Monitorización de la función cerebral
Datos más completos para una imagen más completa
Home / Monitorización de la sedación
Monitorización de la sedación
Monitorización de la función cerebral
Datos más completos para una imagen más completa
Acerca de SedLine
La monitorización de la función cerebral SedLine® utiliza tecnologías de neuromotorización para mejorar la atención de los pacientes bajo anestesia y sedación. El producto principal es un monitor de la función cerebral basado en EEG de última generación. El monitor SedLine, que utiliza 4 canales de información, mide los efectos de la anestesia y la sedación mediante la monitorización de la actividad eléctrica de ambos lados del cerebro para permitir un ajuste más individualizado y mejorar la atención de los pacientes bajo anestesia o sedación.
En 2010, Masimo adquirió SedLine, comercializó los productos SedLine a través de sus canales de distribución en todo el mundo e inició la tecnología de monitorización de la función cerebral de próxima generación y el desarrollo de productos.
EEG y anestesia
EEG y anestesia
Las medidas de EEG cuantitativas (QEEG) de la actividad cerebral en respuesta a la sedación/anestesia siguen un patrón predecible
- A medida que el cerebro se duerme, la actividad del EEG disminuye según un patrón específico e invariable.1
- En general, esta reducción de la actividad comienza en los lóbulos frontales y se mueve hacia la parte posterior del cerebro.
Cambios en la energía del EEG en la inducción y pérdida de conciencia (LOC)
Estas imágenes VARETA representan cambios en la actividad de la onda Delta (es decir, de 3 a 5 Hz). La anestesia (el propofol que se muestra aquí) se disemina desde los lóbulos frontales hacia la parte posterior del cerebro (tenga en cuenta el residuo azul/blanco en la inducción). Incluso en la pérdida de conciencia, los lóbulos frontales son las zonas más fuertemente anestesiadas.
- Al despertar, la actividad del EEG aumenta en todo el cerebro, exactamente en la secuencia opuesta observada cuando se duerme.
- Se ha demostrado que estos patrones de actividad son invariables en una variedad de tipos de pacientes y agentes sedantes/anestésicos.1
- Propofol
- Gas de inhalación: isoflurano, sevoflurano y desflurano
- Nitroso/narcótico
Algoritmo PSi
Algoritmo PSi
Un algoritmo sofisticado
El dispositivo SedLine utiliza un sofisticado algoritmo multivariado para evaluar los datos de EEG del paciente de los 4 canales y determinar el valor del índice de estado del paciente (PSi™) como una medida de la profundidad anestésica.
La tecnología SedLine se basa en más de 10 años de desarrollo técnico y clínico. El algoritmo se basa en extensos registros de EEG desarrollados por el Laboratorio de Investigación del Cerebro (Brain Research Laboratory) de la Escuela de Medicina de la Universidad de Nueva York (New York University School of Medicine). La tecnología de sensores se desarrolló para mejorar la adquisición de señales de EEG y se usó en los Estudios del Sueño de la NASA en 1998. El sistema de monitores SedLine, que proporciona un algoritmo integrado basado en 4 canales de datos de EEG y que demostró confiabilidad en condiciones clínicas complicadas y una resistencia superior a la cauterización, es una alternativa rentable a otros monitores. El sistema está actualmente en uso en algunas de las principales instituciones de salud del país.
Basado en la ciencia del sonido
El algoritmo se basa en comparaciones detalladas de los extensos registros de EEG desarrollados por el Laboratorio de Investigación del Cerebro (Brain Research Laboratory) en la Escuela de Medicina de la Universidad de Nueva York (New York University School of Medicine). Estos registros abarcan cinco bases de datos con datos de pacientes registrados en una variedad de condiciones clínicas y anestésicas.
Uso de datos de EEG desde ambos lados del cerebro
Los múltiples subalgoritmos mejoran la sensibilidad del algoritmo PSI a los cambios en la actividad. El subalgoritmo del "observador de la excitación" detecta cambios tempranos sutiles en el EEG que significan una disminución de la sedación. Este subalgoritmo también examina los cambios en la actividad que se producen entre pares de ejemplos en busca de evidencias de patrones que indiquen niveles de sedación decrecientes.
Lea Rango de 25-50 de PSi del estado hipnótico óptimo para la anestesia general para obtener más información sobre los estudios que apoyan el desarrollo del algoritmo.
Directrices de PSi
Directrices de PSi
Un mayor volumen de datos para mejorar su control anestésico
La monitorización de la función cerebral con SedLine ayuda al proveedor de anestesia a proporcionar el nivel deseado de sedación dirigida en todas las fases de la anestesia. SedLine utiliza un algoritmo sofisticado basado en extensos registros de EEG para procesar los datos de EEG y determinar el valor de PSI como una medida de la profundidad anestésica. El PSI se corresponde con el nivel actual de sedación/anestesia de un paciente en una escala de 0 a 100, donde 100 representa estar completamente despierto.2 A continuación se presentan las directrices para interpretar la gama completa de valores. Lea Rango de 25-50 de PSi del estado hipnótico óptimo para al anestesia general para obtener más información sobre los estudios que apoyan el desarrollo de esas directrices.
Los valores de PSi reflejan la pérdida/recuperación de la conciencia, las agitaciones y los despertares, además de las respuestas a estímulos nocivos. Para facilitar su uso, los valores PSi numéricos están codificados por colores en la pantalla para favorecer la evaluación inmediata del estado del paciente. Los datos de EEG en tiempo real de 4 canales se presentan como formas de onda y como un conjunto de densidad espectral (DSA) para permitir una confirmación rápida y sencilla de los valores de PSi.
Referencias:
- 1.
John ER, Prichep LS, Kox W, et al. Invariant Reversible QEEG Effects of Anesthetics. Conscious Cogn.0 2001;10:165-183.
- 2.
Prichep LS, Gugino LD, John ER, et al. The Patient State Index as an indicator of the level of hypnosis under general anesthesia. Br J Anaesth. 2004,92:393-399. Available online at http://bja.oxfordjournals.org/cgi/content/full/92/3/393.
