Surveillance de la fonction cérébrale
Une image plus complète commence par des données plus complètes
Accueil / Surveillance de la fonction cérébrale
Surveillance de la fonction cérébrale
Surveillance de la fonction cérébrale
Une image plus complète commence par des données plus complètes
À propos de SedLine
La surveillance de la fonction cérébrale SedLine® fait progresser les technologies de surveillance neurologique en améliorant les soins prodigués aux patients sous anesthésie ou sédation. Le produit central est un moniteur sophistiqué de la fonction cérébrale basé sur l’EEG. Utilisant 4 canaux d’information, le moniteur SedLine mesure les effets de l’anesthésie et de la sédation en surveillant les deux hémisphères de l’activité électrique du cerveau afin d’assurer un titrage plus individualisé et d’améliorer les soins prodigués aux patients sous anesthésie ou sédation.
En 2010, Masimo a acheté SedLine, des produits commercialisés par SedLine via ses réseaux internationaux de distribution, et a commencé à développer une technologie et des produits de surveillance de la fonction cérébrale de nouvelle génération.
EEG et anesthésie
EEG et anesthésie
Les mesures de l’EEG quantitatif (QEEG) de l’activité du cerveau en réponse à la sédation/anesthésie suivent un schéma prévisible
- Lorsque le cerveau s’endort, l’activité EEG diminue selon un schéma spécifique invariable1
- En général, cette baisse de l’activité débute dans les lobes frontaux et se dirige vers l’arrière du cerveau
Variations de la puissance de l’EEG au moment de l’induction de l’anesthésie et de la perte de conscience
Ces images VARETA illustrent les variations de l’activité de l’onde Delta (autrement dit, 3 à 5 Hz). L’anesthésie (propofol indiqué ici) se propage depuis les lobes frontaux vers l’arrière du cerveau (remarquez le bleu/blanc résiduel à l’induction). Même durant la perte de conscience, les lobes frontaux restent les zones les plus anesthésiées.
- Au réveil, l’activité EEG augmente dans le cerveau en suivant exactement le même schéma que lors de l’endormissement.
- Ces schémas d’activité se sont révélés invariables sur tout un éventail de types de patients et d’agents sédatifs/anesthésiques1
- Propofol
- Gaz administré par inhalation - Isoflurane, Sévoflurane et Desflurane
- Nitreux/narcotique
Algorithme PSi
Algorithme PSi
Un algorithme sophistiqué
L’appareil SedLine s’appuie sur un algorithme sophistiqué à plusieurs variables afin d’évaluer les données EEG du patient transmises par l’ensemble des 4 canaux et de déterminer la valeur de l’indice de l’état du patient (PSi™) comme mesure de la profondeur de l’anesthésie.
La technologie SedLine s’appuie sur plus de 10 années de développement technique et clinique. L’algorithme repose sur des enregistrements EEG complets développés par le Brain Research Laboratory de la New York University School of Medicine. La technologie du capteur a été développée de manière à améliorer l’acquisition des signaux EEG et a été utilisée dans le cadre des études sur le sommeil menées par la NASA en 1998. En fournissant un algorithme intégré basé sur 4 canaux de données EEG, à la fiabilité démontrée dans des conditions cliniques difficiles et offrant une résistance optimale à la cautérisation, le système de moniteur SedLine constitue une alternative rentable aux autres moniteurs. Le système est actuellement utilisé dans certains des établissements de soins leaders du pays.
Issu de la science
L’algorithme repose sur des comparaisons séquentielles par rapport à des enregistrements EEG complets développés par le Brain Research Laboratory de la New York University School of Medicine. Ces enregistrements comprennent cinq bases de données renfermant des données patient enregistrées dans diverses conditions cliniques et anesthésiques.
Des données EEG enregistrées sur les deux hémisphères du cerveau
De multiples sous-algorithmes renforcent la sensibilité de l’algorithme PSi aux changements d’activité. Le sous-algorithme « observateur du réveil » détecte les moindres changements précoces dans l’EEG signalant un affaiblissement significatif de la sédation. Ce sous-algorithme surveille également les changements d’activité pour chaque paire de dérivations afin d’identifier les caractéristiques prouvant une baisse du niveau de sédation.
Lisez PSi 25-50 Range of Optimal Hypnotic State for General Anaesthesia pour en savoir plus sur les études ayant servi de base au développement de l’algorithme.
Instructions relatives au PSi
Instructions relatives au PSi
Un volume de données plus important pour mieux maîtriser l’anesthésie
La surveillance de la fonction cérébrale avec SedLine aide l’anesthésiste à administrer le niveau voulu de sédation tout au long de l’anesthésie. SedLine s’appuie sur un algorithme sophistiqué reposant sur des enregistrements EEG complets afin de traiter les données EEG et de déterminer la valeur du PSi comme mesure de la profondeur de l’anesthésie. Le PSi correspond au niveau actuel de sédation/anesthésie du patient, sur une échelle de 0 à 100, où 100 représente un état d’éveil complet2. Les instructions d’interprétation de l’ensemble de la gamme de valeurs figurent ci-dessous. Lisez PSi 25-50 Range of Optimal Hypnotic State for General Anaesthesia pour en savoir plus sur les études ayant servi de base au développement de ces instructions.
Les valeurs du PSi reflètent la perte de conscience, les sorties de l’anesthésie, le réveil et la réponse aux stimuli nocifs. Pour des questions de facilité d’utilisation, les valeurs numériques du PSi sont codées en couleur à l’écran afin de simplifier l’évaluation instantanée de l’état du patient. Les données EEG en temps réel sur 4 canaux sont présentées sous forme de courbe et de matrice à spectre de densité (DSA) qui permettent de confirmer rapidement et facilement les valeurs du PSi.
Références
- 1.
John ER, Prichep LS, Kox W, et al. Invariant Reversible QEEG Effects of Anesthetics. Conscious Cogn.0 2001;10:165-183.
- 2.
Prichep LS, Gugino LD, John ER, et al. The Patient State Index as an indicator of the level of hypnosis under general anesthesia. Br J Anaesth. 2004,92:393-399. Available online at http://bja.oxfordjournals.org/cgi/content/full/92/3/393.
