Wijziging van temporele organisatie van EEG-microstaatsequenties tijdens door Propofol geïnduceerd bewustzijnsverlies (Fractal)

• Doel van de studie: Beoordeel de verandering van temporele organisatie van EEG microstate sequenties tijdens propofol-geïnduceerd bewustzijnsverlies
• Methoden: Prospectieve klinische studie. Er zullen 20 rechtshandige volwassen patiënten tussen de 18 en 40 jaar oud worden opgenomen die gepland staan ​​voor electieve chirurgie onder algemene anesthesie.

Patiënten krijgen geen preoperatieve orale anxiolyse. Na aankomst in de operatiekamer en een rustperiode van 10 minuten wordt het basis-EEG opgenomen (duur 5 minuten). Daarna, na een proxygenatieperiode van drie minuten met 100% zuurstof, krijgen de patiënten een intraveneuze inductie met propofol volgens het farmacokinetische model van Schnider et al. De initiële cerebrale concentratie is 0,5 µg ml-1, die stapsgewijs wordt verhoogd met 1,0 µg ml-1 tot 2,5 µg ml-1 en vervolgens met 0,5 µg ml-1 tot bewustzijnsverlies. Tijdens de inductieprocedure worden de longen van de patiënt voorzichtig beademd met 100% zuurstof via een gezichtsmasker.

Vijf minuten na het bereiken van elke equilibratie van de propofolconcentratie in het bloed, wordt klinische sedatie (met behulp van de gevalideerde zes punten Observer Assessment of Alertness/Sedation [OAA/S]-schaal) geannoteerd. Onbewerkt EEG, later gebruikt voor fractale analyse, zal tijdens de procedure continu worden geregistreerd. Overeenkomstige OOA/S-scores worden geregistreerd op onbewerkt EEG. Het onderzoek eindigt 10 minuten nadat de patiënt het bewustzijn heeft verloren (afwezigheid van reactie op "mild porren of trillen", wat overeenkomt met OAA/S <2).

De fractale analyse van EEG zal worden uitgevoerd met een vertraging na anesthesie door neurowetenschappers

• Hypothese: We veronderstellen dat de fractale eigenschappen van EEG-microtoestanden zullen worden gewijzigd parallel aan het door propofol veroorzaakte bewustzijnsverlies.
• EEG- en DATA-analyse Microstate-analyse Eerst zullen we de maxima van het globale veldvermogen (GFP) bepalen. Omdat topografie stabiel blijft rond toppen van de GFP, zijn ze de beste vertegenwoordigers van de momentane kaarttopografie in termen van signaal-ruisverhouding.18 Alle kaarten gemarkeerd als GFP-pieken (d.w.z. de spanningswaarden op alle elektroden op dat tijdstip) zullen worden geëxtraheerd en onderworpen aan een gemodificeerde ruimtelijke clusteranalyse met behulp van de atomize-agglomerate hiërarchische clustering (AAHC)-methode om de meest dominante kaarttopografieën te identificeren. Het optimale aantal sjabloonkaarten zal worden bepaald door middel van een kruisvalidatiecriterium.20 We zullen vervolgens de sjabloonkaarten die in elk afzonderlijk onderwerp zijn geïdentificeerd, indienen bij een tweede AAHC-clusteranalyse om de dominante clusters voor alle onderwerpen te identificeren. Ten slotte zullen we een ruimtelijke correlatie berekenen tussen de sjablonen die op groepsniveau zijn geïdentificeerd en die voor elk onderwerp in elke run. We zullen elke individuele kaart zo labelen met het groepssjabloon waarmee het het beste overeenkomt, om dezelfde labels te gebruiken voor de daaropvolgende groepsanalyse.

Vervolgens zullen we de ruimtelijke correlatie tussen de vier sjabloonkaarten en het momentane EEG21 berekenen met behulp van een temporeel beperkingscriterium van 32 ms. We zullen dan deze ruimtelijke correlatie-tijdsverlopen gebruiken om de dominante microtoestand m(k)∈{} op elk tijdstip k te selecteren en die tijdreeksen te onderwerpen aan de fractale analyse.

• Fractale analyse We splitsen de microtoestandreeks op in bipartities en voeren een willekeurige wandeling uit (op die bipartities). Nadat we deze random walk hebben geïntegreerd, analyseren we de geïntegreerde random walk door middel van de wavelet-transformatie en extraheren we de fractale parameters: Hurst-exponent en cumulanten van hogere orde.
• Fractalhypothese Men kan ofwel een afname verwachten van de lange-afstandsafhankelijkheid van de microtoestandsequenties, d.w.z. men zou lagere Hurst-exponenten verwachten met diepere anesthesie en dus bewustzijnsverlies. Als alternatief zouden we ook een overgang van mono- naar multifractaliteit kunnen verwachten, d.w.z. de schaling van de temporele dynamiek van de microtoestandsequenties kan worden beschreven ten koste van het gebruik van meerdere parameters, d.w.z. de Hurst-exponent en cumulanten van hogere orde die van nul afwijken.