一项通过α波段功率评估麻醉敏感性及其与年轻成年人七氟醚全身麻醉苏醒时间相关性的观察性前瞻性研究。 (ALPHA-SET)

全身麻醉（GA）是现代医学中的一项关键技术，用于在外科手术期间诱导患者无意识、镇痛和不动。由于没有单一药物能够实现所有这些条件，因此采用了作用于中枢神经系统（CNS）的多种药物组合。这些包括GABA能催眠药，如丙泊酚和卤化气体；阿片类药物，如瑞芬太尼和芬太尼；以及神经肌肉阻断剂，如罗库溴铵。这些药物的联合使用产生多重相互作用，使得麻醉能够在可预测的条件下诱导和维持，巩固了“平衡麻醉”的概念。然而，其管理中的一个主要挑战是根据每位患者的个体需求充分滴定药物，以避免过量或不足，这两种情况都对患者安全构成潜在风险。

在这种背景下，脑电图（EEG）已成为监测麻醉深度的关键工具，提供脑部活动的实时信息。脑电图模式和频谱图的分析，特别是α波功率，已被证明是全身麻醉期间脑活动降低程度的有用指标。此外，先前的研究表明，α波功率可能与麻醉恢复时间相关（Gutierrez等人，《麻醉与镇痛》，2021年），并可能与个体对全身麻醉药的敏感性相关。然而，这种关系尚未完全阐明，因为尚未进行系统性研究来确认这种相关性。建立苏醒时间与α波段功率之间的相关性将使我们能够确定个体对全身麻醉药效应的敏感性。

总体目标：

确定对全身麻醉药效应更敏感的患者是否具有较低的α波段相对功率和较长的全身麻醉苏醒时间。

具体目标：

1. - 在研究队列中，使用麻醉深度监测仪在全身麻醉维持阶段量化脑电图（EEG）频谱图中的相对α功率。
2. - 精确记录麻醉苏醒时间，定义为从挥发性麻醉药停止给药到患者恢复意识（例如，睁眼或对言语指令有反应）的时间间隔。
3. - 通过统计学方法确定量化的相对α功率与测量的麻醉苏醒时间之间的相关性及关联程度。

工作假设：在维持阶段表现出较低相对α功率幅度的患者，即对全身麻醉药具有更高脑部敏感性的患者，其麻醉苏醒时间将出现统计学显著延长。

方法学材料与方法：受试者 经智利大学临床医院伦理委员会批准后，我们将对接受全身麻醉的患者队列进行一项观察性研究。鉴于仅观察从监测仪获取的参数和患者恢复意识所需的时间，伦理委员会批准了豁免知情同意。

研究方案 患者将接受常规全身麻醉，无重大干预。将使用临床实践中常规使用的BIS™麻醉深度监测仪记录麻醉深度。将要求麻醉医生记录使用的药物，并按照我院通常做法维持全身麻醉，使用七氟醚标准剂量0.8至0.9 MAC。手术结束后麻醉苏醒开始时，将记录七氟醚供应停止的时刻。将记录意识恢复的时刻，通过睁眼和对言语或触觉刺激的反应来确定（如所有全身麻醉中通常所做的那样）。

详细而言，智利大学临床医院的常规全身麻醉包括：

• 静脉推注芬太尼，剂量为3 mcg/kg。
• 随后，静脉推注利多卡因，剂量为1 mg/kg，然后静脉推注丙泊酚，剂量为2 mg/kg。
• 一旦患者失去意识，静脉注射神经肌肉阻断剂，剂量为0.6 mg/kg的罗库溴铵。
• 然后对患者进行经口气管插管并连接到机械通气机。
• 麻醉维持通过七氟醚以及根据需要重复给予芬太尼和/或罗库溴铵来实现。
• 始终进行的基本和必要监测包括心电图、脉搏血氧饱和度、二氧化碳图、间歇无创血压和麻醉深度监测。
• 对于麻醉苏醒，必须逆转神经肌肉阻断剂的效应，并消除七氟醚直至患者恢复意识。

由于这是一项观察性研究，负责患者的临床医生将给予他们认为必要的药物并执行相关的临床措施；我们仅记录这些操作。

统计学 将对每种类型的变量进行描述性统计分析，结果以百分比、中位数或均值适当表示。将使用MATLAB分析麻醉深度监测仪的记录，以确定α波段功率的幅度。样本量计算假设α功率与苏醒时间之间线性相关的备择假设（H1）为r² = 0.4 ± 0.3，而零假设（H0）为r² = 0。考虑到统计功效为90%、α误差为0.05、双尾分析以及可能丢失20%的数据，确定需要70名患者（使用G*Power 3.1.9.4进行计算）。统计分析将使用GraphPad Prism和R进行。