第十一章---肌松监测仪器.ppt

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1、麻醉设备学大连医科大学附属第一医院麻醉科第十一章肌松监测仪器第十一章肌松监测仪器##1.肌松效应监测:临床麻醉病人使用肌松药后,对神经肌肉阻滞性质和效能的监测。##2.肌松效应监测意义:(1)保证手术有良好的肌松效果;(2)准确掌握应用后的肌松恢复情况;(3)防止术后因残余肌松而呼吸抑制。##采用电刺激运动神经,使其所支配部位的肌肉产生收缩与肌电反应,通过传感元件检测反应,经过放大和分析处理,所得检测结果即表示神经肌肉阻滞程度。肌松监测仪分类:MMG型:直接或间接检测肌肉收缩力。EMG型:检测诱发肌肉复合动作电位

2、。第一节EMG型肌松监测仪EMG型肌松自动监测仪基本结构:刺激器、刺激电极、测量电极、放大器、CPU处理单元、显示器、打印机、电源等。##临床麻醉中放置位置:首选腕部、肘部尺神经其次腕部正中神经,胫后神经、腓神经、面部运动神经注意:1.刺激电极放在运动神经干走向的皮肤上,电极间距离为2~3cm2.远离高频电器,避免同一肢体上连接其他监测仪器,减少干扰第二节MMG型肌松自动监测仪一、直接监测MMG型肌松监测仪1.测量原理:在患者手术中用不变的、强度足够大的刺激,使用肌力传感器测得肌肉收缩力,可知神经肌肉的松弛程度。

3、2.优点:直接反应受检部位肌肉的收缩力。3.缺点:设备复杂、影响因素多、检测结果不稳定。二、加速度肌松监测仪是一种间接检测肌肉收缩力大小的检测仪器。结构:(1)加速度传感器(2)电荷放大器(3)信号滤波与自调零(4)信号采集分析处理(5)显示和记录部分(6)刺激器部分(7)皮肤阻抗和刺激电流检测加速度肌松监测仪总体结构图临床应用方法:临床监测时,将加速度传感器和刺激电极分别固定在患者拇指和腕部的运动神经上。开机后按照软件测量程序完成初始化和自检,采用手动和自动方式设置超强刺激的幅度。当调整结束后进入工作状态,这时

4、肌松仪可以按照不同的监测要求输出不同方式的刺激信号。当肌肉产生收缩时,加速度传感器产生和收缩幅度成比例的电压信号,经放大和滤波处理后送入A/D转换器。对采入的数据进行分析处理,将测量结果变换成相应的临床监测参数送显示器显示或打印记录。优点:不易受外界干扰操作简单、方便缺点:测量结果稳定性不如EMG型监测仪。第三节肌松监测方法一、电刺激参数在应用肌松监测仪进行肌松药阻滞效应监测时,为确保刺激电流既安全作用于人体,又能达到监测效果,神经刺激器输出的刺激电脉冲需要预先设置参数,并选择适当的刺激方式。##(一)刺激电压与

5、电流强度电压:300~400mV,常用100~150mV电流:60~80mA,常用20~50mA据刺激电流大小分:超强刺激(40~60mA)亚强刺激(20~30mA)##超强刺激电流:是指引起神经肌肉最大诱发反应的刺激电流。在病人使用肌松药前进行,从2~10mA开始,按2~5mA递增,直到诱发的肌肉收缩或肌电反应不再增加,此时输出的刺激电流值,即为超强刺激。##常用40~60mA##亚强刺激电流:刺激电流小于超强刺激,且不引起神经肌肉最大反应的刺激。##常用20~30mA(二)刺激电流输出方式两种:自动校准输出、

6、手控校准输出(三)刺激脉冲参数1.输出的刺激脉冲波形是单向方波,频率从0.1Hz开始至30~200Hz2.刺激脉冲波形宽度,即刺激脉冲持续时间,常用0.2~0.3ms。刺激脉冲持续时间与神经肌肉的反应强度成正比,持续时间越长,神经肌肉的反应越强。3.刺激间隔时间长短由刺激频率而定,刺激频率越慢,间隔时间相应缩短。二、电刺激方式据神经肌肉阻滞性质、浓度及阻滞后的恢复过程选用不同的电刺激方式(一)单次颤搐刺激神经刺激器产生单刺激输出方波,每隔10~20秒刺激一次,频率为0.1Hz,超强刺激电流为40~65mA,脉冲宽

7、度为0.2ms优点:简单、病人不适感轻,可反复测试。缺点:敏感性较差,不能判断神经肌肉阻滞性质,即属去极化或非去极化阻滞。单次颤搐刺激(二)强直刺激以一组连续的低频输出刺激神经肌肉,频率为30Hz、50Hz、100Hz或200Hz,常用50HZ,刺激电流50~60mA,持续时间为5秒。1.非去极化阻滞时,神经肌肉对强直刺激反应衰减现象,部分出现强直后易化现象,一般持续60秒。2.去极化阻滞时,神经肌肉对强直刺激反应不出现衰减现象可判断阻滞性质##强直后易化现象:部分神经肌肉非去极化阻滞应用强直刺激后,由于乙酰胆碱

8、的合成、动员及消除显著加快,肌肉抽搐反应幅度增高可超过强直前一倍,称为强直后易化现象,一般持续60秒。##优点:1.能更敏感地反应肌肉阻滞程度;2.监测肌肉阻滞性质。##缺点:1.易引起受刺激部位疼痛,清醒病人不易接受;2.神经肌肉传递功能需要一段时间恢复正常(每次强直刺激间至少间隔6~10分钟),此法不宜连续动态监测。(三)四个成串刺激(TOF)临床应用最广由四个频率为

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