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En 1948, Claude Shannon aplicó estos conceptos a la teoría

de la información de forma que la entropía describió la compleji-

dad, la irregularidad o la impredecibilidad de una seña

l 179

. Una

onda sinusoidal pura tendría una entropía de cero puesto que es

regular y predecible, mientras que una onda que contiene frecuen-

cias muy variables (p. ej., el ruido) tendría una entropía muy alta.

Desgraciadamente, como originalmente describió Shannon, la

entropía no se ha normalizado para la potencia total, por lo que

existe una gran variación interindividual. Esto limita su uso clínico

porque es necesario tener el mismo valor del índice para indicar

una profundidad parecida de la anestesia entre los pacientes.

Existen múltiples algoritmos de entropía, pero sólo la entro-

pía espectral se ha utilizado en un dispositivo disponible comer-

cialmente, el GE Healthcare Entropy Module (antiguamente,

Datex-Ohmeda M-Entropy), que se empezó a comercializar en

2003. El algoritmo exacto se publicó en 2004 y es de dominio

públic

o 180,181

. El algoritmo utiliza el dominio de tiempo (es decir,

supresión) y el dominio de frecuencia del análisis de Fourier y

después también aplica la función de Shannon a los datos de la

frecuencia. Este abordaje se ha denominado «entropía espectral

equilibrada tiempo-frecuencia».

La EMG facial tiene un rango de frecuencia (aproximada-

mente

>

20Hz) que se superpone con el EEG «tradicional» (0,8 a

32Hz), lo que hace confuso el análisis de la actividad cortical. La

EMG facial cambia con el nivel de consciencia y el uso de fármacos

bloqueantes neuromusculares. Se intentó brevemente y sin éxito

utilizar el análisis de la EMG para monitorizar la profundidad de

la anestesi

a 182,183 .

Algunas autoridades tienen la impresión de que

la EMG podría estar más relacionada con las necesidades de anal-

gesia. Datex-Ohmeda intenta explotar esto creando dos índices,

State Entropy (SE) y Response Entropy (RE). El SE se calcula a

partir del EEG en el rango de 0,8 a 32Hz y debe comprender

principalmente los elementos hipnóticos del EEG, mientras que el

RE se calcula desde 0,8 a 47Hz, lo que incluye una cantidad impor-

tante de la EMG facia

l 180 .

Así, cuando la actividad EMG es baja, el

SE y el RE deben ser iguales, pero con el despertar y cuando

aumenta la EMG facial, el RE debe aumentar. Estos estudios clíni-

cos iniciales con este dispositivo demostraron que produce resul-

tados comparables a los del BIS cuando se comprueban con

anestésicos hipnóticos intravenosos e inhalado

s 184–186

.

El GE Entropy Module utiliza el mismo sensor frontotem-

poral autoadhesivo unilateral que el BIS pero fabricado especial-

mente para el producto GE (es decir, no son intercambiables). El

módulo actúa sólo con sistemas de monitorización GE con el soft-

ware adecuado. El SE, el RE y un canal único del EEG original se

muestran en la misma pantalla como las otras variables monitori-

zadas. El rango de SE que se muestra es 0 (EEG isoeléctrico) a 91

(completamente despierto), y el rango de RE es de 0 a 100. El rango

anestésico es de 40 a 60, y el fabricante recomienda que el SE fuera

de este rango puede requerir un cambio de la dosis del hipnótico,

mientras que si el SE está en este rango pero el RE supera en más

de 10 el SE, puede necesitarse más analgésico. Esta recomendación

no está bien justificada.

Índice del estado del paciente

El índice del estado del paciente (

Patient State Index

, PSI) de Physio-

metrix, Inc., también incorpora un algoritmo propio. Además de

utilizar información del tiempo,la frecuencia y la fase,el PSI también

utiliza información espacial como cambios de dominancia del EEG

con inducción de la anestesia desde occipital a frontal y con el

desperta

r 187,188 .

Se utiliza un dispositivo frontotemporal bilateral

autoadhesivo, de cinco electrodos, que proporciona un mayor aná-

lisis espacial que el que pueda conseguirse con un montaje unilate-

ral. El desarrollo del algoritmo comprende el uso extenso de bases

de datos del EE

G 189

y se ilustra en la

figura 29-20

. Recientemente se

ha revisado el desarrollo del PS

I 190

. La

figura 29-21

muestra la com-

plejidad de los análisis que se realizan continuamente en el proceso

de actualización del PSI. La mayoría de estos monitores son de una

complejidad parecida. Los estudios iniciales muestran que es com-

parable al BIS para rastrear los niveles de sedació

n 191,192

.

El monitor portátil muestra el PSI, con un rango anestésico

de 25 a 50. El índice se muestra como el número real, así como la

tendencia, con un código de colores para indicar si está dentro del

rango anestésico, es demasiado ligero o demasiado profundo.

Además, hay indicadores cualitativos de la EMG, los errores y la

supresión. Otros monitores opcionales incluyen cuatro canales del

EEG y la serie espectral digital, una forma alternativa de mostrar los

datos de la frecuencia.

Monitorización de la profundidad de la anestesia

1019

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Sección III

Control de la anestesia

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Figura 29-20

 Algoritmo utilizado para desarrollar el índice del estado del paciente (PSI). EEG, electroencefalograma; OAA/S, escala de Observer Assessment

of Alertness/Sedation; QEEG, EEG cuantitativo.

(De Drover DR, Ortega R: Patient State Index

. Best Pract Res Clin Anaesthesiol

20:121-128, 2006.)