通过自动瞳孔测量来评估危急病患者的镇静:一项前性观察性研究
Lin Shi1, Dan-Ni Jin2, Xia-Jing Cao2
1Department of Emergency Medicine, Second Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine, Hangzhou, Zhejiang, China; Emergency Department, The State Key Laboratory for Complex, Severe and Rare Diseases, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Science and Peking Union Medical College, Beijing, China; Key Laboratory of The Diagnosis and Treatment of Severe Trauma and Burn of Zhejiang Province, Hangzhou, Zhejiang, China; Zhejiang Province Clinical Research Center for Emergency and Critical Care Medicine, Hangzhou, Zhejiang, China.
British journal of anaesthesia
|March 1, 2024
概括
自动瞳孔测量,测量瞳孔光反射的百分比 (%PLR),有效地与里士满兴奋和镇静量表 (RASS) 和光谱边缘频率 (SEF) 相相关,用于评估重症患者的镇静深度.
科学领域:
- 关键护理医学 关键护理医学
- 神经生理学 神经生理学
- 镇静监测监测镇静的监测.
背景情况:
- 量化瞳孔测量以前没有与里士满兴奋和镇静量表 (RASS) 和光谱边缘频率 (SEF) 对镇静评估进行验证.
- 精确监测镇静深度对于严重病情的成年患者至关重要.
研究的目的:
- 评估自动瞳孔测量在量化镇静深度中的实用性.
- 评估瞳孔变量与已建立的镇静量表 (RASS) 和电生理学测量表 (SEF) 之间的相关性.
主要方法:
- 自动瞳孔测量用于测量呼吸,镇静患者的瞳孔变量在停用催眠后不同RASS水平.
- 经过处理的脑电图 (EEG) 变量和SEF与瞳孔测量同时记录.
- 分析了百分比瞳孔光反射 (%PLR) 和RASS/SEF之间的相关性,接收器操作特征 (ROC) 曲线评估了%PLR区分镇静水平的能力.
主要成果:
- 来自38名患者的163个配对测量结果显示,中位数%PLR逐渐增加,镇静深度下降 (P<0.001).
- 在%PLR和RASS (Rho=0.635) 和%PLR和SEF (R=0.641) 之间观察到强烈的相关性.
- %PLR在区分镇静深度方面表现出很好的准确性,特定值的ROC曲线 (AUC) 下的面积为0.87和0.82.
结论:
- 使用自动化瞳孔测量对%PLR的定量评估是重症成人患者镇静深度的可靠指标.
- %PLR与临床 (RASS) 和电生理学 (SEF) 的镇静测量结果相对应得很好.
