Halogenated volatile anesthetics in the intensive care unit: current knowledge on an upcoming practice
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this narrative review was to highlight key points of volatile anesthetics administration in the intensive care unit (ICU), including AnaConDa® and Mirus® devices characteristics and the reported findings on clinical outcomes in critically ill patients. Intravenous sedation in the ICU is associated with issues, such as over- and under-sedation. Halogenated compounds, which can be safely administered by inserting a device in any ICU ventilation circuit, have interesting pharmacodynamic and pharmacokinetic profiles for patients with multi-organ failure. Moreover, analysis of the concentration of exhaled volatile compounds could help evaluation of sedation depth. A recent meta-analysis confirmed that rapid washout of the volatile anesthetics improved both extubation readiness and quality of awakening when compared to intravenous sedation. When administered for a long period, volatile anesthetics improved sedation stability with fewer dose adjustments. Pre- and post-conditioning properties of halogenated compounds are interesting and long-term exposition to this compound is investigated for a potential impact on mortality rate and ICU/hospital length of stay. For now, psychomotor side effects have been reported, mostly in infants, but there were no hepatic or renal injuries. Findings regarding hemodynamic stability are conflicting. Apart from sedation, volatile anesthetics were therapeutic in case reports of status asthmaticus and epilepticus and data are cumulating for benefits in cases of acute respiratory distress syndrome. According to current literature, they should be withheld in cerebral injury. To summarize, the use of volatile anesthetics for sedation is yet only approved by German guidelines, but could spread due to its potential benefits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».