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Originaltitel:
Characteristics of EEG Burst Suppression pattern during general anesthesia
Originaluntertitel:
Substance-Specific Differences in Human Electroencephalographic Burst Suppression Patterns. - Always Assess the Raw Electroencephalogram: Why Automated Burst Suppression Detection May Not Detect All Episodes.
Übersetzter Titel:
EEG Burst Suppression Muster während Allgemeinnarkose
Übersetzter Untertitel:
Substanz-spezifische Unterschiede von Burst Suppression Mustern im EEG. - Das roh EEG im Auge haben: Warum automatisierte Narkosetiefe Monitore nicht immer alle Burst Suppression Episoden erkennen.
Autor:
Fleischmann, Antonia Maria
Jahr:
2023
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Medicine and Health
Betreuer:
Schneider, Gerhard (Prof. Dr.)
Gutachter:
Schneider, Gerhard (Prof. Dr.); Ilg, Rüdiger (Prof. Dr.); Mühlau, Mark (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
MED Medizin
Stichworte:
Burst Suppression, EEG, anesthesia
Übersetzte Stichworte:
Anästhesie, Burst Suppression, EEG, Narkosetiefe
TU-Systematik:
MED 520
Kurzfassung:
Intraoperative Burst Suppression is an EEG pattern associated with poor postoperative outcome, especially in the elderly. The automated EEG based detection auf Burst suppression during anesthesia has received a lot of attention, especially due to its drawbacks. The monitors may unfortunately underestimate the patient’s actual depth of anesthesia. Newly gained information regarding the architecture of the Burst Suppression rhythm might help in understanding and further on adjusting the monitors...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Burst Suppression ist ein EEG Rhythmus der als Hinweis zu tiefer Narkose gesehen werden kann. Er ist sehr komplex und teilweise noch nicht vollständig verstanden. Durch prozessierte EEG Monitore kann intraoperativ die Narkosetiefe eines Patienten bestimmt werden. Jedoch sind diese Module leider nicht so verlässlich wie sie es sein sollten. Zusätzliche Informationen rund um die Architektur und Erscheinung von Burst Suppression könnten dabei helfen die automatisierten Narkose Tiefe Monitore anzupa...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1694395
Eingereicht am:
13.01.2023
Mündliche Prüfung:
23.11.2023
Dateigröße:
3333325 bytes
Seiten:
72
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20231123-1694395-1-6
Letzte Änderung:
25.04.2024
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