Thanh bên bài viết
Số lượt xem PDF: 22
ỨNG DỤNG THEO DÕI HOẠT ĐỘNG ĐIỆN NÃO TRONG ĐÁNH GIÁ ĐỘ SÂU GÂY MÊ
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Đánh giá chính xác độ sâu trong gây mê (độ mê) là cơ sở để duy trì mê ổn định, giúp tránh các nguy cơ do gây mê quá nông hoặc quá sâu, góp phần rút ngắn thời gian hồi tỉnh và nâng cao chất lượng điều trị. Các dấu hiệu lâm sàng đánh giá độ mê thường bị chồng lấn bởi kích thích đau nên chúng không đặc hiệu và khó lượng giá. Ngày nay, nhiều máy theo dõi điện não được phát triển và ứng dụng vào đánh giá độ mê với nhiều trường thông tin hiển thị và giá trị lâm sàng khác nhau. Hiểu được nguyên lý hình thành và ý nghĩa của các thông số giúp đánh giá độ mê được chính xác và toàn diện. Bài tổng quan nhằm khái quát về ứng dụng theo dõi hoạt động điện não trong đánh giá độ sâu gây mê và một số lưu ý trong thực hành lâm sàng.
Chi tiết bài viết
Từ khóa
Điện não đồ, Gây mê, Độ sâu gây mê
Tài liệu tham khảo
2. Roche D, Mahon P. Depth of anesthesia monitoring. Anesthesiol Clin. 2021; 39(3):477-492.
3. Short TG, Campbell D, Frampton C, Chan MTV, Myles PS, Corcoran TB, et al. Anaesthetic depth and complications after major surgery: An international, randomised controlled trial. Lancet. 2019; 394(10212):1907-1914.
4. Hajat Z, Ahmad N, Andrzejowski J. The role and limitations of EEG-based depth of anaesthesia monitoring in theatres and intensive care. Anaesthesia. 2017; 72(1):38-47.
5. Checketts MR, Alladi R, Ferguson K, Gemmell L, Handy JM, Klein AA, et al. Recommendations for standards of monitoring during anaesthesia and recovery 2015: Association of anaesthetists of Great Britain and Ireland. Anaesthesia. 2016; 71(1):85-93.
6. Buzsáki G, Anastassiou CA, Koch C. The origin of extracellular fields and currents-EEG, ECoG, LFP and spikes. Nat Rev Neurosci. 2012; 13(6):407-420.
7. Hughes SW, Crunelli V. Thalamic mechanisms of EEG alpha rhythms and their pathological implications. Neuroscientist. 2005; 11(4):357-372.
8. Purdon PL, Sampson A, Pavone KJ, Brown EN. Clinical electroencephalography for anesthesiologists: Part I: Background and basic signatures. Anesthesiology. 2015; 123(4):937-960.
9. Choi BM. Characteristics of electroencephalogram signatures in sedated patients induced by various anesthetic agents. J Dent Anesth Pain Med. 2017; 17(4):241-251.
10. Viertiö-Oja H, Maja V, Särkelä M, Talja P, Tenkanen N, Tolvanen-Laakso H, et al. Description of the entropy algorithm as applied in the Datex-Ohmeda S/5 Entropy Module. Acta Anaesthesiol Scand. 2004; 48(2):154-161.
11. Chan MTV, Hedrick TL, Egan TD, García PS, Koch S, Purdon PL, et al. American society for enhanced recovery and perioperative quality initiative joint consensus statement on the role of neuromonitoring in perioperative outcomes: Electroencephalography. Anesth Analg. 2020; 130(5):1278-1291.
12. Hight D, Kreuzer M, Ugen G, Schuller P, Stüber F, Sleigh J, et al. Five commercial 'depth of anaesthesia' monitors provide discordant clinical recommendations in response to identical emergence-like EEG signals. Br J Anaesth. 2023; 130(5):536-545.