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医药导报, 2018, 37(9): 1078-1081
doi: 10.3870/j.issn.1004-0781.2018.09.012
基于熵指数法监测管理对重症机械通气患者镇静药物用量的影响*
Influence of Entropy Index Method Based Monitoring Management on Sedative Drug Dosage for Patients with Severe Mechanical Ventilation
徐晓叶, 叶宏伟

摘要:

目的 探讨基于熵指数法的监测管理对重症机械通气患者镇静药物用量的影响。方法 重症监护病房(ICU)重症机械通气患者61例,采用随机数字表法分为治疗组(n=31)与对照组(n=30),全部患者机械通气期间采用右美托咪定镇静,对照组实施基于Ramsay 镇静评分系统的监测管理,治疗组实施基于熵指数法的监测管理。结果 治疗组和对照组镇静药物用量分别为(13.25±3.21),(43.15±5.61) μg·h-1,停药后苏醒时间分别为(3.26±1.54),(9.06±1.87)min,机械通气时间分别为(4.56±1.63),(6.59±2.08)d(均P<0.01)。两组心率、平均动脉压均差异无统计学意义(P>0.05),均未出现非计划拔管事件与药物过敏等不良反应。结论 基于熵指数法的监测管理可减少重症机械通气患者镇静药物用量,促进机体恢复,安全,有效。

关键词: 镇静药物剂量 ; 熵指数 ; 监测管理 ; 机械通气 ; 重症

Abstract:

Objective To study the influence of entropy index method based monitoring management on sedative drug dosage for patients with severe mechanical ventilation. Methods Totally,61 cases patients with severe mechanical ventilation from intensive care unit (ICU) were selected,the patients were divided into treatment group (n=31) and control group (n=30) by using the random number table method. All the patients were sedated with dexmedetomidine during mechanical ventilation. The control group were given Ramsay sedation score system based monitoring management,and the treatment group were given entropy index method based monitoring management. Results The sedative drug dosage of treatment group and control group were (13.25±3.21),(43.15±5.61) μg·h-1,the withdrawal awakening time were (3.26±1.54),(9.06±1.87) min,the mechanical ventilation time were (4.56±1.63),(6.59±2.08) d (all P<0.01). Heart rate (HR) and mean arterial pressure (MAP) level between the two group were not statistically significantly different (P>0.05). The two groups did not have unplanned extubation events and adverse reactions such as drug allergy. Conclusion Entropy index method based monitoring management can reduce sedative drug dosage for patients with severe mechanical ventilation,promote body recovery. It is effective and safe.

Key words: Sedative drugs dosage ; Entropy index ; Monitoring management ; Mechanical ventilation ; severe

重症机械通气患者治疗期间配合采用镇静处理,以调节呼吸状况,提高耐受性与降低不良刺激程度,降低应激性反应程度与促进血流动力学参数平稳[1]。但镇静处理是把“双刃剑”,镇静不足与镇静过度均可能严重影响患者身体健康[2]。因此,采用合适的对策加强重症机械通气患者的镇静监测管理是重症监护病房(intensive care unit,ICU)医护人员所面对的主要课题之一。作为常用的镇静监测管理手段,基于Ramsay 镇静评分系统的监测管理容易受主观因素与操作治疗因素的影响,从而局限其在监测管理麻醉镇静深度中的应用[3]。基于熵指数法的监测管理是由Datexohmeda公司研发的用于连续性监测管理麻醉镇静深度的主要方法,包括状态熵(state entropy,SE) 与反应熵(response entropy,RE) 两个参数[4]。本研究通过比较基于Ramsay 镇静评分系统与基于熵指数法的监测管理对重症机械通气患者镇静药物用量的影响差异,以指导最佳镇静监测管理方法的选择,现报道如下。

1 资料与方法
1.1 临床资料

选取本院2014年6月—2016年10月ICU重症机械通气患者61例,其中男35例,占57.38%,女26例,占42.62%;年龄22~78岁,平均(58.21±8.72)岁,体质量44~84 kg,平均(64.26±7.51)kg,急性生理学及慢性健康状况评分系统(acute physiology and chronic health evaluation scoring system,APACHEⅡ)评分[5]12~30分,平均(20.12±3.65)分。采用随机数字表将患者分为治疗组(n=31)与对照组(n=30),两组患者性别、年龄、体质量、APACHEⅡ评分、受教育程度、医疗付费方式与婚姻状况等一般资料比较差异无统计学意义(P>0.05),见表1,具有可比性。本研究经我院医学伦理委员会批准。全部患者家属自愿参加本研究试验并签署知情同意书与伦理志愿书。

1.2 纳入、排除与评分标准

1.2.1 纳入标准 全部患者均具有ICU入住适应证,美国麻醉医师协会(American Society of Anesthesiologists,ASA)[6]评级为Ⅰ或Ⅱ级。

1.2.2 排除标准 不可耐受全身麻醉,合并严重神经系统障碍,心脑血管疾病,听觉功能障碍,气道高反应性,预估气管插管困难,格拉斯哥昏迷量表评分(Glasgow coma scale,GCS)[7]<8分。具有镇静药物应用史、药物依赖史与精神疾病诊断病史。

1.2.3 Ramsay镇静评分标准 对于烦躁不安则评定为1分,对于安静合作则评定为2分,对于嗜睡,可听从指令则评定为3分,对于睡眠状态,但可唤醒则评定为4分,对于睡眠状态,对强烈的外界刺激有反应,但反应迟钝则评定为5分,对于深度睡眠状态,呼之不应则评定为6跟,其中1分评定为镇静不足,2~4分评定为镇静理想,5~6分评定为镇静过度[8]

1.3 方法

1.3.1 机械通气方法 全部患者均在全身麻醉满意后经气管插管下置入伟康 BIPAP ST30 无创呼吸机(美国飞利浦公司)实施机械通气治疗,调节呼吸模式为间歇正压通气(intermittent positive pressure ventilation,IPPV),调节呼吸参数:呼吸频率(respiratory rate,RR)10~14次·min-1,吸入氧浓度50%~60%,潮气末二氧化碳分压(End-tidal CO2,ETCO2)3.99~5.32 kPa,潮气量(tidal volume,VT):8~10 mL·kg-1

1.3.2 镇静方法 全部患者机械通气期间采用右美托咪定(四川国瑞药业有限责任公司,批准文号:国药准字H20110097,规格:2 mL:0.2 mg)镇静处理。采用WZS-50F6微量泵(浙江史密斯医学仪器有限公司)将4 μg·mL-1右美托咪定药物以负荷剂量1 μg·mL-1泵入,10 min后维持0.2~0.7 μg·kg-1·h-1速度持续泵入。

1.3.3 镇静监测管理方法 对照组患者实施基于Ramsay 镇静评分系统的监测管理,即由护理人员参照Ramsay 镇静评分进行镇静深度的评定,保证Ramsay 镇静评分2~4分之间。治疗组患者实施基于熵指数法的监测管理,采用B401,E-ENTROPY熵指数监控产品(购自GE Healthcare Finland公司),采用乙醇擦拭前额、双侧眉弓与外眼角皮肤,将熵电极置于前额正中,双侧眉弓和外眼角部位,维持SE、RE在40~60之间。全部患者均根据镇静要求逐渐调节最佳的右美托咪定维持泵入量,待镇静药物维持稳态靶控浓度后10,15,20 min分别记录心率(HR)、平均动脉压(MAP),取3次数值的平均值。全部患者镇静处理期间进行每日唤醒,持续应用镇静药物直至撤机。

1.4 观察指标

1.4.1 镇静情况 比较两组患者镇静药物用量与停药后苏醒时间的差异。

1.4.2 机体恢复情况 比较两组机械通气时间与ICU入住时间的差异。

1.4.3 镇静安全性 比较两组患者HR、MAP水平的差异;比较两组非计划拔管事件与药物过敏等不良反应情况的差异。

1.4.4 质量监控 由经严格培训的重症医学科与麻醉科主治医师填写一般资料,由非参与本研究试验的资深医师填写与录入相关数据,避免研究参与者个人因素对研究结果产生的偏倚,提高研究客观性。

表1 两组患者一般资料比较
Tab.1 Comparison of general information between two groups of patients x¯±s
组别 例数 性别 平均年龄/岁 平均体质量/kg 平均APACHEⅡ
评分/分
受教育程度 医疗付费方式 婚姻状况
小学 初中与高中 大学及其以上 自费 公费 已婚 未婚 离婚 丧偶
对照组 30 18 12 58.14±9.03 64.33±7.42 20.23±3.72 4 21 5 3 27 25 2 2 1
治疗组 31 17 14 58.26±8.65 64.23±7.68 20.18±3.61 5 20 6 2 29 25 3 2 1

表1 两组患者一般资料比较

Tab.1 Comparison of general information between two groups of patients x¯±s

1.5 统计学方法

采用SPSS18.0版统计软件进行分析,两组间的计量资料,采用均数±标准差( x ¯ ±s)表示,采用t检验,两组间计数资料采用χ2检验,以 P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果
2.1 两组患者镇静药物用量与停药后苏醒时间

治疗组患者镇静药物用量明显少于对照组,停药后苏醒时间明显短于对照组,两组比较差异有统计学意义(P<0.01),见表2。

表2 两组患者镇静药物用量与停药后苏醒时间比较
Tab.2 Comparison of sedative dosage and awaken time after discontinuation between two groups of patients x¯±s
组别 例数 镇静药物用量/
(μg·h-1)
停药后苏醒
时间/min
对照组 30 43.15±5.61 9.06±1.87
治疗组 31 13.25±3.21 3.26±1.54
t 25.655 13.242
P <0.01 <0.01

表2 两组患者镇静药物用量与停药后苏醒时间比较

Tab.2 Comparison of sedative dosage and awaken time after discontinuation between two groups of patients x¯±s

2.2 两组患者机械通气时间与ICU入住时间

治疗组患者机械通气时间与ICU入住时间明显短于对照组,两组比较差异有统计学意义(P<0.01),见表3。

表3 两组患者机械通气时间与ICU入住时间比较
Tab.3 Comparison of mechanical ventilation time and ICU stay time between two groups of patients d,x¯±s
组别 例数 机械通气时间 ICU入住时间
对照组 30 6.59±2.08 8.39±3.08
治疗组 31 4.56±1.63 6.25±1.87
t 4.251 3.292
P <0.01 <0.01

表3 两组患者机械通气时间与ICU入住时间比较

Tab.3 Comparison of mechanical ventilation time and ICU stay time between two groups of patients d,x¯±s

2.3 两组患者镇静安全性

两组患者均未出现非计划拔管事件与药物过敏等不良反应情况。两组患者HR、MAP水平比较差异无统计学意义(P>0.05),见表4。

表4 两组患者镇静安全性比较
Tab.4 Comparison of the security of sedation between two groups of patients x¯±s
组别 例数 HR/
(次·min-1)
MAP/
mmHg
对照组 30 70.62±4.16 77.15±6.52
治疗组 31 70.56±3.65 76.98±6.02

表4 两组患者镇静安全性比较

Tab.4 Comparison of the security of sedation between two groups of patients x¯±s

3 讨论
3.1 基于Ramsay 镇静评分系统与熵指数法的监测管理的特点

重症患者病例数呈逐年增加的倾向,由于该类患者合并严重呼吸困难,因而在治疗上需配合采用机械通气[9]。机械通气是在呼吸机辅助自主呼吸运动的通气治疗手段,可明显改善肺通气换气功能,改善肺氧合功能,保持呼吸道畅通,避免机体缺氧,最终改善肺功能。同时,在机械通气实施期间镇静深度的准确掌握具有重要的意义[10]。Ramsay 镇静评分系统是重症机械通气患者最为常用的镇静监测管理手段,其评分范围为1~6分,其中1分评定为镇静不足,2~4分评定为镇静理想,5~6分评定为镇静过度。临床医护人员以患者对外界刺激所作出的反应程度作为Ramsay 镇静评分系统的评定依据,因而,该评分系统容易受主观因素与操作治疗因素的影响而明显降低该评分的客观度[11]。同时,Ramsay 镇静评分系统无法实施连续性监测管理,多次反复评定增加护理人员的工作量,不容易被医护人员所接受[12]。目前,基于熵指数法的监测管理逐渐成为医护人员所熟悉的镇静监测手段,并成为医学界普遍认为较有希望的意识评定手段。基于熵指数法的监测管理通过持续记录额肌肌电图信号(electromyography,EMG)与脑电图信号(electroencephalogram,EEG),将其主要归纳为RE(0~100)与SE(0~91)两个数字化模型。相关文献显示,随着镇静深度的增加,熵指数呈降低倾向,同时,RE对于肌电图信号与脑电图信号的反应时程仅为2 s,明显短于脑电双频指数(bispectral index,BIS)的10~30 s[13]。最后,RE在评定不良刺激神经信号传导期间不容易受外界因素的干扰[14]。因此,RE对于镇静深度的监测管理期间具有较高的灵敏度与精确度,选择以基于熵指数法的监测管理可准确指导镇静药物用量的调整,避免不合理用药现象。

3.2 基于熵指数法的监测管理减少重症机械通气患者镇静药物用量的重要性

本研究结果显示,基于熵指数法的监测管理患者镇静药物用量与停药后苏醒时间明显优于基于Ramsay 镇静评分系统的监测管理患者。提示基于熵指数法的监测管理的镇静量化疗效满意,可减少镇静药物用量,避免镇静药物盲目应用的局限性。机械通气期间的镇静药物的选择原则为快速起效与消退,药物不良反应小。本研究采用的右美托咪定适用于全身麻醉辅助下的机械通气患者的镇静,该药通过激活α受体,减轻呼吸循环的刺激作用[15]。熵指数法用于重症机械通气患者镇静监测管理的可行性体现在:①熵指数法可持续记录脑活动,采集原始EEG与EMG,通过频谱熵程序与熵运算公式处理算出RE、SE值,RE值由EEG与EMG整合算出,SE值由EEG算出[16]。②清醒状态下,信号表现为不规则,RE、SE值较高;昏迷状态下,信号表现为规则,RE、SE值较低。③大部分镇静药物在深度镇静时首先出现爆发抑制,在出现EEG抑制,若EEG出现完全抑制信号时则RE、SE值等于0。④RE、SE值处于40~60之间则属于浅麻醉状态,出现深度镇静意识,可作为镇静理想状态。<40则属于深麻醉状态,>60则需配合应用麻醉药物方可实施手术操作[17]。因此,基于熵指数法的监测管理用于重症机械通气患者具有可行性。

3.3 基于熵指数法的监测管理促进重症机械通气患者机体恢复的重要性

本研究结果显示,基于熵指数法的监测管理患者机械通气时间与ICU入住时间明显短于基于Ramsay 镇静评分系统的监测管理患者,两组差异有统计学意义。同时,两组患者HR、MAP水平差异无统计学意义。全部病例均未出现非计划拔管事件与药物过敏等不良反应情况,提示了基于熵指数法的监测管理有助于促进重症机械通气患者机体恢复,究其原因为熵指数法与镇静药物的相容性好,反应灵敏度较高,RE在Ramsay 镇静评分达到2~4分前就可出现显著增高,减少镇静药物用量,避免镇静药物对机体的不良刺激,从而缩短机械通气时间与ICU入住时间[18]。研究证实,基于熵指数法的监测管理对于重症机械通气患者的血流动力学几乎无任何影响,具有安全的可操作性[19]

综上所述,基于熵指数法的监测管理可减少重症机械通气患者镇静药物用量,促进机体恢复,不影响血流动力学平稳,且不增加非计划拔管事件的发生风险,是一种有效安全的镇静监测管理方式。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

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In response to a need for better sepsis diagnostics, several new gene expression classifiers have been recently published, including the 11-gene “Sepsis MetaScore,” the “FAIM3-to-PLAC8” ratio, and the Septicyte Lab. We performed a systematic search for publicly available gene expression data in sepsis and tested each gene expression classifier in all included datasets. We also created a public repository of sepsis gene expression data to encourage their future reuse.We searched National Institutes of Health Gene Expression Omnibus and EBI ArrayExpress for human gene expression microarray datasets. We also included the Glue Grant trauma gene expression cohorts.We selected clinical, time-matched, whole blood studies of sepsis and acute infections as compared to healthy and/or noninfectious inflammation patients. We identified 39 datasets composed of 3,241 samples from 2,604 patients.All data were renormalized from raw data, when available, using consistent methods.Mean validation areas under the receiver operating characteristic curve for discriminating septic patients from patients with noninfectious inflammation for the Sepsis MetaScore, the FAIM3-to-PLAC8 ratio, and the Septicyte Lab were 0.82 (range, 0.73–0.89), 0.78 (range, 0.49–0.96), and 0.73 (range, 0.44–0.90), respectively. Paired-sample t tests of validation datasets showed no significant differences in area under the receiver operating characteristic curves. Mean validation area under the receiver operating characteristic curves for discriminating infected patients from healthy controls for the Sepsis MetaScore, FAIM3-to-PLAC8 ratio, and Septicyte Lab were 0.97 (range, 0.85–1.0), 0.94 (range, 0.65–1.0), and 0.71 (range, 0.24–1.0), respectively. There were few significant differences in any diagnostics due to pathogen type.The three diagnostics do not show significant differences in overall ability to distinguish noninfectious systemic inflammatory response syndrome from sepsis, though the performance in some datasets was low (area under the receiver operating characteristic curve, < 0.7) for the FAIM3-to-PLAC8 ratio and Septicyte Lab. The Septicyte Lab also demonstrated significantly worse performance in discriminating infections as compared to healthy controls. Overall, public gene expression data are a useful tool for benchmarking gene expression diagnostics.
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[14] 吴论,朱小兵,王冲,.熵指数监测用于老年患者纤支镜检查喉罩全麻的临床研究[J].中华老年多器官疾病杂志,2017,16(2):132-135.
目的:探讨熵指数( EI)监测麻醉深度对老年纤支镜检查患者喉罩全麻质量及麻醉用药量的影响。方法选取广州中医药大学附属中山医院麻醉科择期行纤支镜检查老年患者64例,男性29例,女性35例,年龄≥64岁,采用随机数字表将患者分为对照组和EI监测组,每组32例。对照组根据传统麻醉深度监测指导用药,EI监测组根据EI指导麻醉用药,麻醉方式均为丙泊酚和瑞芬太尼双通道靶控输注。观察术中各时点心率( HR)、平均动脉压( MAP)和血氧饱和度变化;记录丙泊酚、瑞芬太尼用量;记录检查时间、睁眼时间、喉罩拔除时间和清醒时间;观察术后24 h内恶心、呕吐、躁动及术中知晓等不良反应,进行患者满意度和纤支镜检查医师评分。结果相比对照组,丙泊酚和瑞芬太尼用量明显减少;睁眼时间、喉罩拔除时间和清醒时间缩短;术后24 h恶心、呕吐发生率降低(P<0.05);患者满意度及纤支镜检查医师评分增高(P<0.05)。结论 EI监测能够提高老年纤支镜检查患者喉罩全麻的麻醉质量,节省麻醉费用。
[本文引用:1]
[15] 肖涛,罗宇鸿,吴锡平,.盐酸右美托咪定用于机械通气的COPD患者镇静的临床观察[J].临床肺科杂志,2013,18(10):1817-1818.
目的 探讨以盐酸右美托咪定对重症监护病房(ICU)的机械通气的COPD患者镇静效果的影响.方法 32例COPD患者随机分为咪达唑仑组(对照组)和盐酸右美托咪定组(实验组),每组16例.记录镇静前的APACHEⅡ评分、Ramsay 评分,记录镇静开始、2 h、6 h和 12 h中的收缩压(SBP)、舒张压(DBP)、脉搏(HR)、呼吸(RP)、脉搏氧饱和度(SpO2)、气道峰压(Paw)、氧合指数(PaO2/FiO2).镇静达12 h 时停止药物输注,每10 min 评估1 次镇静深度,记录恢复时间,达到满意镇静深度的时间,镇静满意程度.结果 使用盐酸右美托咪定能达到满意的镇静效果,比较咪达唑仑组,镇静满意时间和恢复时间,实验组均明显少于对照组(P〈0.05);实验组的镇静满意程度明显高于对照组(P〈0.05).结论 右美托咪定镇静效果满意,可使患者随时可唤醒状态,且无呼吸抑制,安全性高.
[本文引用:1]
[16] 陈玲坤,苏春燕,陈海林.熵指数在老年全身麻醉患者中的应用效果[J].吉林医学,2016,37(3):542-544.
目的:观察熵指数在老年患者全身麻醉中的应用效果。方法:80例实施全身麻醉(全麻)的老年患者,随机分为两组:熵指数组和对照组。熵指数组依据熵指数值调节异丙酚和瑞芬太尼输注速度,对照组根据患者血压、心率、来调节异丙酚和瑞芬太尼输注速度。记录两组患者插管前、插管时和切皮时的平均动脉压(MAP)与心率(HR),记录两组患者异丙酚用量、瑞芬太尼用量和术后苏醒时间。结果:熵指数组患者插管时、切皮时的血压、心率均比对照组的低,差异有统计学意义(P〈0.05);熵指数组患者异丙酚和瑞芬太尼用量比对照组少,差异有统计学意义(P〈0.05),而苏醒时间短于对照组,差异有统计学意义(P〈0.05);此外,两组患者的不良反应发生率相当。结论:老年患者行全身麻醉时应用熵指数调控麻醉深度,可使患者血流动力学更稳定,患者麻醉药用量更少、苏醒时间更短。
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[本文引用:1]
[17] 马星钢,孟利刚,周纳武.麻醉伤害趋势指数与状态熵指数对小儿腹腔镜手术中有创刺激敏感性的比较[J].广东医学,2016,37(20):3071-3074.
目的 探讨麻醉伤害趋势指数(NTI)与状态熵指数在小儿腹腔镜手术中对有创刺激的敏感性.方法 120例腹腔镜择期手术患儿按照随机、双盲原则分为NTI组(N组)、状态熵指数组(S组)及对照组(D组).入室后采用麻醉工作站监测患儿生命体征,按照分组分别行NTI及状态熵指数监测,对照组不行麻醉深度监测.静注麻醉诱导药物后,插入气管导管,连接麻醉机行间歇正压通气,吸入2.0%~3.0%七氟烷复合输注瑞芬太尼0.2 ~0.3 μg/(kg·min)进行维持.调整麻醉深度使NTI维持在D0~E2、状态熵指数维持在40~60之间.手术结束前3 min停药.患儿自主呼吸良好后送麻醉恢复室观察.记录诱导前(T1)、气管插管前(T2)、气管插管时(T3)、切皮时(T4)、气腹后即刻(T5)、气腹后5 min (T6)、气腹后10 min(T7)、气腹消除(T8)、拔除气管导管时(T9)及出室时(T10)的无创血压(NIBP)、心率(HR)、血氧饱和度(SpO2)、NTI、状态熵指数值;记录手术时长、停药至自主呼吸恢复时间、计算术中七氟烷用量、术后询问患儿入睡后有无听到声音判断是否为术中知晓.结果 (1)血流动力学的比较:N组在T3、T4、T9时刻,SBP、DBP及HR较T2时刻升高(P<0.05,P<0.01);S组在T3、T4、T5、T6、T9时刻,SBP、DBP及HR比T2时刻升高(P <0.05,P<0.01);D组在T3、T4、T5、T6、T7、T8及T9时刻,SBP、DBP及HR比T2时刻升高(P<0.05,P<0.01).(2)麻醉深度的比较:N组在T3、T4及T9时刻,NTI值较T2时刻升高(P<0.05,P<0.01);S组在T5、T6及T9时刻,状态熵指数值较T2时刻升高(P<0.05,P<0.01).(3)其余观察指标的比较:停药至自主呼吸恢复时间N组与S组比D组缩短,N组缩短更明显(P<0.01);七氟烷用量N组及S组比D组用量均减少,N组减少更明显(P<0.01);术后随访无一例患儿发生术中知晓.结论 采用NTI与状态熵指数维持合适麻醉深度的前提下,NTI应用于学龄前儿童腹腔镜手术中对有创刺激敏感性略优于状态熵指数,术中使用NTI监测患儿麻醉深度能够及时指导麻醉深度调控,减少术中麻醉用药,缩短手术室停留时间.
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[本文引用:1]
[18] LAY-EKUAKILLE A,VERGALLO P,GRIFFO G,et al.Entropy index in quantitative EEG measurement for diagnosis accuracy[J].IEEE Transac Instrument Measurement,2014,63(6):1440-1450.
Electroencephalogram (EEG) remains the most immediate, simple, and rich source of information for understanding phenomena related to brain electrical activities. It is certainly a source of basic and interesting information to be extracted using specific and appropriate techniques. The most important aspect in processing EEG signals is to use less co-lateral assets and instrumentation in order to carried out a possible diagnosis; this is the approach of early diagnosis. Advanced estimate spectral analysis can reveal new information encompassed in EEG signals by means of specific parameters or indices. The research proposes a multidimensional approach with a combined use of decimated signal diagonalization (DSD) as basis from which it is possible to work by finding appropriate signal windows for revealing expected information and overcoming signal processing limitations encountered in quantitative EEG. Important information, about the state of the patient under observation, must be extracted from calculated DSD bispectrum. For this aim, it is useful to define an assessment index about the dynamic process associated with the analyzed signal. This information is measured by means of entropy, since the degree of order/disorder of the recorded EEG signal will be reflected in the obtained DSD bispectrum. The general advantage of multidimensional approach is to reveal eventual stealth frequencies n space and in time giving a topological vision to be correlated to physical areas which these frequencies emerge from. Long term and sleeping EEG recorded are analyzed, and the results obtained are of interest for an accurate diagnosis of the patient's clinical condition.
DOI:10.1109/TIM.2013.2287803      URL    
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[19] 张宏,毕素萍,贾宝森.熵指数监测在全凭静脉麻醉诱导期中的应用价值[J].军医进修学院学报,2008,29(2):81-83.
目的 分析熵指数监测在全凭静脉麻醉诱导期中的应用价值并比较双频谱的指数.方法 研究选取的对象是我院2014年5月至2015年5月进行ASAI-Ⅱ级择期手术患者30例,待患者进入手术室后对其进行常规监测,然后用顺苯磺酸阿曲库铵[1]、丙泊酚、芬太尼快进行气管插管,并泵入丙泊酚,推注芬太尼和顺苯磺酸阿曲库铵来维持麻醉.根据自身的对照试验设计来对每位患者进行双频谱指数与熵指数(包含状态熵和反应熵)监测,以轻推患者的肩膀无反应[2]、大声呼唤患者名字、反射消失为意识消失的时点,患者睫毛反射消失的前60s、45s、30s,患者睫毛反射消失后的30s、45s、60s,对数据进行记录,结果 双频谱、状态熵与反应熵的指数预测全凭静脉麻醉诱导期意识消失的概率分别为0.9149、0.9312、0.938,三者数据无统计学意义(P>0.05);当患者意识消失后状态熵与反应熵的值呈下降且趋向等值,其值为(23.9±6.4)和(23.4±6.5),最低值能达到11~18,在这时患者脑电波形会出现抑制模式,而患者双频谱指数并没有明显变化,其指数维持(48.3±3.5)间.结论 对于判断患者从有意识到无意的转变上,其熵指数要比双频谱指数更加灵敏,还可有效反映其爆发抑制,有利于监测麻醉过深,有临床推广价值.
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熵指数
监测管理
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Sedative drugs dosage
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作者
徐晓叶
叶宏伟

XU Xiaoye
YE Hongwei