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Enregistrement W4390827776 · doi:10.1213/ane.0000000000006860

Depth of Anesthesia and Nociception Monitoring: Current State and Vision For 2050

2024· article· en· W4390827776 sur OpenAlex
Pascal Laferrière-Langlois, Louis Morisson, Sean Jeffries, Catherine Duclos, Fabien Espitalier, Philippe Richebé

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Sedative Agents
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnesthesiaBispectral indexNociceptionElectroencephalographySedationIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anesthesia objectives have evolved into combining hypnosis, amnesia, analgesia, paralysis, and suppression of the sympathetic autonomic nervous system. Technological improvements have led to new monitoring strategies, aimed at translating a qualitative physiological state into quantitative metrics, but the optimal strategies for depth of anesthesia (DoA) and analgesia monitoring continue to stimulate debate. Historically, DoA monitoring used patient's movement as a surrogate of awareness. Pharmacokinetic models and metrics, including minimum alveolar concentration for inhaled anesthetics and target-controlled infusion models for intravenous anesthesia, provided further insights to clinicians, but electroencephalography and its derivatives (processed EEG; pEEG) offer the potential for personalization of anesthesia care. Current studies appear to affirm that pEEG monitoring decreases the quantity of anesthetics administered, diminishes postanesthesia care unit duration, and may reduce the occurrence of postoperative delirium (notwithstanding the difficulties of defining this condition). Major trials are underway to further elucidate the impact on postoperative cognitive dysfunction. In this manuscript, we discuss the Bispectral (BIS) index, Narcotrend monitor, Patient State Index, entropy-based monitoring, and Neurosense monitor, as well as middle latency evoked auditory potential, before exploring how these technologies could evolve in the upcoming years. In contrast to developments in pEEG monitors, nociception monitors remain by comparison underdeveloped and underutilized. Just as with anesthetic agents, excessive analgesia can lead to harmful side effects, whereas inadequate analgesia is associated with increased stress response, poorer hemodynamic conditions and coagulation, metabolic, and immune system dysregulation. Broadly, 3 distinct monitoring strategies have emerged: motor reflex, central nervous system, and autonomic nervous system monitoring. Generally, nociceptive monitors outperform basic clinical vital sign monitoring in reducing perioperative opioid use. This manuscript describes pupillometry, surgical pleth index, analgesia nociception index, and nociception level index, and suggest how future developments could impact their use. The final section of this review explores the profound implications of future monitoring technologies on anesthesiology practice and envisages 3 transformative scenarios: helping in creation of an optimal analgesic drug, the advent of bidirectional neuron-microelectronic interfaces, and the synergistic combination of hypnosis and virtual reality.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,601
Score d'incertitude au seuil0,910

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,316 · 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