Электроэнцефалограмма прогнозирует послеоперационный делирий (EPOD)

Послеоперационный делирий (POD) является распространенным неврологическим осложнением после серьезной операции, особенно у нейрохирургических пациентов с заболеваемостью от 5% до 37%, в зависимости от диагностических критериев и подгрупп пациентов. POD был связан с повышенной заболеваемостью, длительной госпитализацией, долгосрочными когнитивными нарушениями и более высокими затратами на здравоохранение. Несмотря на свое клиническое значение, ранняя идентификация пациентов, подверженных риску, остается проблемой. Электроэнцефалография (ЭЭГ) широко использовалась для мониторинга функции мозга в условиях анестезии и настройки интенсивной терапии. Тем не менее, осуществимость и прогнозная ценность субпользовой ЭЭГ во время восстановления анестезии для POD остаются в значительной степени неисследованной.

Это проспективное обсервационное исследование направлено на оценку того, могут ли параметры подворочного ЭЭГ, зарегистрированные во время непосредственной фазы восстановления анестезии, служить надежными предикторами POD у взрослых пациентов, перенесших плановую краниотомию. В исследование будет включать пациенты, запланированные на выборную краниотомию, которые поступили в отделение интенсивной терапии (ОИТ) после операции.

Проектирование и процедуры изучения

Мониторинг ЭЭГ в подводе начнется в конце операции и будет продолжаться на протяжении всей фазы раннего восстановления в отделении интенсивной терапии. Сигналы ЭЭГ будут постоянно регистрироваться с использованием стандартизированного монтажа ЭЭГ, сосредоточившись на фронтальных и временных областях. Полученные из ЭЭГ параметры интереса включают:

• Спектральная мощность в разных полосах частот (Delta, Theta, Alpha, Beta)
• Коэффициент подавления взрыва
• Функциональные метрики подключения (когерентность, фазовая муфта-соединение), соединяется с использованием подтвержденных инструментов скрининга, включая метод оценки путаницы для отделения интенсивной терапии (CAM-ICU), шкалы скрининга наблюдения за делирием (DOSS) и колеблющегося оценки психического статуса (FMSE) в течение семи дней после операции. Оценки будут проводиться после экстубации и с 10:00 до 16:00 в течение первых семи послеоперационных дней. В общей сложности будет проведено четыре посещения: на дни после операции 1, послеоперационный день 7 и два случайно выбранных дня между послеоперационными днями 2 и 5.

Сбор данных и обеспечение качества

Чтобы обеспечить качество и целостность данных, исследование будет реализовать следующие процедуры:

• Стандартизированное получение и обработку ЭЭГ: сигналы ЭЭГ будут собираться с использованием предопределенного протокола со строгими критериями отказа артефакта.
• Запись клинических данных: демография пациента, периоперационное лечение анестезии, гемодинамическая стабильность, послеоперационная анальгезия, респираторная функция и параметры ЭКГ будут зарегистрированы для оценки потенциальных смешанных факторов.
• Проверка исходных данных: записи ЭЭГ и клинические данные будут перепроверлены с помощью электронных медицинских карт для точности и полноты.
• Меры контроля качества: ввод данных будет проходить автоматические проверки диапазона и согласованности, чтобы минимизировать ошибки. Отсутствующие или непоследовательные данные будут помечены и рассмотрены.

Размер выборки и план статистического анализа. Расчет размера выборки будет проведен, чтобы обеспечить достаточную мощность для выявления значительных связей между параметрами ЭЭГ и частотой стручков. Основываясь на наших прошлых исследованиях, частота POD составляет 30% после нейрохирургии в нашей больнице. Согласно результатам поиска литературы и связанным с ним исследованиям, область под кривой составляла 0,73, двухсторонняя ошибка испытаний составила 0,05, статистическая мощность составляла 0,9, а скорость отсева 10% была рассмотрена. В конце концов, мы планируем зарегистрировать 137 участников для плановой нейрохирургии.

Первичный анализ:

• Связь между параметрами ЭЭГ во время восстановления анестезии и стручкой будет оцениваться с использованием многопараметрической логистической регрессии, корректируя потенциальных факторов.
• Изменения ЭЭГ временных рядов будут проанализированы с использованием ANOVA с повторными измерениями для отслеживания динамики ЭЭГ с течением времени.

Вторичный анализ:

• ЭЭГ биомаркеры прогнозируют тяжесть тяжести стручка, будут выявлены с использованием подходов машинного обучения, таких как деревья решений и поддержка векторных машин.
• Анализ подгрупп будет оценивать различия, основанные на возрасте, исходной когнитивной функции и хирургической продолжительности.

Ожидаемое воздействие путем использования неинвазивного мониторинга ЭЭГ в подсветке, это исследование направлено на то, чтобы дать представление о нейрофизиологических механизмах, лежащих в основе POD и выявления ранних биомаркеров ЭЭГ для стратификации риска. В случае успеха это исследование может способствовать развитию инструментов мониторинга на основе ЭЭГ в реальном времени для раннего обнаружения и профилактики POD, в конечном итоге улучшив послеоперационные результаты у нейрохирургических пациентов.