| dc.description.abstract | Meme kanseri dünyada en sık görülen ikinci kanser türüdür. Kadınlar arasında en sık görülen kanser olup en önemli ölüm nedenlerinden biridir. Meme cerrahisi geçiren hastaların %50’ sinde kronik ağrı gelişerek hayat kalitelerini önemli ölçüde düşürmektedir. Meme cerrahisinde multimodal analjeziye ek rejyonel yöntemleri tercih etmenin çeşitli avantajları vardır. Bunlar arasında opioid gereksiniminin, postoperatif bulantı ve kusmanın; pulmoner komplikasyonların ve anestezi sonrası bakım ünitesinde kalış süresinin azaltılması en önemlileridir. Rejyonel bloklar arasında pektoral blok tip II (PECS II) blok ultrasonografi (USG) rehberliğinde tek enjeksiyon ile gerçekleştirilmesi sayesinde düşük komplikasyon riskine ve kolay uygulanabilirliğe sahip olma özellikleri ile öne çıkmaktadır.
Ultrasonografi teknolojilerinin son on yıl içerisinde giderek gelişmesi ve görüntü kalitelerinin artması ile rejyonal anestezide USG yaygın bir şekilde benimsenmiştir. Günümüzde ise USG görüntülerinin daha verimli ve objektif değerlendirilmesine olanak sağlayan yapay zeka entegre USG kullanımı rejyonal anestezi pratiğinde daha çok yer bulmaya başlamıştır. Yapay zeka (AI) yazılımlı USG, periferik sinir bloğunun yapıldığı bölgelere ait USG görüntüleri üzerinde belirli anatomik yapıların yerini ve isimlerini işaretlemek amacıyla kullanılan, istenmeyen ponksiyon komplikasyonlarından kaçınılmasını sağlayan bir sistemdir.
Bu çalışmadaki hedefimiz genel anestezi altında mastektomi geçirecek hastalara, cerrahi başlamadan önce konvansiyonel USG veya yapay zeka entegre USG ile PECS II blok uygulayarak, bloğun intraoperatif dönemde hemodinami ve opioid tüketimi üzerine etkisini ve yapay zeka entegre USG kullanımının anesteziyoloji asistanının enjeksiyon bölgesini görüntülemesine katkı ve başarısını araştırmaktır. Bu amaçla Başkent Üniversitesi Klinik Araştırmalar Etik Kurulu onayı (KA21/353) alındıktan sonra mastektomi operasyonu planlanan, 18-75 yaş arası, ASA I-II olan 70 hasta çalışmaya dahil edildi. Bu hastalara, 4. yıl anesteziyoloji asistanı iki öğretim üyesi anesteziyolog gözetiminde randomizasyon sonrasında AI eşliğinde USG ile veya konvansiyonel USG (Grup AI-USG ve Grup USG) ile PECS II blok uyguladı. Asistan doktorun, pektoral bloklarla ilgili tecrübesi olmamasına rağmen, diğer gövde-alan ve periferik bloklarla ilgili USG kullanımı ve rejyonel anestezi hakkında deneyimi vardı. Blok, genel anestezi indüksiyonu sonrasında yapıldı. Hasta verileri intraoperatif dönemde hemodinamik değişiklikler, opioid (remifentanil) tüketimi açısından, postoperatif dönemde ise post anestezi bakım ünitesinde (PACU), postoperatif 6., 12. ve 24. saatlerdeki hemodinami, ağrı skorları (VAS), postoperatif opioid [hasta kontrollü analjezi pompası (HKA) ile uygulanan tramadol] ve gerekirse kurtarıcı analjezik ajan (non-steroid anti-inflamatuar ajan) tüketimi açısından takip edildi. İki grup demografik veriler açısından homojen dağılımlıydı. Tüm hastaların ASA skoru II’ idi. Anesteziyoloji asistanının genel anestezi indüksiyonu ve sonrasında blok yapması için geçen süre USG grubunda daha kısa bulundu. İntraoperatif bradikardi AI-USG grubunda daha sık görülürken bu grupta PACU ünitesindeki taşikardi oranı USG grubuna göre daha az bulundu. AI-USG grubunda VAS skorları postoperatif 24. saatte USG grubuna istatistiksel olarak anlamlı olarak 1 puan daha düşük seyretti (p değeri 0,010). Postoperatif HKA ile tramadol tüketimi ve nonsteroid antiinflamatuar ilaç (NSAİİ) tüketimi AI-USG grubunda daha düşüktü. Tüm bunlar değerlendirildiğinde gelişen teknoloji sayesinde yapay zeka teknolojileri ile desteklenen ultrasonografi cihazlarının, yeni başlayanların gövde blokları uygulamalarında blok alanı görüntülemede kolaylık sağladığını, blok başarı şansını ve hasta konforunu artıracağını, eğitim materyali olarak kullanımının faydalı olacağını gördük.Breast cancer is the second most common type of cancer in the world. It is the most common cancer among women and one of the most important causes of death. Chronic pain develops in 50% of patients undergoing breast surgery, significantly reducing their quality of life. There are several advantages of choosing regional anesthesia techniques in addition to multimodal analgesia in breast surgery. The most important of these are decrease in opioid requirements, postoperative nausea and vomiting incidence, pulmonary complications, and length of stay in the post-anesthesia care unit (PACU). Among the regional blocks, pectoral block type II (PECS II) stands out with its features of having a low risk of complications and easy applicability due to the fact that the block is performed with a single injection under the guidance of ultrasonography (USG).
With the increasing development of ultrasonography technologies and image quality in the last ten years, ultrasonography (USG) has been widely adopted in regional anesthesia. Nowadays, the use of artificial intelligence-assisted USG, which allows for more efficient and objective evaluation of USG images, has started to find more space in the practice of regional anesthesia. USG with artificial intelligence (AI) software is a system used to mark the location and names of certain anatomical structures on USG images of the areas where peripheral nerve block is performed, ensuring the avoidance of unwanted puncture complications.
Our goal in this study is to apply PECS II block, before starting surgery, by either conventional USG or artificial intelligence integrated USG to patients who will undergo mastectomy under general anesthesia, to determine the effect of the block on hemodynamics and opioid consumption in the intraoperative period. Besides, we wanted to investigate the contribution of artificial intelligence integrated USG use in the success of a 4 th year anesthesiology resident for imaging of the injection site.
After receiving the approval of the Clinical Research Ethics Committee of Başkent University (KA21/353), 70 patients with ASA I-II, between the ages of 18-75, who were scheduled for mastectomy surgery were included in the study. A 4. year anesthesiology resident under the supervision of two senior anesthesiologists, performed a PECS II block with AI-integrated USG or conventional USG (Group AI-USG and Group USG) after randomization. Although the resident had no experience with pectoral blocks, she had experience with the use of USG and regional anesthesia related to other trunk-area and peripheral blocks. The block was performed after induction of general anesthesia. Patient data in terms of hemodynamic changes in the intraoperative period, opioid (remifentanil) consumption, and postoperatively hemodynamics, pain scores (VAS), postoperative opioid [tramadol administered with a patient-controlled analgesia pump (PCA)] and, if necessary, rescue analgesic agent (non-steroidal antiinflammatory agent) consumption were monitored in the post anesthesia care unit (PACU), and at postoperative 6., 12. and 24.hours.
The two groups were homogeneously distributed in terms of demographic data. All patients had an ASA score of II. The time took for the anesthesia resident to perform block was found to be shorter in the USG group. Intraoperative bradycardia was observed more frequently in the AI-USG group, while the rate of tachycardia in the PACU unit was found to be lower in this group compared to the USG group. VAS scores in the AI-USG group at PACU, postoperative 24. hours, were 1 point lower than in the USG group, it was statistically significant. Tramadol consumption and nonsteroidal anti-inflammatory drug (NSAID) consumption with postoperative PCA were lower in the AI-USG group.
When all of these are evaluated, we found that ultrasound devices supported by artificial intelligence technologies created by developing technology, help the block area imaging and block performance for beginners in body block applications, although it is not statistically significant. We believe that it will increase the chances of block success and patient comfort, and will be useful as educational materials. | en_US |
