麻醉深度監測的常用方法

隨著肌肉松弛劑和鎮痛劑的聯合使用，全身麻醉的麻醉深度和意識狀態通常是隱藏和難以評估的。麻醉深度的監測有利于控制麻醉質量,可利用最少的麻醉藥物達到最佳的麻醉效果,縮短復蘇過程;且能避免術中知曉導致的病人心理和行為傷害及醫療糾紛等種種不良后果;還可減少全麻病人出現的各種危險情況。麻醉深度的監測已得到臨床麻醉的高度重視。目前,在對腦電圖(Electroencephalogram,EEG)進行深入分析的同時,已經向人體神經調節、體液調節等綜合分析方向發展,且已取得較好的研究成果,現將近年來的研究進展進行闡述。1量化指標的測定自發性腦電活動是一系列來自于大腦皮層的連續性生理波形,利用現代計算機處理技術對頻率譜和功率譜進行傅立葉分析。并結合臨床資料可以得出量化指標。SEF是95%的功率譜,MF是50%的功率譜,隨著麻醉的加深,SEF和MF降低,SEF預測體動的敏感性和特異性分別為72%、82%,對麻醉的鎮靜、意識的存在和消失的判斷不敏感,因此,在此基礎上,進一步研究和開發出腦電雙頻指數。2信息模型的非線性分析腦電雙頻指數是在頻率譜和功率譜的基礎上增加了對位相和諧波的非線性分析得出的混合信息擬合的一具體數字,用100分度表示,數字變小表示大腦的抑制程度加深。1997年被FDA批準作為監測麻醉深度和鎮靜水平的指標,進入臨床應用和研究階段。2.1麻醉復蘇的預測傳統的意識消失BIS值小于55,其敏感度和特異度分別為15%、100%,在預測麻醉蘇醒方面,敏感度和特異度為97.3%、94.4%,臨床應用BIS變異性很小,與鎮靜程度的相關性很好,但Ortolani研究發現,BIS具有人種差異。2.2bis值的提高BIS與腦的葡萄糖代謝率高度相關(γ=-0.81,P<0.001)。BIS值由100下降到70時,中樞的代謝率下降30%;下降到30時,中樞代謝率下降70%,由此表明,BIS可反映大腦代謝的抑制程度。2.3氟醚釋放后bis值的檢測BIS與七氟醚、地氟醚的吸入濃度相關性良好,使用七氟醚麻醉時,BIS監測麻醉深度是可靠的。Detsch等對異氟醚的研究發現,BIS與異氟醚吸入濃度無相關性,不能監測異氟醚吸入的麻醉深度;而且,N2O和氙氣的麻醉對BIS值無影響,因此,BIS用于吸入麻醉深度的監測有明顯的局限性。在靜脈全麻藥中,異丙酚的麻醉深度同BIS值的相關性極好,能準確監測單純的異丙酚麻醉的深度。利用BIS值對異丙酚進行靶控鎮靜已用于臨床,但是氯胺酮和瑞芬太尼對BIS值不產生影響,可能是由于它們是一類強鎮痛,弱鎮靜的藥物。氯氨酮麻醉與BIS的關系目前尚無明確解釋。2.4臨床意義上的應用隨著對BIS的研究深入,已得到較為廣泛的臨床應用。如①鎮靜監測;②麻醉深度的監測,七氟醚和地氟醚的麻醉監測,尤其在小兒的扁桃體手術中值得推薦;③臨床診斷,用于重度昏迷病人的腦死亡診斷,其準確度等同于EEG和腦血管造影;④臨床評價,在評價非鎮靜狀態的神經功能方面,BIS與APACHEⅢ和GCS的評分高度相關;對昏迷病人的腦代謝評價BIS也顯現出一定的價值;⑤監測大腦低氧的發生;⑥用于判斷睡眠的階段,輕度睡眠BIS值為75～90;快波睡眠BIS為75～92;慢波睡眠BIS為20～70。但在臨床病例的應用過程中,BIS的缺點也不斷地顯露出來,引起了許多研究學者的關注。2.5靜脈和內靜脈復合麻醉深度的測量腦電雙頻指數雖然是來自于大腦神經細胞的自發性電活動,但是,許多因素都會對BIS產生影響。艾司洛爾、外源性的腎上腺素可以使BIS值升高,影響麻醉深度的真實值。Schneider等研究發現,當BIS值在50～60之間時,使用經典的前臂隔離法(isolatedforearmtechnique),20例中有8例出現意識反映,研究者認為利用BIS值來判斷鎮靜水平及麻醉深度并不可靠。在靜脈復合麻醉和體外循環的低溫狀態下,也表現出BIS值與麻醉深度不一致。BIS的計算速度慢(需30s～60s),而且對于不同的藥物和個體,其差異性較大。3全麻患者的麻醉深度和政發指標在全麻中的發聽覺誘發電位(auditoryevokedpotentials,AEP)是聲音刺激聽覺傳導通路經腦干至聽覺皮層到達聯合皮層的生物電活動,清醒狀態下個體間及個體本身的差異性很小,而且與絕大多數麻醉藥呈劑量相關的變化。綜合研究表明,AEP可作為全麻中大腦皮質信息處理和認知功能狀態的敏感指標,術中知曉和麻醉深度不足均能被記錄,基本符合判斷麻醉深度的標準。丹麥Danmeter公司采用先進的外源輸入自回歸模型(ARX),將AEP進行量化,轉換為一個與麻醉深度成正比,由0～100分度的ARX指數(A-LineARX-Index,AAI),從AEP的提取到轉化為指數,整個過程均被納入A-line軟件包,分析時間僅需(2～6)s,它更能實時、快速地監測麻醉深度。3.1結構有一“喚醒”意識水平的判斷是全身麻醉深度監測的首要任務,現代全麻理論認為,在腦干網狀結構有一“喚醒中樞”,該中樞的“開啟”和“關閉”狀態決定意識的有無。AAI能監測“喚醒中樞”的活動,預測意識的狀態。ROC曲線下的面積AAI大于BIS,說明對于從無意識到有意識的轉變的識別,AAI比BIS更準確、更靈敏。3.2異丙酚麻醉AAI預測體動反應的概率,七氟醚麻醉是0.91,異丙酚麻醉是0.92。動物實驗也表明,AAI能及時監測對疼痛等傷害性刺激的反應,Martoft在豬的實驗中得到滿意的結果。3.3部分構成aai全麻是由鎮靜、鎮痛、肌松和抑制傷害性反射4部分構成,AAI基本上能滿足這一要求。因此,2000年AAI監護儀通過歐洲ICE601標準鑒定,正式進入臨床使用。3.4aai指數變化AAI以自身的無創、實時、準確進入臨床使用,使用方法簡單,并可進行事件標記。AAI指數60～100為清醒狀態;40～60為睡眠狀態;30～40為淺麻醉狀態;30以下為臨床麻醉;(20±5)為記憶完全消失狀態。現已廣泛應用于鎮靜和普通全麻的監測,對體外循環麻醉深度的監測國內外報道較少。4麻醉狀態的預測和揭示Narcotrend是來源于自發性腦電的活動,利用Kugler多參數統計,經微機處理,形成的6個階段14個級別的量化指標,即A、B0～2、C0～2、D0～2、E0～1、F0～1,并同時顯示α、β、γ、δ波的功率譜變化情況和趨勢。階段A是清醒狀態;B是鎮靜狀態(0級、1級、2級);C是淺麻醉狀態(0級、1級、2級);D是常規普通麻醉狀態(0級、1級、2級);E是深度麻醉狀態(0級、1級、2級);F階段(0級、1級)是腦電活動的消失。Schultz等對Narcotrend進行的可行性研究發現,Narcotrend對麻醉深度和鎮靜水平的判斷,預測概率Pk是0.90,相關系數γ為0.90。在臨床多中心(4630例)研究表明,Narcotrend是一可信性較高的新型麻醉深度監測儀。臨床上,已應用于對靜脈麻醉藥物異丙酚、依托咪酯、硫噴妥鈉和吸入麻醉藥物氟烷、氨氟醚、地氟醚、七氟醚的麻醉監測。但對于復合麻醉的麻醉深度監測研究很少,有待進一步探索。5麻醉深度的測量和分析人工神經網絡監測麻醉深度的是近年來發展起來的腦電分析技術,根據EEG的4個特征波形α、β、γ、δ的平均功率作為EEG的譜特征參數,再加上血流動力學參數如血壓、心率以及MAC表示的麻醉藥物劑量等數據,利用AR模型、聚類分析和Bayes估計理論,最終形成ANN參數代表麻醉深度。Ranta用ANN監測麻醉深度,敏感度和特異度分別為23%,98%,預測概率P(k)為0.6～0.66,其臨床應用的可信性有待進一步證實。6復雜度和小波分析法Zhang和Roy用小波分析和復雜性測度的方法監測麻醉深度。利用計算機對腦電波形進行由粗到精地逐步觀察所選擇的基本小波,在時、頻兩域都具有代表信號局部特征的能力,小波變換被譽為分析信號的數學顯微鏡。將小波分析、復雜性測度、人工神經網絡的聯合應用,監測麻醉深度快速而準確,其靈敏度為88%,準確性為92%,特異性達97%,是具有前景的監測方法。7患者狀態指數和psi監測麻醉深度監測:臨床體會還是臨床實驗隨著計算機運算速度的大幅提高,功率譜分析(PSA)的準確性進一步增強,Physiometrix公司研發出新型的PSA4000用于監測麻醉深度,并受到專家的肯定,RolfHSandin提倡可以常規用于麻醉深度監測。患者狀態指數(PSI)是Drover于2002年提出來的概念,對麻醉深度監測正處于臨床實驗階段,其結果顯示具有良好的發展前景。8唾液cGMP含量分析Engelhardt等學者首次通過對唾液中的cGMP的含量變化監測麻醉深度,結果顯示:唾液中cGMP含量變化同麻醉深度變化一致,隨麻醉深度的加深,唾液cGMP含量增加,但未得出科學的量化指標。9麻醉深度監測全身麻醉監測主要有2個目的:一是確定麻醉深度;二是探測中樞神經系統的狀態。EEG在臨床上的應用仍然有許多局限性,聽覺誘發電位指數(AAI