围手术期自主神经活动监测
围手术期自主神经活动监测
简介
随着人类生理信息的积累,自主神经系统(ANS autonomous nervous system)的作用越来越明显。因此,监测其在突然变化期间的活动,如围手术期的情况,对理解、预测和管理其影响至关重要。目前测量ANS的方法有多种,但尚未在围手术期广泛应用。
自主神经系统(ANS)整合几乎在每个器官。围手术期对其活动的监测变得至关重要,因为过多的刺激和已有的条件可以引起巨大的突然变化。此外,关于围手术期应激(即高交感神经张力)的负面影响也有很多报道[1-5]。否则,ANS监测是评估应激引起的生理变化。
目前测量ANS的方法有多种,但尚未在围手术期广泛应用。此外,没有一个可以被视为“金标准”。ANS监测方法是相互补充的;因此,实践中经常使用它们的组合。此外,几乎任何监测器都可以获得关于ANS活动的间接信息。更复杂的是,ANS的活动会受到各种因素影响:年龄、性别、种族、药物和原有健康状况。本文单独介绍围手术期ANS活动监测的选择工具,数字瞳孔测量仪,并且解释生理学概念、监测技术和每种方法的注意事项。
瞳孔测量法 Digital Pupillometry
生理基础方面:瞳孔的大小是由两种肌肉张力的平衡决定的,收缩肌(括约肌 )和扩张肌(开大肌)。它们都是光反射(PLR)的基础:瞳孔在对一只眼睛(直接)或另一只眼睛(间接或自愿)的照明作出反应时,同时和相等的收缩。该反射为多突触反射,脉冲速度160 m/s,触发时间约200 ms。瞳孔传入通路由交感神经系统控制,起源于视网膜[6,7]。因此,瞳孔的动态反映了交感神经系统和副交感神经系统之间的功能平衡。事实上,在周边结构未受损伤的情况下,瞳孔测量是对ANS功能状态的一种间接估计,特别是在中脑水平[7]。
在记录方法方面,适宜的围手术期设置技术是使用手持便携式瞳孔测量仪进行红外数字瞳孔测量。市面上有好几种类似的装置,其基本概念都是自动评估瞳孔对光的反应。当将该设备放在患者面前并集中在他们的眼睛中时,后者就会发出。发射持续时间为100 ms,其余测试参数手动选择。在经典瞳孔测量法中,评分者间的变异性是一个问题,而在红外瞳孔测量法中,评分者间的变异性可降至1%[7-9]。除此之外,瞳孔反应的定量量表(如神经学瞳孔指数)的发展允许对瞳孔反应进行更严格的分类。其他参数可记录,创建更完整的画面:静息(最大)和最小直径,百分比变化(% Ch=maximum-minimum/maximum),潜伏期(视网膜光刺激和瞳孔收缩开始之间的时间差),平均收缩速度和最大收缩速度,平均扩张速度[7]。其他的研究报道了更多的参数,如最大再扩张速度,到再扩张75%的间隔(t75%),和相对反射振幅[8]。
这些测量不仅可以评估瞳孔的直径,还可以评估瞳孔反应的神经生理学。例如,潜伏期反映了神经冲动传递的功能;最大收缩速度反映了副交感神经ANS的激活强度;平均扩张速度反映了交感神经的激活。
局限性和注意事项:数字瞳孔测量技术简单易行。然而,研究者应该记住,瞳孔大小受到许多内在和外在因素的影响。内在因素包括刺激变量,如光照水平、光谱组成、空间结构(视野大小、视野的空间结构)、调节状态、单目/双目视野和非视觉刺激(疼痛、噪音)。使用预先配置的自动化设备这些问题中有几个被克服了(光照水平、光谱组成等),而其他问题(如非视觉刺激)仍然存在。然而,文献中有几篇关于数字瞳孔计作为围手术期镇痛指标的应用报道[10]。影响瞳孔大小的外部因素包括个体差异、年龄、呼吸和心跳等生物力学辅助因素、观察者的日常差异和认知因素(唤醒、注意力、恐惧、工作量和享乐内容)[7]。因此,目前建议将该方法与其他监测方法一起使用[11]。
将Neurotics®Smart方法引入瞳孔评估-从患者入院到出院的全自动系统
NPi®-200 Pupillometer
•完全准确、可靠和客观的瞳孔大小和反应性数据独立于参考
•瞳孔反应性用数字表示,现在瞳孔大小和反应性的变化都可以随时间变化,就像其他生命体征一样
•红外摄像、高精度光学、处理器、LED光源
•支持蓝牙®,可定制趋势屏幕,emr兼容
•耐用,符合人体工程学设计
•行业最佳的全两年更换保修
SmartGuard®
•具有智能卡技术的单患者使用设备
•所有患者数据存储在SmartGuard内存中
•便于将患者数据上传到EMR系统
•可以根据HIPAA指南和设施政策禁用患者数据
Socket®条码扫描器
•简单和快速的患者ID扫描到SmartGuard
•在SmartGuard初始编程时一次性输入患者ID(在每次瞳孔测量前不需要扫描)
SmartGuard®Reader
•从SmartGuard检索并自动上传患者数据
•简单的USB连接允许Reader部署在任何护理终端或站
为变化建立基线和趋势
生理基础方面:瞳孔的大小是由两种肌肉张力的平衡决定的,收缩肌(括约肌,环形肌)和扩张肌(桡骨肌)。它们都是光反射(PLR)的基础:瞳孔在对一只眼睛(直接)或另一只眼睛(间接或自愿)的照明作出反应时,同时和相等的收缩。该反射为多突触反射,脉冲速度160 m/s,触发时间约200 ms。瞳孔传入通路由交感神经系统控制,起源于视网膜[6,7]。因此,瞳孔的动态反映了交感神经系统和副交感神经系统之间的功能平衡。事实上,在周边结构未受损伤的情况下,瞳孔测量是对ANS功能状态的一种间接估计,特别是在中脑水平[7]。
在记录方法方面,适宜的围手术期设置技术是使用手持便携式瞳孔测量仪进行红外数字瞳孔测量。市面上有好几种类似的装置,其基本概念都是自动评估瞳孔对光的反应。当将该设备放在患者面前并集中在他们的眼睛中时,后者就会发出。发射持续时间为100 ms,其余测试参数手动选择。在经典瞳孔测量法中,评分者间的变异性是一个问题,而在红外瞳孔测量法中,评分者间的变异性可降至1%[7-9]。除此之外,瞳孔反应的定量量表(如神经学瞳孔指数)的发展允许对瞳孔反应进行更严格的分类。其他参数可记录,创建更完整的画面:静息(最大)和最小直径,百分比变化(% Ch=maximum-minimum/maximum),潜伏期(视网膜光刺激和瞳孔收缩开始之间的时间差),平均收缩速度和最大收缩速度,平均扩张速度[7]。其他的研究报道了更多的参数,如最大再扩张速度,到再扩张75%的间隔(t75%),和相对反射振幅[8]。
这些测量不仅可以评估瞳孔的直径,还可以评估瞳孔反应的神经生理学。例如,潜伏期反映了神经冲动传递的功能;最大收缩速度反映了副交感神经ANS的激活强度;平均扩张速度反映了交感神经的激活。
局限性和注意事项:数字瞳孔测量技术简单易行。然而,研究者应该记住,瞳孔大小受到许多内在和外在因素的影响。内在因素包括刺激变量,如光照水平、光谱组成、空间结构(视野大小、视野的空间结构)、调节状态、单目/双目视野和非视觉刺激(疼痛、噪音)。使用预先配置的自动化设备这些问题中有几个被克服了(光照水平、光谱组成等),而其他问题(如非视觉刺激)仍然存在。然而,文献中有几篇关于数字瞳孔计作为围手术期镇痛指标的应用报道[10]。影响瞳孔大小的外部因素包括个体差异、年龄、呼吸和心跳等生物力学辅助因素、观察者的日常差异和认知因素(唤醒、注意力、恐惧、工作量和享乐内容)[7]。因此,目前建议将该方法与其他监测方法一起使用[11]。
将Neurotics®Smart方法引入瞳孔评估-从患者入院到出院的全自动系统
瞳孔大小和反应性随时间的变化
神经性瞳孔指数™(NPI®)瞳孔反应性评定量表
*根据神经瞳孔指数算法,≥0.7中左右瞳孔的npi差异也可被视为瞳孔读数异常*vanadium
References:
[1].Parker SD, Breslow MJ, Frank SM et al (1995) Catecholamine and cortisol responses to lower extremity revascularization: correlation with outcome variables. Perioperative Ischemia Randomized Anesthesia Trial Study Group. Crit Care Med 23:1954–1961
[2].Myles PS, Hunt JO, Fletcher Het al (2002) Remifentanil, fentanyl and cardiac surgery: a double blinded, randomized, controlled trial of costs and outcomes. Anesth Analg 95:805–812
[3].London MJ (2006) Beta-blockade in the perioperative period: where do we stand after all the trials? Semin Cardiothorac Vasc Anesth 10:17–23
[4].Vanhorebeek I, Ingels C, Van den Berghe G (2006) Intensive insulin therapy in high-risk cardiac surgery patients: evidence from the Leuven randomized study. Semin Cardiothorac Vasc Anesth 18:309–316】
[5].Pud D, Amid A (2005) Anxiety as a predictor of pain magnitude following termination of first-trimester pregnancy. Pain Med 6:143–148
[6].Aslanidis T (2015) Perspectives of autonomic nervous system perioperative monitoring–focus on selected tools. Int Arch Med 8:22):1–22):9
[7].Aslanidis T, Kontogounis G (2015) Perioperative digital pupillometry-the future? Greek E-Journal of Perioperative Medicine 13 (b):24–40
[8].Rose D, Meeker M, Bacchetti P et al (2005) Evaluation of the portable infrared pupillometer. Neurosurgery 57:198–203
[9].Taylor WR, Chen JW, Meltzer H et al (2003) Quantitative pupillometry, a new technology: normative data and preliminary observations in patients with acute head injury. J Neurosurgery 98:205–213
[10].Abad-Torrent A, Sueiras-Gil A, Martı´nezVilalta M (2017) Monitoring of the intraoperative analgesia by pupillometry during laparoscopic splenectomy for splenic hydatid cyst. J Clin Anesth 36:94–97
[11].Zafar SF, Suarez JI (2014) Automated pupillometer for monitoring the critically ill patient: a critical appraisal. J Crit Care 29(4):599–603
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