Effects of Adjunct Analgesics and Novel Anesthetic Agents on Intraoperative Neuromonitoring: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Intraoperative neuromonitoring (IONM) plays a critical role in assessing neural integrity and guiding surgical decision-making. The effects of traditional anesthetic agents on IONM are well-established, though the impact of novel anesthetics and adjunct analgesics remains unclear. This scoping review aims to evaluate the effects of novel anesthetic and adjunct analgesic agents on somatosensory evoked potentials (SSEPs) and motor evoked potentials (MEPs) in the intraoperative setting. A comprehensive literature search was conducted using Medline, Cochrane Central, CINAHL, Scopus, LILACS, and Embase, from inception to February 2025. Randomized controlled trials, observational studies, and case series assessing the effects of lidocaine, ketamine, dexmedetomidine, methadone, magnesium, gabapentinoids, xenon, and remimazolam on IONM were included in the review. Backward citation searching was also performed on the included studies. A total of 53 studies met inclusion criteria, comprising 30 randomized and 23 nonrandomized studies. Lidocaine, when administered within analgesic dosing, had minimal impact on SSEPs and MEPs. Ketamine exhibited augmentative, neutral, or suppressive effects on IONM, which appeared to be dependent on the dosing regimen. Dexmedetomidine demonstrated mixed effects on IONM, potentially due to dose-dependent hemodynamic alterations and its unique pharmacokinetic properties. Methadone and magnesium showed minimal impact on IONM, while xenon was associated with clinically relevant suppression of evoked potentials. Remimazolam appeared to maintain neuromonitoring integrity at clinically relevant doses. The effects of novel anesthetic and adjunct analgesic agents on IONM are variable and dose-dependent, necessitating individualized anesthetic strategies. Future research should focus on larger randomized trials with standardized protocols to better define their roles in a neuromonitoring-compatible anesthetic regimen.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».