The Use of the Bispectral Index in the Detection of Pain in Mechanically Ventilated Adults in the Intensive Care Unit: A Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pain assessment is an immense challenge for clinicians, especially in the context of the intensive care unit, where the patient is often unable to communicate verbally. Several methods of pain assessment have been proposed to assess pain in this environment. These include both behavioural observation scales and evaluation of physiological measurements such as heart rate and blood pressure. Although numerous validation studies pertaining to behavioural observation scales have been published, several limitations associated with using these measures for pain assessment remain. Over the past few years, researchers have been interested in the use of the bispectral index monitoring system as a proxy for the evaluation of encephalography readings to assess the level of anesthesia and, potentially, analgesia. OBJECTIVES: To synthesize the main studies exploring the use of the bispectral index monitoring system for pain assessment, to guide future research in adults under sedation in the intensive care unit. METHOD: The EMBASE, Medline, CINAHL and PsycINFO databases were searched for studies published between 1996 and 2013 that evaluated the use of the bispectral index in assessing pain. RESULTS: Most studies conclude that nociceptive stimulation causes a significant increase in the bispectral index and revealed the importance of controlling certain confounding variables such as the level of sedation. DISCUSSION: Further studies are needed to clearly demonstrate the relationship between nociceptive stimuli and the bispectral index, as well as the specificity of the bispectral index in detecting pain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».