG: u przytomnego pacjenta na zapis aktywności bioelektrycznej odbieranej za pomocą elektrod przymocowanych w różnych miejscach skóry głowy składają się fale będące efektem czynności bioelektrycznej kory mózgowej (EEG), wynikające z aktywności mięśni czaszki (EMG), czynności elektrycznej mięśnia sercowego (EKG), ładunków elektrycznych powstających w czasie ruchu dipoli wewnątrz poruszających się gałek ocznych (EOG) oraz zewnętrznych urządzeń elektrycznych znajdujących się w sali operacyjnej. Wszystkie te sygnały „nakładają się” na czynność bioelektryczną mózgu i powodują zaburzenia w jej zapisie. Dlatego sygnał EEG musi zostać poddany wzmocnieniu a następnie oczyszczeniu ze wszystkich artefaktów (głównie fal o wysokiej częstotliwości). W zapisie EEG odnajdywane są także fragmenty całkowitej czynnościowej supresji kory mózgowej (linia izoelektryczna). Wszystkie artefakty wykluczane są z dalszej obróbki sygnału. Sygnał analogowy przekształcony zostaje następnie w sygnał cyfrowy, który może zostać poddany dalszej obróbce komputerowej.
2. Wybór odpowiednich fragmentów EEG: fragmenty zapisu EEG odnajdywane są w ogromnej bazie danych zawierających zapisy EEG pochodzące od ponad dwóch tysięcy pacjentów poddanych działaniu różnych środków anestetycznych. Ma to na celu zidentyfikowanie cech EEG korelujących ze stopniem sedacji/uśpienia.
3. Analiza matematyczna wybranych fragmentów EEG: zapis EEG jest zbiorem prostych sinusoid nakładających się jedna na drugą, dając w rezultacie bardzo skomplikowany zapis. Analiza EEG może być zrealizowana poprzez prześledzenie zmian napięcia sygnałów EEG w funkcji czasu. Jest to tzw. analiza zależna od czasu. Wykorzystuje ona odpowiednie obliczenia statystyczne lub pomiary oparte na morfologii fal EEG. Kolejnym etapem analizy jest przedstawienie aktywności fal EEG jako funkcji częstotliwości. Ten etap nazywa się analizą zależną od częstotliwości. Konwersja sygnału EEG jako fali zależnej od czasu w sinusoidę zależną od częstotliwości nazywana jest transformacją Fouriera. Taka transformacja, w idealnych warunkach, nie zmienia ani nie redukuje informacji zawartej w kształcie sinusoidy, a odwrócenie transformacji Fouriera powoduje rekonstrukcję oryginalnego kształtu fali EEG użytej do tej transformacji. Analiza Fouriera powoduje powstanie widma częstotliwości, które jest wykresem amplitud i przesunięć fazowych w funkcji częstotliwości. Proces ten jest analogiczny do rozszczepienia światła białego przez pryzmat, w wyniku czego powstaje widmo światła (tęcza). Każdy mierzony sygnał przekształcony za pomocą techniki Fouriera w sygnał zależny od częstotliwości będzie cechował się amplitudą i fazowością dla każdej częstotliwości harmonicznej. Dalsza obróbka tak przekształconych danych jest bardzo pracochłonna nawet dla komputera. Opracowany więc został algorytm ułatwiający komputerową obróbkę cyfrowych danych. Ten algorytm nazywany jest szybką transformacją Fouriera (FFT – Fast Fourier Transformation). Otrzymane w wyniku szybkiej transformacji Fouriera dane poddawane są analizie statystycznej trzeciego rzędu – analizie bispektralnej. Opisuje ona korelacje pomiędzy fazami w zależności od różnych częstotliwości. Szczególnie określa ilościowo poziom synchronizacji poszczególnych składowych EEG w oparciu o tradycyjne parametry – amplitudę i częstotliwość. Kolejne algorytmy wprowadzone do analizy bispektralnej pozwalają na wyodrębnienie wskaźnika – indeksu bispektralnego jako wartości liczbowej śledzącej zmiany zachodzące w mózgu pod wpływem środków anestetycznych.
Stan czynności mózgu w analizie bispektralnej przypisany został do liczb: od 0-100.
Liczbę BIS należy postrzegać jako odzwierciedlenie głębokości snu, a nie stopnia analgezji. O niewystarczającej analgezji świadczą szybkie oscylacyjne zmiany wartości BIS, a nie jej wzrost. Nieświadome reakcje ruchowe w odpowiedzi na bodziec bólowy mogą wynikać z anatomicznego i możliwe, że z farmakodynamicznego rozdzielenia sieci neuronów odpowiedzialnych za odpowiedź ruchową (rdzeń kręgowy), od neuronów odpowiedzialnych za generowanie sygnału EEG (mózg) [5].
Monitorowanie BIS jest pomocne w adekwatnym dawkowaniu środków anestetycznych. Pozwala uniknąć zbyt wysokiego, lub niskiego ich stężenia. O zbyt dużym stężeniu anestetyku świadczyć będzie obniżanie się wartości BIS poniżej 40. Podwyższenie liczby BIS powyżej 60 sugeruje zbyt płytkie znieczulenie. Liczne badania dowodzą, że monitorowanie głębokości snu za pomocą BIS zmniejszyło zapotrzebowanie na środki anestetyczne w czasie trwania znieczulenia ogólnego: w przypadku propofolu średnio o 13-15%, a w przypadku lotnych anestetyków takich jak sewofluran czy desfluran nawet o 30-40% [6, 7, 8].
Wskazania do zastosowania monitorowania BIS są bardzo szerokie. Metoda ta może być z powodzeniem wykorzystywana u pacjentów operowanych w oddziałach: chirurgii ogólnej, kardiochirurgii, ginekologii i położnictwa (cięcie cesarskie w znieczuleniu ogólnym), chirurgii dziecięcej oraz w oddziałach „chirurgii jednego dnia” [8, 9]. Ten sposób monitorowania wskazany jest u pacjentów wyniszczonych, w podeszłym wieku (u których może zachodzić konieczność podawania mniejszych dawek anestetyków). Monitorowanie BIS nie jest polecane u pacjentów, u których podejrzewa się uszkodzenie kory mózgu. U tych pacjentów wartość BIS nie jest wiarygodna.
ANALIZATOR STANU PACJENTA
Prace ostatnich lat koncentrują się na badaniu cyfrowych sygnałów EEG celem uzyskania danych w postaci kwantowanej – ilościowej (QEEG – Quantitative EEG). Zaowocowały one skonstruowaniem analizatora stanu pacjenta (PSA – Patient State Analyzer).
PSA, w dużym uproszczeniu, składa się z elektrody, modułu pacjenta oraz kabla podłączonego do 4-kanałowego EEG. Sygnał z elektrody przechodzi przez analizator oddzielający artefakty pochodzące od „niechcianych” sygnałów fizjologicznych oraz innych urządzeń pracujących w sali operacyjnej. Po uzyskaniu oczyszczonego sygnału dane zostają zobrazowane w postaci wartości liczbowej PSI ( Patient State Index). Wykazuje ona dużą korelację ze zmodyfikowaną skalą oceny aktywności/sedacji (OAA/S – Observers Assessment of Alertness and Sedation Scale) (tab. I). Wartości PSI mieszczą się w granicach od 0 do 100, a zwiększenie stopnia sedacji powoduje ich obniżenie.
Tab. I. Zmodyfikowana skala oceny przytomności/sedacji (OAA/S)
Liczba punktówRodzaj odpowiedzi
5Natychmiastowa odpowiedź na imię wypowiedziane normalnym głosem
4Opóźniona odpowiedź na imię wypowiedziane normalnym głosem
3Odpowiedź uzyskana dopiero po kilkukrotnym lub głośnym wypowiedzeniu imienia albo obecność odruchu rzęsowego
2Brak odruchu rzęsowego lub pozytywna odpowiedź na bodziec typu TOF (train-of-four) np. otwarcie oczu
1Brak odpowiedzi na bodziec typu TOF
0Brak odpowiedzi na stymulację bodźcem elektrycznym o częstości 50 Hz
Monitor PSA pozwala na nadzorowanie czynności bioelektrycznej mózgu w czasie rzeczywistym, prezentując wyniki w formie cyfrowej i graficznej. Ze względu na rozmieszczenie elektrod sygnałowych umożliwia zobrazowanie funkcji obydwu półkul mózgowych w ich części czołowej. Umożliwia ocenę funkcji ipsilaterlanej półkuli mózgowej przy zabiegach przeprowadzanych na tętnicach szyjnych w znieczuleniu ogólnym. Ze względu na kształt elektrod i ich umiejscowienie na skórze głowy, mogą wystąpić trudności z monitorowaniem w niektórych przypadkach kraniotomii [10].
PSA nie pozwala na odczytanie liczby zahamowania wyładowań fal mózgowych jak BIS, ale ze względu na ciągłe obrazowanie krzywej EEG umożliwia wykrycie epizodów przebiegających z płaską linią EEG. PSA w odróżnieniu od BIS nie obrazuje krzywej EEG w postaci rozkładu gęstości sygnału (DSA – Density Spectral Array). Szybciej natomiast niż BIS reaguje na zmiany EEG, a PSI – odpowiednik indeksu bispektralnego, zmienia się szybciej niż BIS. Brak możliwości zobrazowania danych w formie DSA oraz niemożność bezpośredniego określenia liczby braku funkcji elektrycznej mózgu nie wydaje się być zbyt uciążliwa w większości monitorowanych przypadków. Artefakty pojawiające się na skutek używania elektrokoagulacji występują tak samo często i w podobny sposób zaburzają odczyt w obydwu urządzeniach [10].
ENTROPIA
Niedogodnością analizy bispektralnej jest to, że na wartość liczby BIS może wpływać aktywność mięśni szkieletowych. Oznacza to, że u pacjenta wystarczająco głęboko znieczulonego może wystąpić podwyższenie liczby BIS. Poszukiwano więc metody, która byłaby w stanie oddzielić aktywność mięśni od aktywności kory mózgowej. Efektem tej pracy stała się entropia.
Entropia stanowi miarę logarytmiczną stopnia przypadkowości (nieuporządkowania) układu. W informatyce i analizie sygnału opisuje nieregularność, złożoność i właściwości nieprzewidywalne sygnału („biały szum”). Przy użyciu technik analitycznych można dzięki niej mierzyć „nieregularność” i kompleksową naturę przypadku lub sygnału. W pojedynczym przypadku, gdy sygnał, w którym kolejne wartości naprzemienne jednej stałej wartości mają entropię „0” – sygnał jest całkowicie regularny i przewidywalny. Sygnał, w którym kolejne wartości są generowane przez przypadkową liczbę, ma natomiast większą złożoność i wyższą entropię.
Stosując pojęcie entropii w odniesieniu do mózgu, przesłanką do wykonania pomiaru jest stan pełnej aktywności mózgu: wówczas entropia jest bardziej złożona, odzwierciedla większą „nieregularność” i „złożoność” danych. Wzrastająca liczba dowodów wskazuje, że w warunkach znieczulenia ogólnego dane sygnału EEG zawierają więcej „uporządkowania”, mniej „nieregularności” i niższą entropię – przy wyższych stężeniach środka anestetycznego (głębokie znieczulenie) [11, 12, 13]. Natomiast przy niższych stężeniach środków anestetycznych sygnał EEG ma wyższą entropię.
Entropię charakteryzują dwa parametry: stan entropii (SE – State Entropy) i reakcja (odpowiedź) entropii (RE – Response Entropy). Stan entropii jest odczytywany w zakresie częstotliwości od 0,8 Hz do 32 Hz. W jego spektrum dominuje składowa EEG i dlatego jest on odzwierciedleniem czynności kory mózgu. Czas okien pomiarowych dla SE jest wybrany optymalnie dla poszczególnej częstotliwości i wynosi od 15 do 60 s [11, 13]. Reakcja entropii zawiera dwie komponenty: EEG oraz EMG i jest odczytywana w zakresie częstotliwości od 0,8 Hz do 47 Hz. Czas okien pomiarowych w tym przypadku jest również zróżnicowany: najdłuższy wynosi 15 s a najkrótszy, zawierający się w przedziale częstotliwości 32-47 Hz, to 2 s. Dwa parametry entropii znormalizowano w ten sposób, że RE staje się równe SE, gdy EMG (suma spektrum: 32-47 Hz) jest równe zeru; później natomiast różnica RE – SE służy jako wskaźnik aktywności EMG [11, 13, 14].

Powyżej zamieściliśmy fragment artykułu, do którego możesz uzyskać pełny dostęp.
Mam kod dostępu
  • Aby uzyskać płatny dostęp do pełnej treści powyższego artykułu albo wszystkich artykułów (w zależności od wybranej opcji), należy wprowadzić kod.
  • Wprowadzając kod, akceptują Państwo treść Regulaminu oraz potwierdzają zapoznanie się z nim.
  • Aby kupić kod proszę skorzystać z jednej z poniższych opcji.

Opcja #1

24

Wybieram
  • dostęp do tego artykułu
  • dostęp na 7 dni

uzyskany kod musi być wprowadzony na stronie artykułu, do którego został wykupiony

Opcja #2

59

Wybieram
  • dostęp do tego i pozostałych ponad 7000 artykułów
  • dostęp na 30 dni
  • najpopularniejsza opcja

Opcja #3

119

Wybieram
  • dostęp do tego i pozostałych ponad 7000 artykułów
  • dostęp na 90 dni
  • oszczędzasz 28 zł
Piśmiennictwo
1. Whittington MA, Jefferys JGR, Traub RD: Effects of intravenous anesthetic agents on fast inhibitory oscillations in the rat hippocampus in vitro. Br J Pharmacol 1996; 118: 1977-1986.
2. Hensel M, Wolter S, Kox WJ: EEG controlled rapid opioid withdrawal under general anesthesia. Br J Anaesth 2000; 84: 236-8.
3. Guerit JM: Neuromonitoring in the operation room: why, when, and how to monitor? Electroencephalogr Clinical Neurophysiol 1998; 106: 1-21.
4. Rampil IJ: A primer for EEG signal processing in anesthesia. Anesthesiology 1998; 89: 980-1002.
5. Jeffrey C, Nassib G: An introduction to bispectral analysis for the electroencephalogram. J Clin Monit 1994; 10: 392-404.
6. Glass PS, Bloom M, Kearse L, Rosow C, Sebel P, Manberg P: Bispectral analysis measures sedation and memory effects of propofol, midazolam, isoflurane, and alfentanil in healthy volunteers. Anesthesiology 1997; 86: 836-847.
7. Gan TJ, Glass PS, Windsor A, Payne F, Rosow C, Sebel: Bispectral index monitoring allows faster emergence and improved recovery from propofol, alfentanil, and nitrous oxide anesthesia. Anesthesiology 1997; 87: 808-815
8. Song D, Joshi GP, White PF: Titration of volatile anesthetics using bispectral index facilitates recovery after ambulatory anesthesia. Anesthesiology 1997; 87: 842-848.
9. Nelskyla KA, Yli-Hankala AM, Puro PH, Korttila KT: Sevoflurane titration using bispectral index decreases postoperative vomiting in phase II recovery after ambulatory surgery. Anesth Analg 2001; 93: 1165-1169.
10. Physiometrix: http://www.physiometrix.com/products/psa4000.shtml
11. Anderson R, Jakobsson J: Entropy of EEG during anaesthetic induction: a comparative study with propofol or nitrous oxide as sole agent. Br J Anaesth 2004; 92: 167-170.
12. Anderson R, Barr G, Owall A, Jakobsson J: Entropy during propofol hypnosis, including an episode of wakefulness. Anaesthesia 2004; 59: 52-6.
13. Bruhn J, Bouillon T, Shafer S: Onset of propofol-induced burst suppression may be correctly detected as deepening of anaesthesia by approximate entropy but not by bispectral index. Br J Anaesth 2001; 87: 505-507.
14. Sleigh J, Olofsen E, Dahan A, Goede J, Steyn-Ross A:Entropies of the EEG: The effects of general anaesthesia. University of Waikato, Hamilton, New Zealand
15. Sleigh JW, Barnard JPM: Entropy is blind to nitrous oxide. Can we see why? Br J Anaesth 2004; 92: 159-161.
16. Sleigh JW, Steyn-Ross ML, Williams ML, Smith P: Comparison of changes in electroencephalographic measures during induction of general anaesthesia: influence of the gamma frequency band and electromyogram signal. Br J Anaesth 2001; 86; 50-58.
17. Barr G, Jakobsson JG, Owall A, Anderson RE: Nitrous oxide does not alter bispectral index study with nitrous oxide as a sole agent and as adjunct to i.v. anaesthesia. Br J Anaesth 1999; 82: 827-830.
18. Jöbsis FE: Noninvasive, infrared monitoring of cerebral and myocardial oxygen sufficiency and circulatory parameters. Science l977; 198:1264-l267.
19. Samra SK, Stanley JC, Zelenock GB, Dorje P: An assessment of contributions made by extracranial tissue during cerebral oximetry. J Neurosurg Anesthesiol 1999; 11: 1-5.
20. Cui W, Kumar C, Chance B: Experimental study of migration depths for the photons measured at sample surface. SPIE Press 1991; 1431: 180-191.
21. Hongo K, Kobayashi S, Okudera H, Hokama M, Nakagawa F: Noninvasive cerebral optical spectroscopy for monitoring cerebral hemodynamics - basic study using indocyanine green. Neurol Res 1995; 17: 89-93.
22. Edmonds HL: Anesthesia Patient Safety Foundation. Newsletter 1999; 14: 25-32.
23. Schmahl TM: Operative changes effecting incidence of perioperative stroke using cerebral oximetry and aortic ultrasonography. Anesthesiology 2000; 93: A399.
24. Howard L, Gopinath SP, Uzura M, Valadka A, Robertson CS: Evaluation of a new fiberoptic catheter for monitoring jugular venous oxygen saturation. Neurosurgery 1999; 44: 1280-5.
25. Cruz J: The first decade of continuous monitoring of jugular bulb oxyhemoglobin saturation: management strategies and clinical outcome. Crit Care Med 1998; 26: 344-351.
26. Dearden NM: Jugular bulb venous oxygen saturation in the management of severe head injury. Curr Opin Anaesthesiol 1991; 4: 279-286.
27. Sheinberg M, Kanter MJ, Robertson CS: Continuous monitoring of jugular venous oxygen saturation in head injured patients. J Neurosurg 1992; 76: 212-217.
28. Macmillan CSA, Andrews PJD, Easton VJ: Increased jugular bulb saturation is associated with poor outcome in traumatic brain injury. J Neurol Neurosurg Psychiatr 2001; 70: 101–104.
otrzymano: 2005-04-07
zaakceptowano do druku: 2005-11-14

Adres do korespondencji:
II Zakład Anestezjologii i Intensywnej Terapii Uniwersytecki Szpital Kliniczny nr 2
ul. Żeromskiego 113, 90-549 Łódź
e-mail: w.machala@skwam.lodz.pl
waldemar@machala.info

Anestezjologia Intensywna Terapia 4/2005