Electroencephalogram은 수술 후 섬망을 예측합니다 (EPOD)

수술 후 섬망 (POD)은 진단 기준 및 환자 하위 군에 따라 발생률이 5% 내지 37% 인 신경 외과 환자에서 주요 수술 후 일반적인 신경 학적 합병증입니다. POD는 이환율 증가, 장기 입원, 장기인지 장애 및 의료 비용 증가와 관련이 있습니다. 임상 적 중요성에도 불구하고, POD 위험에 처한 환자의 조기 식별은 여전히 ​​어려운 일입니다. EEG (Electroencephalography)는 마취 및 임계 치료 환경에서 뇌 기능을 모니터링하는 데 광범위하게 활용되어 왔습니다. 그러나, POD에 대한 마취 회복 동안 하위 머리 선원의 타당성과 예측 가치는 크게 탐구되지 않았다.

이 전향 적 관찰 연구는 즉각적인 마취 회복 단계에서 기록 된 하층 EEG 매개 변수가 선택적 두개골 절제술을받는 성인 환자에서 POD의 신뢰할 수있는 예측 변수로 작용할 수 있는지 여부를 평가하는 것을 목표로합니다. 이 연구에는 수술 후 중환자 실 (ICU)에 입원 한 선택적 두개골 절제술에 예정된 환자가 포함됩니다.

연구 설계 및 절차

하층 EEG 모니터링은 수술이 끝날 때 시작되며 ICU의 초기 회복 단계에서 계속됩니다. EEG 신호는 정면 및 시간 영역에 중점을 둔 표준화 된 EEG 몽타주를 사용하여 지속적으로 기록됩니다. 관심있는 EEG 유래 매개 변수는 다음과 같습니다.

• 다른 주파수 대역에 걸친 스펙트럼 전력 (델타, 세타, 알파, 베타)
• 버스트 억제 비율
• 기능적 연결 지표 (일관성, 위상 진폭 커플 링) POD는 ICU (CAM-ICU)에 대한 혼란 평가 방법, 섬망 관측 스크리닝 척도 (DOSS) 및 7 일 동안의 변동 정신 상태 평가 (FMSE)를 포함하여 검증 된 스크리닝 도구를 사용하여 평가 될 것입니다. 평가는 삽관 후 및 수술 후 첫 7 일 내에 오전 10시에서 오후 4시 사이에 수행됩니다. 수술 후 1 일째, 수술 후 7 일 및 수술 후 2 일과 5 일 사이에 무작위로 선택된 2 일간의 총 4 번의 방문이 수행됩니다.

데이터 수집 및 품질 보증

데이터 품질과 무결성을 보장하기 위해 연구는 다음 절차를 구현합니다.

• 표준화 된 EEG 획득 및 처리 : EEG 신호는 엄격한 아티팩트 거부 기준이있는 사전 정의 된 프로토콜을 사용하여 수집됩니다.
• 임상 데이터 기록 : 환자 인구 통계, 수술 전 마취 관리, 혈역학 적 안정성, 수술 후 진통제, 호흡기 기능 및 ECG 매개 변수가 기록되어 잠재적 인 혼란 요인을 평가할 것입니다.
• 소스 데이터 검증 : EEG 기록 및 임상 데이터는 정확성과 완전성을 위해 전자 의료 기록과 교차 확인됩니다.
• 품질 관리 측정 : 데이터 입력은 오류를 최소화하기 위해 자동화 된 범위 및 일관성 검사를 거칩니다. 누락되거나 일관성이없는 데이터가 표시되고 검토됩니다.

표본 크기 및 통계 분석 계획 EEG 매개 변수와 POD 발생 사이의 중요한 연관성을 감지 할 수있는 적절한 전력을 보장하기 위해 샘플 크기 계산이 수행됩니다. 과거의 연구를 바탕으로 POD의 발생률은 병원에서 신경 외과 후 30%입니다. 문헌 검색 결과 및 관련 연구에 따르면, 곡선 아래의 영역은 0.73이고, 양측 테스트 오차는 0.05, 통계적 전력은 0.9, 10% 드롭 아웃 속도를 고려했습니다. 결국, 우리는 137 명의 참가자를 선택적 신경 외과에 등록 할 계획입니다.

1 차 분석 :

• 마취 회복 동안 EEG 매개 변수와 POD 사이의 연관성은 다변량 로지스틱 회귀를 사용하여 평가되어 잠재적 혼란자를 조정합니다.
• 시계열 EEG 변경은 반복 측정 ANOVA를 사용하여 시간이 지남에 따라 EEG 역학을 추적합니다.

2 차 분석 :

• POD 심각도를 예측하는 EEG 바이오 마커는 의사 결정 트리 및 지원 벡터 머신과 같은 기계 학습 접근법을 사용하여 식별됩니다.
• 하위 그룹 분석은 연령, 기준선인지 기능 및 수술 기간에 따른 차이를 평가합니다.

비 침습적 하위 머리 EEG 모니터링을 활용 하여이 연구는 POD의 기본 신경 생리 학적 메커니즘에 대한 통찰력을 제공하고 위험 계층화를위한 초기 EEG 바이오 마커를 식별하는 것을 목표로합니다. 성공적인 경우,이 연구는 조기 POD 탐지 및 예방을위한 실시간 EEG 기반 모니터링 도구의 개발에 기여하여 궁극적으로 신경 외과 환자의 수술 후 결과를 향상시킬 수 있습니다.