Eletroencefalograma prevê delírio pós-operatório (EPOD)

O delirium pós -operatório (POD) é complicação neurológica comum após a cirurgia importante, particularmente em pacientes neurocirúrgicos com incidência varia de 5% a 37%, dependendo dos critérios de diagnóstico e dos subgrupos de pacientes. O POD tem sido associado ao aumento da morbidade, hospitalização prolongada, comprometimento cognitivo a longo prazo e custos de saúde mais altos. Apesar de seu significado clínico, a identificação precoce de pacientes em risco de POD continua sendo um desafio. A eletroencefalografia (EEG) foi amplamente utilizada para monitorar a função cerebral em anestesia e configurações de cuidados intensivos. No entanto, a viabilidade e o valor preditivo do EEG da sub-linha durante a recuperação da anestesia para POD permanecem amplamente inexplorados.

Este estudo observacional prospectivo tem como objetivo avaliar se os parâmetros do EEG da sub-linha registrados durante a fase de recuperação de anestesia imediata podem servir como preditores confiáveis ​​de POD em pacientes adultos submetidos à craniotomia eletiva. O estudo incluirá pacientes programados para craniotomia eletiva que são admitidos na Unidade de Terapia Intensiva (UTI) no pós -operatório.

Desenho e procedimentos do estudo

O monitoramento do EEG da sub-linha começará no final da cirurgia e continuará durante toda a fase de recuperação precoce na UTI. Os sinais de EEG serão registrados continuamente usando uma montagem EEG padronizada, com foco nas regiões frontal e temporal. Os parâmetros de interesse derivados do EEG incluem:

• Poder espectral em diferentes bandas de frequência (Delta, Theta, Alpha, Beta)
• Taxa de supressão de explosão
• As métricas de conectividade funcional (coerência, acoplamento de amplitude de fase) serão avaliadas usando ferramentas de triagem validadas, incluindo o método de avaliação de confusão para a UTI (CAM-ICU), a escala de triagem de observação de delirium (DOSS) e a avaliação do status mental flutuante (FMSE) dentro de sete dias pós-operatório. As avaliações serão realizadas após a extubação e entre 10:00 e 16:00 nos primeiros sete dias pós -operatórios. Serão realizados quatro visitas: no dia 1 pós -operatório, dia 7 pós -operatório e dois dias selecionados aleatoriamente entre os dias 2 e 5 pós -operatórios.

Coleta de dados e garantia de qualidade

Para garantir a qualidade e a integridade dos dados, o estudo implementará os seguintes procedimentos:

• Aquisição e processamento padronizados de EEG: os sinais de EEG serão coletados usando um protocolo predefinido com critérios de rejeição de artefato estritos.
• Registro de dados clínicos: dados demográficos do paciente, manejo anestésico perioperatório, estabilidade hemodinâmica, analgesia pós -operatória, função respiratória e parâmetros de ECG serão registrados para avaliar possíveis fatores de confusão.
• VERIFICAÇÃO DE DADOS DE ORIGEM: Os gravações do EEG e os dados clínicos serão verificados com registros médicos eletrônicos para precisão e integridade.
• Medidas de controle de qualidade: a entrada de dados passará por verificações automatizadas de intervalo e consistência para minimizar erros. Dados ausentes ou inconsistentes serão sinalizados e revisados.

Plano de tamanho e análise estatística da amostra Um cálculo do tamanho da amostra será realizado para garantir poder adequado para detectar associações significativas entre os parâmetros do EEG e a incidência de pod. Com base em nossos estudos anteriores, a incidência de POD é de 30% após a neurocirurgia em nosso hospital. De acordo com os resultados da pesquisa da literatura e os estudos relacionados, a área sob a curva foi de 0,73, o erro de teste em dois lados foi de 0,05, o poder estatístico foi de 0,9 e a taxa de abandono de 10% foi considerada. Eventualmente, planejamos inscrever 137 participantes da neurocirurgia eletiva.

Análise primária:

• A associação entre os parâmetros do EEG durante a recuperação da anestesia e a POD será avaliada usando a regressão logística multivariável, ajustando em potencial fatores de confusão.
• As mudanças no EEG de séries temporais serão analisadas usando a ANOVA de medidas repetidas para rastrear a dinâmica do EEG ao longo do tempo.

Análise secundária:

• Os biomarcadores de EEG preditivos da gravidade do POD serão identificados usando abordagens de aprendizado de máquina, como árvores de decisão e máquinas vetoriais de suporte.
• A análise de subgrupos avaliará as diferenças com base na idade, na função cognitiva basal e na duração cirúrgica.

Impacto esperado, alavancando o monitoramento não invasivo do EEG da sub-linha, este estudo tem como objetivo fornecer informações sobre os mecanismos neurofisiológicos subjacentes ao POD e identificar os primeiros biomarcadores de EEG para estratificação de risco. Se for bem-sucedido, esta pesquisa pode contribuir para o desenvolvimento de ferramentas de monitoramento baseadas em EEG em tempo real para detecção e prevenção de vagens precoces, melhorando os resultados pós-operatórios em pacientes neurocirúrgicos.