Intrapatient variability of the pupillary pain index to remifentanil

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Analgesic interpatient variability of remifentanil assessed through pupillary dilation reflex

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Pupillary pain index correlates with postoperative pain scores in neurosurgical patients

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Pupillary pain index correlates in increasing concentrations of remifentanil

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Remifentanil analgesic interpatient variability assessed through pupillary reflex dilation

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Rocuronium continuous infusion for profound neuromuscular blockade: a systematic review and meta-analysis

Rocuronium is a muscle relaxant with increased use, because of the binding relation with the reversal agent sugammadex. Its continuous infusion benefits the maintenance of deeper levels of neuromuscular blockade (NMB) ensuring an improved and stable solution for daily surgical anesthesia. This is systematic review on current approaches on rocuronium infusion and monitoring parameters when using rocuronium continuous infusion for profound muscle relaxation (0-2 posttetanic count).info:eu-repo/semantics/acceptedVersio

Implementação de redes neurais para eletroencefalografia frontal para a identificação da responsividade / insensibilidade de transição durante a indução da anestesia geral

Objective: General anesthesia is a reversible drug-induced state of altered arousal characterized by loss of responsiveness (LOR) due to brainstem inactivation. Precise identification of the LOR during the induction of general anesthesia is extremely important to provide personalized information on anesthetic requirements and could help maintain an adequate level of anesthesia throughout surgery, ensuring safe and effective care and balancing the avoidance of intraoperative awareness and overdose. So, main objective of this paper was to investigate whether a Convolutional Neural Network (CNN) applied to bilateral frontal electroencephalography (EEG) dataset recorded from patients during opioid-propofol anesthetic procedures identified the exact moment of LOR. Material and methods: A clinical protocol was designed to allow for the characterization of different clinical endpoints throughout the transition to unresponsiveness. Fifty (50) patients were enrolled in the study and data from all was included in the final dataset analysis. While under a constant estimated effect-site concentration of 2.5 ng/mL of remifentanil, an 1% propofol infusion was started at 3.3 mL//h until LOR. The level of responsiveness was assessed by an anesthesiologist every six seconds using a modified version of the Richmond Agitation-Sedation Scale (aRASS). The frontal EEG was acquired using a bilateral bispectral (BIS VISTA (TM) v2.0, Medtronic, Ireland) sensor. EEG data was then split into 5-second epochs, and for each epoch, the anesthesiologist's classification was used to label it as responsiveness (no-LOR) or unresponsiveness (LOR). All 5-second epochs were then used as inputs for the CNN model to classify the untrained segment as no-LOR or LOR. Results: The CNN model was able to identify the transition from no-LOR to LOR successfully, achieving 97.90 +/- 0.07% accuracy on the cross-validation set. Conclusion: The obtained results showed that the proposed CNN model was quite efficient in the responsiveness/unresponsiveness classification. We consider our approach constitutes an additional technique to the current methods used in the daily clinical setting where LOR is identified by the loss of response to verbal commands or mechanical stimulus. We therefore hypothesized that automated EEG analysis could be a useful tool to detect the moment of LOR, especially using machine learning approaches.Objetivo: A anestesia geral é um estado de despertar alterado reversível induzido por drogas, caracterizado pela perda de responsividade (LOR) devido à inativação do tronco encefálico. A identificação precisa do LOR durante a indução da anestesia geral é extremamente importante para fornecer informações personalizadas sobre as necessidades anestésicas e pode ajudar a manter um nível adequado de anestesia durante a cirurgia, garantindo um cuidado seguro e eficaz e equilibrando a prevenção de consciência intraoperatória e sobredosagem. Portanto, o objetivo principal deste artigo foi investigar se uma Rede Neural Convolucional (CNN) aplicada a um conjunto de dados de eletroencefalografia frontal bilateral (EEG) registrados de pacientes durante procedimentos anestésicos com opioide-propofol identificou o momento exato de LOR. Material e métodos: Um protocolo clínico foi projetado para permitir a caracterização de diferentes desfechos clínicos ao longo da transição para a ausência de resposta. Cinquenta (50) pacientes foram incluídos no estudo e os dados de todos foram incluídos na análise final do conjunto de dados. Enquanto sob uma concentração constante estimada no local do efeito de 2,5 ng / mL de remifentanil, uma infusão de propofol a 1% foi iniciada em 3,3 mL // h até o LOR. O nível de responsividade foi avaliado por um anestesiologista a cada seis segundos, usando uma versão modificada da escala de agitação e sedação de Richmond (aRASS). O EEG frontal foi adquirido usando um sensor biespectral bilateral (BIS VISTA (TM) v2.0, Medtronic, Irlanda). Os dados do EEG foram então divididos em épocas de 5 segundos e, para cada época, a classificação do anestesiologista foi usada para rotulá-la como responsividade (sem-LOR) ou não responsividade (LOR). Todos os períodos de 5 segundos foram então usados ​​como entradas para o modelo CNN para classificar o segmento não treinado como sem LOR ou LOR. Resultados: O modelo CNN foi capaz de identificar a transição de no-LOR para LOR com sucesso, alcançando 97,90 +/- 0,07% de precisão no conjunto de validação cruzada. Conclusão: Os resultados obtidos mostraram que o modelo proposto pela CNN foi bastante eficiente na classificação da responsividade / não responsividade. Consideramos que nossa abordagem constitui uma técnica adicional aos métodos atuais usados ​​no ambiente clínico diário, onde LOR é identificado pela perda de resposta a comandos verbais ou estímulos mecânicos. Portanto, formulamos a hipótese de que a análise automatizada de EEG poderia ser uma ferramenta útil para detectar o momento de LOR, especialmente usando abordagens de aprendizado de máquina. O modelo CNN foi capaz de identificar a transição de no-LOR para LOR com sucesso, alcançando 97,90 +/- 0,07% de precisão no conjunto de validação cruzada. Conclusão: Os resultados obtidos mostraram que o modelo proposto pela CNN foi bastante eficiente na classificação da responsividade / não responsividade. Consideramos que nossa abordagem constitui uma técnica adicional aos métodos atuais usados ​​no ambiente clínico diário, onde LOR é identificado pela perda de resposta a comandos verbais ou estímulos mecânicos. Portanto, formulamos a hipótese de que a análise automatizada de EEG poderia ser uma ferramenta útil para detectar o momento de LOR, especialmente usando abordagens de aprendizado de máquina. O modelo CNN foi capaz de identificar a transição de no-LOR para LOR com sucesso, alcançando 97,90 +/- 0,07% de precisão no conjunto de validação cruzada. Conclusão: Os resultados obtidos mostraram que o modelo proposto pela CNN foi bastante eficiente na classificação da responsividade / não responsividade. Consideramos que nossa abordagem constitui uma técnica adicional aos métodos atuais usados ​​no ambiente clínico diário, onde LOR é identificado pela perda de resposta a comandos verbais ou estímulos mecânicos. Portanto, formulamos a hipótese de que a análise automatizada de EEG poderia ser uma ferramenta útil para detectar o momento de LOR, especialmente usando abordagens de aprendizado de máquina. Os resultados obtidos mostraram que o modelo proposto pela CNN foi bastante eficiente na classificação da responsividade / não responsividade. Consideramos que nossa abordagem constitui uma técnica adicional aos métodos atuais usados ​​no ambiente clínico diário, onde LOR é identificado pela perda de resposta a comandos verbais ou estímulos mecânicos. Portanto, formulamos a hipótese de que a análise automatizada de EEG poderia ser uma ferramenta útil para detectar o momento de LOR, especialmente usando abordagens de aprendizado de máquina. Os resultados obtidos mostraram que o modelo proposto pela CNN foi bastante eficiente na classificação da responsividade / não responsividade. Consideramos que nossa abordagem constitui uma técnica adicional aos métodos atuais usados ​​no ambiente clínico diário, onde LOR é identificado pela perda de resposta a comandos verbais ou estímulos mecânicos. Portanto, formulamos a hipótese de que a análise automatizada de EEG poderia ser uma ferramenta útil para detectar o momento de LOR, especialmente usando abordagens de aprendizado de máquina.This work was supported by the Fundação para a Ciência e Tecnologia under the SFRH/BD/98915/2013 and through INEGI, under LAETA, projects UIDB/50022/2020 and UIDP/50022/2020.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Revisão sistemática da infusão contínua de Rocurônio para bloqueio neuromuscular profundo

Background: Rocuronium is a muscle relaxant with increased use due to its binding relation with the reversal agent sugammadex. The purpose of this review entails the investigation of its use for the maintenance of Deep Neuromuscular Block (NMB) via continuous infusion. Methods: Based on PRISMA systematic search guidelines, databases included PubMed, ISI Web of Science, Cochrane Library and Google Scholar. This comprehensive search addresses surgical patients under deep muscle relaxation via continuous rocuronium infusion. The main indicators were the rocuronium administration, NMB monitoring approaches and effects in order to maintain the deep level of relaxation, as well as reversal time after a standard dose of sugammadex. Results: Despite the variance in approaches found in the literature, findings show the overall maintenance of deep NMB requires approximately 0.758 mg.kg-1h-1 of rocuronium (according to the PTC target of 0-10, 0-5 and 1-2, mean estimates are 0.445, 0.65 and 0.833 mg.kg-1h-1 respectively), suggesting that a lower range and a smaller maximum of PTC response require higher amount of rocuronium for its maintenance. The standard dose of sugammadex (4 mg/kg), administered at the end of the surgery takes longer [2.85 (1.17) min] than when they are administered after moderate NMB recovery [1.68 (0.47) min]. Conclusion: Continuous infusion for deep NMB presents inherent advantages in terms of maintenance and stability of muscle relaxation. Monitoring and rocuronium administration approaches are fundamental and intrinsically connected to provide a stable and improved maintenance of deep NMB.Introdução: Rocurônio é um relaxante muscular com uso aumentado devido à sua relação de ligação com o agente de reversão sugamadex. O objetivo desta revisão consiste na investigação de seu uso para a manutenção do Bloco Neuromuscular Profundo (BNM) por infusão contínua. Métodos: Com base nas diretrizes de busca sistemática do PRISMA, as bases de dados incluíram PubMed, ISI Web of Science, Cochrane Library e Google Scholar. Esta pesquisa abrangente aborda pacientes cirúrgicos sob relaxamento muscular profundo por meio de infusão contínua de rocurônio. Os principais indicadores foram a administração de rocurônio, as abordagens e efeitos de monitoramento do BNM para manter o nível de relaxamento profundo, bem como o tempo de reversão após uma dose padrão de sugamadex. Resultados: Apesar da variação nas abordagens encontradas na literatura, os achados mostram que a manutenção geral do BNM profundo requer aproximadamente 0,758 mg.kg -1 h -1 de rocurônio (de acordo com a meta de PTC de 0-10, 0-5 e 1- 2, as estimativas médias são 0,445, 0,65 e 0,833 mg.kg -1 h -1, respectivamente), sugerindo que um intervalo inferior e um máximo menor de resposta de PTC requerem maior quantidade de rocurônio para sua manutenção. A dose padrão de sugamadex (4 mg / kg), administrada ao final da cirurgia, leva mais tempo [2,85 (1,17) min] do que quando administrada após recuperação moderada do BNM [1,68 (0,47) min]. Conclusão: A infusão contínua para BNM profundo apresenta vantagens inerentes em termos de manutenção e estabilidade do relaxamento muscular. As abordagens de monitoramento e administração de rocurônio são fundamentais e intrinsecamente conectadas para fornecer uma manutenção estável e melhorada do BNM profundo.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Foreseeing postoperative pain in neurosurgical patients: pupillometry predicts postoperative pain ratings: an observational study

Pupillary reflex dilation (PRD) is triggered by noxious stimuli and diminished by opioid administration. In the postoperative period, PRD has been shown to be correlated with pain reporting and a useful tool to guide opioid administration. In this study we assessed whether pupillary measurements taken before extubation were related with the patient's reported pain in the Post-Anesthesia Care Unit (PACU) using the Numerical Rating Scale (NRS). Our objective was to evaluate the correlation of PRD and pupillary variables measured intraoperatively with postoperative pain under the same opioid concentration. This was a prospective observational study of 26 neurosurgical patients undergoing general anesthesia exclusively with propofol and remifentanil. A portable infrared pupillometer was used to provide an objective measure of pupil size and PRD (using the Pupillary Pain Index) before extubation. Pain ratings were obtained from patients after recovery of consciousness, while remifentanil was maintained at 2 ng/mL. A significant correlation was observed between NRS scores and pre-extubation PPI (rS = 0.62; P = 0.002), as well as between NRS scores and pupil diameter before tetanic stimulation PPI (rS = 0.56, P = 0.006). We also found a negative correlation between pupil diameter and age (rS = - 0.42, P = 0.04). The statistically significant correlation between pre-extubation PPI scores and NRS scores, as well as between the pupillary diameter before tetanic stimulation and NRS scores suggest the possibility of titrating analgesia at the end of the intraoperative period based on individual responses. This could allow clinicians to identify the ideal remifentanil concentration for the postoperative period.This work was supported by the Fundação para a Ciência e Tecnologia under the projects SFRH/BD/98915/2013 and FCT-UID/EMS/50022/2013.info:eu-repo/semantics/publishedVersio