Prediction of Nociceptive Responses during Sedation by Linear and Non-Linear Measures of EEG Signals in High Frequencies

The level of sedation in patients undergoing medical procedures evolves continuously, affected by the interaction between the effect of the anesthetic and analgesic agents and the pain stimuli. The monitors of depth of anesthesia, based on the analysis of the electroencephalogram (EEG), have been progressively introduced into the daily practice to provide additional information about the state of the patient. However, the quantification of analgesia still remains an open problem. The purpose of this work is to improve the prediction of nociceptive responses with linear and non-linear measures calculated from EEG signal filtered in frequency bands higher than the traditional bands. Power spectral density and auto-mutual information function was applied in order to predict the presence or absence of the nociceptive responses to different stimuli during sedation in endoscopy procedure. The proposed measures exhibit better performances than the bispectral index (BIS). Values of prediction probability of Pk above 0.75 and percentages of sensitivity and specificity above 70% were achieved combining EEG measures from the traditional frequency bands and higher frequency bands

Empleo del electroencefalograma como medida del nivel de profundidad del efecto de los anestésicos.

[spa] El electroencefalograma (EEG) registra la actividad eléctrica del córtex cerebral y su trazado cambia reflejando el efecto de los anestésicos. El límite espectral 95% (LE95%) extraído del EEG mediante análisis espectral, ha sido ampliamente empleado para cuantificar el efecto de fármacos anestésicos (opiáceos e hipnóticos) de forma empírica. El Indice Biespectral linear (L-Bis) obtenido a partir de la aplicación de análisis biespectral y espectral, ha sido empleado también en la cuantificación del efecto de fármacos anestésicos. El parámetro canónico univariante de los opiáceos (PCUopi) ha sido obtenido mediante Correlación Canónica Semilinear para extraer de la señal del EEG la información referente al efecto cortical de los opiáceos. El objetivo de este trabajo es comparar la eficacia del PCUopi como cuantificador del efecto de opiáceos (fentanilo, alfentanilo, sufentanilo, trefentanilo y remifentanilo) e hipnóticos (propofol) sobre el EEG. El registro EEG recogido en diversos estudios previamente realizados, fue digitalizado y analizado de nuevo. Se calculó el PCUopi y el LE95% para cada individuo en cada fármaco opiáceo. Se calculó el PCUopi y el L-Bis para cada individuo en el grupo propofol. Se valoró la capacidad de cada parámetro para extraer del trazado del EEG la información relevante respecto al efecto farmacológico, mediante la comparación del valor de R2 (relación señal-ruido) obtenido con cada parámetro en cada individuo. En segundo lugar se valoró la capacidad de cada parámetro para ser usado como indicador farmacodinámico mediante la estimación de los parámetros farmacodinámicos para cada fármaco estudiado. Finalmente se valoró a priori la capacidad del PCUopi para ser empleado en la clínica en pacientes reales, realizándose para ello simulaciones del curso temporal del efecto farmacológico de cada uno de los opiáceos y del propofol. El PCUopi presentó valores superiores de R2 al LE95% de forma global para todos los opiáceos y de forma individual para todos menos para el sufentanilo. El L-Bis presentó valores de R2 superiores al PCUopi en el caso del propofol. Se estimaron los parámetros farmacodinámicos ke0, C50 y alfa. En base a ello alfentanilo y remifentanilo son los opiáceos con inicio del efecto más rápido tras un bolus,seguidos de trefentanilo, fentanilo y sufentanilo. De acuerdo a sus valores de C50 sufentanilo, fentanilo, remifentanilo, trefentanilo y alfentanilo sería el orden de mayor a menor potencia farmacológica. La desaparición del efecto tras la administración de un bolus es más rápida para remifentanilo, seguido de alfentanilo, trefentanilo, fentanilo y sufentanilo. Empleando un modelo sigmoidal de efecto máximo, el efecto electroencefalográfico del propofol medido con el L-Bis, alcanza su punto máximo aproximadamente 3.75 minutos tras la administración de un bolus. La desaparición del efecto tras una infusión continua es rápida, con una vida media sensible al contexto de alrededor de 5 minutos incluso tras infusiones de duración superior a las 3 horas. Otras simulaciones en las que se ha valorado la evolución del PCUopi en diferentes situaciones clínicas demuestran que a las concentraciones de opiáceo empleadas habitualmente en clínica, los cambios esperados en el PCUopi son mínimos. El PCUopi cambia de forma significativa si las concentraciones de opiáceo son elevadas, en un rango que no se emplea habitualmente en clínica. La presencia de propofol a concentraciones habituales, induce cambios significativos y evidentes en el PCUopi lo que hace pensar que se trata de un parámetro sensible pero poco específico para el efecto de los opiáceos en el entorno clínico. PCUopi permite cuantificar el efecto de los opiáceos y del propofol sobre el EEG. El PCUopi es un descriptor óptimo del efecto de los opiáceos sobre el EEG, estadísticamente superior en su efectividad al LE95%. El L-Bis es un descriptor del efecto electroencefalográfico del propofol superior en eficacia al PCUopi. La integración de modelos farmacocinéticos y farmacodinámicos basados en el EEG como variable subrogada del efecto de opiáceos y propofol permite extraer conclusiones sobre su perfil de uso en clínica

Prediction of Nociceptive Responses during Sedation by Linear and Non-Linear Measures of EEG Signals in High Frequencies

The level of sedation in patients undergoing medical procedures evolves continuously, affected by the interaction between the effect of the anesthetic and analgesic agents and the pain stimuli. The monitors of depth of anesthesia, based on the analysis of the electroencephalogram (EEG), have been progressively introduced into the daily practice to provide additional information about the state of the patient. However, the quantification of analgesia still remains an open problem. The purpose of this work is to improve the prediction of nociceptive responses with linear and non-linear measures calculated from EEG signal filtered in frequency bands higher than the traditional bands. Power spectral density and auto-mutual information function was applied in order to predict the presence or absence of the nociceptive responses to different stimuli during sedation in endoscopy procedure. The proposed measures exhibit better performances than the bispectral index (BIS). Values of prediction probability of Pk above 0.75 and percentages of sensitivity and specificity above 70% were achieved combining EEG measures from the traditional frequency bands and higher frequency bands

Assessment of Nociceptive Responsiveness Levels during Sedation-Analgesia by Entropy Analysis of EEG.

The level of sedation in patients undergoing medical procedures is decided to assure unconsciousness and prevent pain. The monitors of depth of anesthesia, based on the analysis of the electroencephalogram (EEG), have been progressively introduced into the daily practice to provide additional information about the state of the patient. However, the quantification of analgesia still remains an open problem. The purpose of this work was to analyze the capability of prediction of nociceptive responses based on refined multiscale entropy (RMSE) and auto mutual information function (AMIF) applied to EEG signals recorded in 378 patients scheduled to undergo ultrasonographic endoscopy under sedation-analgesia. Two observed categorical responses after the application of painful stimulation were analyzed: the evaluation of the Ramsay Sedation Scale (RSS) after nail bed compression and the presence of gag reflex (GAG) during endoscopy tube insertion. In addition, bispectrum (BIS), heart rate (HR), predicted concentrations of propofol (CeProp) and remifentanil (CeRemi) were annotated with a resolution of 1 s. Results showed that functions based on RMSE, AMIF, HR and CeRemi permitted predicting different stimulation responses during sedation better than BIS