Klassisen LMA:n käyttö endovaskulaarisen hoidon aikana

Tavoite

• Arvioida Laryngeal Mask Airwayn (LMA)-Classicilla suoritetun yleisanestesian hyödyllisyyttä aivoaneurysmien endovaskulaarisessa hoidossa kardiovaskulaarisen stabiliteettianalyysin perusteella Tiedonkeruu Anestesiaprotokolla standardisoitiin kaikille potilaille, jotka koostuivat suonensisäisestä induktiosta fentanyylillä (1-2 μg) /kg), lidokaiinia (1,5 mg/kg), propofolia (2 mg/kg) ja deksametasonia (8 mg), minkä jälkeen lisättiin LMA-Classic. Huollon aikana käytettiin sevofluraania, jonka alveolaarinen pitoisuus (MAC) oli minimaalinen 0,9 - 1,1 %, dipyronia (2 g IV) ja morfiinia (0,05 mg/kg IV). Hengitystilavuus (VT) ja hengitystiheys (RR) säädettiin arvoon 7 ml/kg ja 12-14 minuutissa. Ei-invasiivinen hemodynaaminen seuranta sisälsi keskimääräisen valtimopaineen (MAP), sydämen sykkeen (HR), happisaturaation ja lopun hiilidioksidin (ETCO2).

Tiedot kerättiin kuuden ajan sisällä: Aikapiste 1: ennen induktiota, Aikapiste 2: induktion jälkeen, Aikapiste 3: LMA-Classic -lisäyksen jälkeen, Aikapiste 4: endovaskulaarisen toimenpiteen aikana, aikapiste 5: kelauksen aikana ja aika kohta 6: toimenpiteen lopussa ja LMA-Classic poisto.

Seuraavat demografiset ja kliiniset tiedot kerättiin: ikä, sukupuoli, American Society of Anesthesiologists Physical Status (ASA-PS), toimenpiteen kokonaisaika, liitännäissairaudet, aneurysman sijainti ja niihin liittyvät kliiniset ilmenemismuodot. Haittatapahtumat, kuten intraoperatiivinen aneurysman repeämä tai tarve endotrakeaaliseen intubaatioon, kirjataan.

Eettiset näkökohdat Hyväksynnät saatiin Antioquia Universityn ja Especialidades Médicas Metropolitanas Sociedad Anóniman (EMMSA) klinikan eettisiltä toimikunnilta. Potilaat allekirjoittivat tietoisen suostumuksen ja luottamuksellisuussopimuksen ennen osallistumista.

Tilastollinen analyysi Tiedot kerättiin Excel-laskentataulukkoon (Microsoft Excel 2010®), SAS 9.4:ää (SAS Institute, Cary, N.C.) käytettiin myöhempään analyysiin. Jatkuvat muuttujat tiivistettiin keskiarvoina ja standardipoikkeamia (SD). Kategoriset muuttujat tiivistettiin frekvensseiksi ja prosenttiosuuksiksi. Lineaariset sekamallit sopivat mallintamaan jatkuvia kliinisiä muuttujia ajan mittaan käyttämällä kontrasteja aikapisteiden välisten erojen testaamiseen. P-arvoja alle 0,05 pidettiin tilastollisesti merkitsevinä.