Monitorización de la nocicepción: índice NOL®. Revisión narrativa

Resumen

Introducción

Las limitaciones de la estimación de la nocicepción en la práctica clínica habitual son considerables, por lo que es deseable disponer de monitores de nocicepción que permitan estimar y controlar mejor la respuesta al estrés quirúrgico. Hasta ahora se han desarrollado monitores basados principalmente en biopotenciales y en la respuesta del sistema nervioso autónomo. El índice NOL® es contribución a este último grupo.

Objetivo

Descripción del funcionamiento del índice NOL® y de los resultados de los estudios sobre el mismo.

Metodología

Revisión narrativa a partir de una búsqueda sistemática en las principales bases de datos de bibliografía médica.

Conclusiones

El índice NOL® aporta el examen simultáneo de un mayor número de parámetros que los dispositivos precedentes, un método complementario de eliminación de artefactos y un análisis basado en un sistema de aprendizaje artificial robusto y con capacidad para gestionar un número elevado de parámetros y las relaciones no lineales entre ellos. Muestra un perfil de sensibilidad/especificidad superior a los parámetros clínicos habituales y capacidad para discriminar estímulos de diferente intensidad, sin influenciarse por los efectos directos de los fármacos analgésicos.

Abstract

Introduction

The limitations of estimating nociception in routine clinical practice are substantial, so it is desirable to have nociception monitors that allow better estimation and control of the response to surgical stress. Until now, monitors have been developed based mainly on biopotentials and on the response of the autonomic nervous system. The NOL® index is a contribution to this last group.

Objective

Description of the performing of the NOL® index and the results of the studies using it.

Methodology

Narrative review based on a systematic review of the literature in the main medical databases.

Conclusions

NOL® index provides the simultaneous examination of a greater number of parameters than previous devices, a complementary method of artifact removal and an analysis based on a robust artificial learning system with the capacity to manage a large number of parameters and nonlinear relationships between them. It shows a sensitivity/specificity profile superior to the usual clinical parameters and the ability to discriminate stimuli of different intensity, without being influenced by the direct effects of analgesic drugs.