Blocs nerveux périphériques guidés par échographie - une base de données (Blockbase)

Introduction Les blocs nerveux périphériques sont souvent utilisés en anesthésie. Ils peuvent être utilisés comme seule méthode d’anesthésie pendant une intervention chirurgicale ou en combinaison avec d’autres méthodes, par exemple l’anesthésie générale et la sédation. De plus, les blocs nerveux périphériques sont utilisés pour traiter la douleur postopératoire, soulager la douleur chez les patients traumatisés et pour les procédures douloureuses.

Pour qu’une méthode soit utile sur le plan clinique, il est essentiel de comprendre les facteurs contribuant à des taux de réussite élevés. Il est également important de connaître les complications liées à la méthode. Enfin, il est essentiel d’établir un système d’apprentissage robuste dans lequel les anesthésiologistes peuvent suivre les performances de leur bloc nerveux au fil du temps et les comparer aux plus performants et aux performances générales. Par conséquent, nous visons à établir une base de données prospective et continue pour mieux comprendre 1) les facteurs contribuant à la qualité du bloc, par exemple le taux de réussite et la durée du bloc nerveux ; 2) Fréquences et types de lésions nerveuses et de complications hémorragiques associées à la procédure de blocage ; 3) Suivi des performances des blocs par les anesthésistes. Ces trois points sont décrits plus en détail ci-dessous :

1. Taux de réussite (qualité des blocs) Il est difficile d'avoir une vue d'ensemble des taux de réussite des blocs nerveux périphériques. La plupart des études se concentrent sur un bloc nerveux spécifique et le nombre de patients inclus est souvent faible. De plus, la procédure de bloc est réalisée par quelques anesthésistes hautement qualifiés dans la procédure spécifique. En établissant une base de données comprenant les blocs nerveux périphériques les plus utilisés dans différents contextes, c'est-à-dire la chirurgie, la gestion de la douleur périopératoire et les procédures douloureuses, et en incluant des anesthésistes ayant différents niveaux d'expérience et d'expertise, il sera possible d'obtenir une analyse plus détaillée. image des facteurs qui sont importants pour atteindre des taux de réussite élevés.

2. Complications Lésion nerveuse. Les blocs nerveux périphériques sont généralement considérés comme sûrs à utiliser avec de faibles taux de complications. Cependant, les complications peuvent être graves et entraîner des lésions nerveuses permanentes. Il est donc essentiel d’avoir une vue d’ensemble des complications liées au bloc et des facteurs associés à ces complications. Différentes régions ont des caractéristiques spécifiques et les complications suivent probablement un schéma caractéristique. Une base de données contenant suffisamment de données nous permettra de détailler les facteurs essentiels pour comprendre comment les complications se développent et se transforment en blessures permanentes.

   Saignement. Aujourd’hui, de nombreux patients reçoivent un traitement anticoagulant. Nous collecterons donc des données sur les complications hémorragiques associées à la procédure de bloc.

3. Apprentissage Les blocs nerveux périphériques guidés par échographie nécessitent une certaine habileté pour déposer l'AL au bon endroit. En collectant des données sur la qualité des blocs auprès d'anesthésiologistes individuels au fil du temps, il sera possible d'avoir un aperçu des courbes d'apprentissage et des facteurs importants pour l'apprentissage des différentes procédures de bloc.

Méthodes Conception de l'étude : étude de cohorte prospective observationnelle. Contexte : Initialement, une étude monocentrique au département d'anesthésiologie de l'hôpital de North Zealand. Nous envisageons d'inclure autant de centres que possible au Danemark.

Participants : Patients devant subir des blocs nerveux périphériques. Avant de collecter les données de suivi, le consentement éclairé sera obtenu de chaque participant via un système SMS automatisé et sécurisé.

Variables : les variables suivantes sont enregistrées :

Données démographiques des patients : numéro de sécurité sociale, âge, sexe, taille, poids, comorbidité (diabète, utilisation d'insuline, douleur chronique, analgésiques, anticoagulants), statut ASA et type d'intervention chirurgicale pratiquée.

Données techniques du bloc : Date et heure du bloc nerveux périphérique, anesthésiste praticien, détails du bloc (nom du bloc, type d'AL, volume d'AL, concentration d'AL, localisation anatomique d'injection d'AL, adjuvants utilisés, heure d'apparition).

Qualité du bloc nerveux périphérique et taux de réussite : taux de réussite, nécessité de blocs supplémentaires, utilisation du garrot, raisons du bloc jugé infructueux.

Complications hémorragiques : détails sur les complications hémorragiques associées à la procédure de bloc.

Suivi par enquêtes :

Jour 1 : durée du bloc nerveux périphérique, douleur après la fin du bloc. Jour 2 : mesure si durée du bloc > 24 h. Jour 30 : signes de lésion nerveuse : altération de la sensation, douleur, diminution de la force musculaire. Jour 90 : signes continus de lésion nerveuse : altération de la sensation, douleur, diminution de la force musculaire.

Jour 365 : signes continus de lésion nerveuse : altération de la sensation, douleur, diminution de la force musculaire.

Sources de données/mesures : Toutes les variables font partie des données normalement enregistrées pour les patients présentant un bloc nerveux périphérique. Cependant, le but de la création de la base de données est d’effectuer une saisie systématique des données. Nous utiliserons l'application Web sécurisée pour les bases de données de recherche en ligne, REDCap pour saisir les données via des CRF électroniques et via des enquêtes envoyées aux patients (suivi).

Taille de l'étude : le but de la création de la base de données est d'enregistrer en continu les blocs nerveux périphériques chez les patients. En tant que tel, il n’y a pas de taille d’étude prédéfinie.

Méthodes statistiques : nous utiliserons des statistiques descriptives et des analyses statistiques inférentielles, par exemple des analyses de régression, etc.