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Enregistrement W2228750271 · doi:10.4103/2348-0548.173244

Comparison of bispectral index and entropy monitoring in patients undergoing internalisation of deep brain stimulators

2016· article· en· W2228750271 sur OpenAlexaff
Suparna Bharadwaj, Mahesh Nagappa, Audrey Tan, Jigesh Mehta, Pirjo Manninen, Lashmi Venkatraghavan

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroanaesthesiology and Critical Care · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Sedative Agents
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBispectral indexDeep brain stimulationAnesthesiaElectroencephalographyDystoniaParkinson's diseaseDiseasePropofolInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Depth of anaesthesia (DOA) monitors are shown to reduce the intra-operative dose of anaesthetic agents, provide haemodynamic stability and shorten emergence times. Electroencephalography (EEG) based DOA monitors such as bispectral index (BIS) and entropy have been calibrated and validated in healthy subjects. Hence the clinical effectiveness of these monitors may be affected when monitoring patients with neurological disorders (e.g., epilepsy, dystonia, dementia and Parkinson’s disease). The aim of this study was to determine whether BIS and entropy correlate with each other and with clinical indices of DOA in patients with movement disorders under general anaesthesia (GA). Materials and Methods: We conducted a prospective, observational study in patients with movement disorders undergoing internalization of deep brain stimulators. All patients received standard GA with age-adjusted mean alveolar concentration (aaMAC) of an inhalational agent between 0.7 and 1.1. BIS and entropy sensors were applied on the patient’s left forehead. Data collected included clinical parameters and EEG-based DOA indices. Correlation analysis was performed between entropy, BIS and the clinical indices of DOA. Bland Altman analysis was performed to determine the agreement between BIS and entropy. Results: Thirty patients were studied (mean age was 58.4 ± 11 years, male: female 18:12 and weight 79.2 ± 17 kg). Indications for deep brain stimulation were Parkinson’s disease (n = 25), essential tremors (n = 2) and dystonia (n = 3). There was a very strong positive correlation between BIS and response entropy (RE) (r = 0.932) and BIS and state entropy (SE) (r = 0.950) and a strong negative correlation among aaMAC and BIS, RE and SE with r values of −0.686, −0.788 and −0.732, respectively. However, there was no correlation between BIS, RE, SE and haemodynamic values. Conclusion: Our study showed that BIS and entropy perform well in patients with movement disorders. There was a good correlation between the BIS and entropy devices. Haemodynamic parameters were not reliable indicators of DOA in these patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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