「Draeger Perseus A500」麻酔器における酸素および揮発性麻酔薬の濃度予測の評価
Studie Zur Evaluation Der Narkosemittel- Und Sauerstoffkonzentrationsvorhersage im Narkosegeraet Perseus-A500 Der Firma Draeger
麻酔器「Draeger Perseus A 500」には、次の 20 分間の酸素濃度と揮発性麻酔薬セボフルランおよびデスフルランの予測経過を計算する統合ソフトウェアがあります。
この研究の目的は、管理された臨床環境下でこの予測の精度を評価することでした。
したがって、全身麻酔で手術を受けている 20 人の患者が含まれていました。 彼らは抽選でセボフルラン群またはデスフルラン群に割り当てられました。
麻酔器の回路への酸素および揮発性麻酔薬の流入は、固定プロトコルに従って調整されました。 酸素と揮発性麻酔薬の濃度を測定し、予測値と比較しました。
調査の概要
状態
条件
詳細な説明
麻酔器の回路では、酸素と揮発性麻酔薬の濃度は多くの変数に依存します。 特に、低流量または極低流量の麻酔中は、麻酔科医がこれらの値を予測するのが難しい場合があります。
麻酔器「Draeger Perseus A500」には、次の 20 分間の吸入および呼気酸素濃度と揮発性麻酔薬セボフルランおよびデスフルランの経過を計算および予測するソフトウェアが含まれています。 結果は図として表示でき、麻酔器の実際の設定に基づいています。
酸素濃度の挙動は、一方では酸素供給に依存し、他方では患者の酸素消費に依存します。 麻酔回路への酸素供給は、簡単かつ正確に分析できます。 患者の酸素消費量は、肺カテーテルなどの侵襲的処置を使用しない限り測定できません。 日常生活では、酸素消費量は計算することしかできません。 ブロディ方程式に基づくさまざまな方法が公開されています。 Perseus ソフトウェアでは、Arndt によって提案された簡略化された公式が使用されています。
揮発性麻酔薬の濃度 - 進行は多くの要因に依存し、麻酔器へのガスの流入、肺胞への麻酔薬の取り込みまたは放出から始まり、異なる部位間の分布で終わるシステムのカスケードとして説明できます。コンパートメントとおそらく代謝。 これらのプロセスは、薬理学的なより多くのコンパートメント モデルによって説明できます。 Perseus 麻酔器では、Bailey によって記述された 5 つのコンパートメント モデルが予測に使用されます。
これらの 2 つのモデルは、これまで麻酔器のソフトウェアに組み込まれたことがないため、そのような環境で評価されたことはありません。
評価のために、調査員は、全身麻酔で手術を受けている外科部門の 20 人の患者を含めました。 10 人の患者がセボフルラン、10 人の患者がデスフルランを受けました。
研究者は、これらの予測の精度を評価するために安定した条件を生成しました。 したがって、研究者は、麻酔器へのガス流入、蒸気調整、および人工呼吸器のセットアップに固定プロトコルを使用しました。 20 分間続く少なくとも 3 つの期間が測定されました。
研究の種類
入学 (実際)
連絡先と場所
研究場所
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Bavaria
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Erlangen、Bavaria、ドイツ、91054
- University Hospital
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 全身麻酔下で手術を受けている患者
除外基準:
- 体格指数 > 35 kg/m2
- 妊娠
- インフォームドコンセントを与えることができない患者
- 関連する併存症(ASA分類> II)、特に心血管疾患または肺疾患を有する患者
- 揮発性麻酔薬の禁忌(悪性高体温症など)
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
コホートと介入
グループ/コホート |
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セボフルラン
セボフルランで麻酔を受ける10人の患者
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デスフルラン
デスフルランで麻酔を受ける10人の患者
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この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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予測誤差
時間枠:20分間(2秒ごとにデータ収集)
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酸素および揮発性麻酔薬の濃度の予測誤差の中央値 (%) および絶対予測誤差の中央値 (%)
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20分間(2秒ごとにデータ収集)
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協力者と研究者
捜査官
- 主任研究者:Tino Muenster, Prof. Dr. med.、Department of Anesthesiology
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
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