麻酔導入中の脳波で術後せん妄は予測できる：Anesthesiology. 2024 May 1;140(5):979-989.

Electroencephalogram Biomarkers from Anesthesia Induction to Identify Vulnerable Patients at Risk for Postoperative Delirium

Marie Pollak, et al.

Anesthesiology. 2024 May 1;140(5):979-989.

要旨

本研究は、プロポフォールによる麻酔導入時にSed Line®によって記録された前頭部脳波（EEG）を用いて、高齢患者における術後せん妄（POD）の予測因子を同定することに焦点を当てている。本研究では、70歳以上の計画的手術を受けた患者を対象(不安が強い人に前投薬あり、propofol iv, frntanyl, remifentanylで導入、麻酔維持薬に規定無し)とし、ベースライン時および意識消失（LOC）後のさまざまな間隔で脳波データを記録した。脳波データのスペクトル解析により、PODを発症した患者とそうでない患者との間で、アルファおよびベータ帯域のパワーとスペクトルエッジ周波数に有意差があることが明らかになった。これらの脳波マーカーをロジスティック回帰モデルに組み入れたところ、麻酔導入初期にPODリスクを同定するための中程度の予測力が示された。また、有意なPODリスクとして、吸入麻酔薬の使用が示唆された。

考察
この所見から、麻酔導入時の特異的な脳波マーカーがPODリスクのある高齢患者を同定できることが示唆される。これらの徴候には、アルファおよびベータパワーの低下、スペクトルエッジ周波数の低下、非周期的オフセットの減少が含まれる。この研究は、麻酔の初期段階で "脆弱な脳 "を認識することの重要性を強調するものであり、これによって麻酔管理や術後ケアを調整することが可能になる。この結果は、アルファとベータパワーの低下が認知的脆弱性のマーカーであることを示す先行研究と一致している。この研究はまた、脳波に基づくPODのリスク評価ツールを開発する可能性を指摘しているが、さらなる検証と前向き研究が必要である。

既存研究との関連性
本研究は、脳波マーカーが麻酔導入時の早期からPODを予測できるという証拠を提供することにより、術後せん妄に関する一連の研究に貢献するものである。この研究は、アルファおよびベータパワーの低下がPODリスクの上昇と関連するというこれまでの知見を支持し、非周期的脳波成分の役割について新たな知見を加えた。この研究はまた、高齢患者のPODリスクを軽減するための神経モニタリングと個別化された麻酔管理の必要性を強調している。

Abstract

背景
術後せん妄は、麻酔を受ける高齢患者によくみられる合併症である。重要な健康問題として認識されるようになってきているとはいえ、術後せん妄のリスクを有する患者の早期発見は依然として課題である。本研究の目的は、プロポフォールによる意識消失時の前頭部脳波を解析することにより、術後せん妄の予測因子を同定することである。

方法
この前向き観察単施設研究では、計画された手術のために全身麻酔を受けた70歳以上の患者を対象とした。手術前日（ベースライン）と麻酔導入中（意識消失後1、2、15分）に前頭部脳波を記録した。術後患者には術後せん妄のスクリーニングを1日2回、5日間行った。スペクトル解析はマルチテーパー法を用いて行った。脳波スペクトルは、周期的成分と非周期的成分（非同期的なスペクトル幅の広い活動に相関する）に分解された。非周期成分はオフセット（y切片）と指数（曲線の傾き）によって特徴づけられる。術後せん妄を発症した患者と発症しなかった患者との間で、計算された脳波パラメータを比較した。有意な脳波パラメータをbinary logistic回帰分析に含め、術後せん妄の脆弱性を予測した。

結果
151例中、50例（33％）が術後せん妄を発症した。意識消失後1分で、術後せん妄患者はαバンドパワー（POD：0.3μV2［0.21～0.71］、noPOD：0.55μV2［0.36～0.74］；P = 0.019）とβバンドパワー（POD：0.27μV2［0.12～0.38］、noPOD：0.38μV2［0.25～0.48］；P = 0.003）、スペクトルエッジ周波数が低下した（POD：10.45Hz［5.65～15.04］、noPOD：14.56Hz［9.51～16.65］；P = 0.01）。意識消失後15分で、術後せん妄患者は非周期的オフセットの減少を示した（術後せん妄：0.42μV2（0.11～0.69）、術後せん妄なし：0.62μV2［0.37～0.79］；P＝0.004）。術後せん妄の脆弱性を予測するロジスティック回帰モデルは、曲線下面積0.73（0.69～0.75）を示した。

結論
この所見は、麻酔導入時の意識消失時に得られる脳波マーカーが、術後せん妄を発症するリスクのある患者を早期に同定するための脳波ベースのバイオマーカーとして役立つ可能性を示唆している。

主要関連論文

• Inouye SK, et al. (1996) - "Delirium in Older Persons" (N Engl J Med): A foundational paper discussing the prevalence, risk factors, and impact of delirium in elderly patients.

• Wildes TS, et al. (2019) - "Electroencephalography Guidance of Anesthesia to Alleviate Geriatric Syndromes (ENGAGES) Study": This study explores the use of EEG monitoring to reduce delirium in older adults undergoing surgery.

• Brown EN, et al. (2010) - "General anesthesia, sleep, and coma" (N Engl J Med): This paper discusses the similarities between anesthesia and natural sleep, providing a basis for understanding EEG changes during anesthesia.

• Sanders RD, et al. (2011) - "Intraoperative EEG Predicts Postoperative Delirium" (Anesthesiology): This paper examines the predictive value of intraoperative EEG for postoperative delirium.

• Gao R, et al. (2017) - "The neural mechanisms underlying the effects of propofol anesthesia on human consciousness and electroencephalogram" (J Neurosci): This study provides insights into the neural basis of EEG changes induced by propofol.