Korrelation af EEG-dynamik med bevidsthedsændringer under anæstesi

Formålet med studiet er at identificere og validere almindelige helhjernes EEG-biomarkører, der præcist sporer overgangen mellem bevidste tilstande (vågenhed, sedation, bevidstløshed) ved fem intravenøse anæstetika med forskellige virkningsmekanismer: Propofol, Ciprofol, Remimazolam, Esketamin og Fospropofol.

Design:

Dette er et single-center, prospektivt, observationsbaseret kohortestudie. Efter hinanden berettigede patienter vil blive inkluderet og grupperet baseret på det kliniske valg af anæstetikum, der anvendes til induktion af generel anæstesi. Dataanalyse vil blive udført af forskere, der er blindet for gruppetildelingen under funktionsudtræknings- og modeludviklingsfasen.

Omkring 250 voksne patienter (alder ≥18 år) planlagt til elektiv kirurgi under generel anæstesi på Tongji Hospital, Wuhan, Kina, vil blive rekrutteret mellem april 2026 og december 2027. Deltagere skal have en ASA-fysisk status på I eller II, normal kognitiv funktion (MMSE-score ≥24) og have givet skriftlig informeret samtykke.

Interventioner og procedurer:

Alle procedurer repræsenterer standard klinisk pleje; der administreres ingen eksperimentelle interventioner.

1. Præoperativ vurdering: Demografi, medicinsk historie og MMSE-score vil blive registreret.
2. EEG- og adfærdsdataindsamling: Under anæstesiinduktion vil 32-kanals EEG blive kontinuerligt optaget ved hjælp af et Greentek-system med elektroder placeret i henhold til det internationale 10-20-system. Samtidig vil BIS-værdien (sensor placeret infraorbitalt)[referrence] og patientens adfærdstilstand blive registreret hvert 30. sekund ved hjælp af den modificerede observatørs vurdering af årvågenhed/sedation (MOAA/S) skala som referencestandard og fraværet af pupillens lysrefleks. Baseret på disse adfærdsresponser vil dybden af anæstesi blive kategoriseret i tre stadier: sedation, tilstrækkelig anæstesidybde og dyb anæstesi.
3. Anæstesiprotokol: Induktion af anæstesi vil blive udført af den tilstedeværende anæstesilæge i overensstemmelse med standard institutionel praksis. Et af de fem undersøgelseslægemidler vil blive administreret som en intravenøs bolus, med induktionsdosen opretholdt via kontinuerlig infusion i 5 minutter.

Databehandling og analyse

1. Datakurering: Data vil blive kontrolleret for kvalitet, og epoker med artefakter eller manglende kliniske data vil blive udelukket.
2. EEG-funktionsudtrækning: Forbehandlede EEG-data vil blive analyseret for at udtrække funktioner, herunder men ikke begrænset til effektspektraltæthed, permutationsentropi, fase-forsinkelsesentropi og funktionelle tilslutningsmetrikker.
3. Dataanalyse: Under induktionen af bevidstløshed med fem forskellige generelle anæstetikum vil EEG-biomarkører, der svarer til overgange mellem tre adfærdstilstande - sedation, tilstrækkelig anæstesidybde og dyb anæstesi - blive identificeret. Ydeevnen af disse biomarkører i at spore dybden af anæstesi vil blive kvantitativt sammenlignet med Bispectral Index (BIS).
4. Machine Learning-modellering: Datasættet vil blive opdelt i trænings- (70%) og valideringssæt (30%). En træbaseret ensemblemodel (f.eks. Random Forest) vil blive trænet til at klassificere bevidsthedstilstande baseret på EEG-funktioner. Modelydelse vil blive evalueret ved hjælp af AUC, nøjagtighed, præcision og krydsvalidering.