腦出血患者經顱多普勒超聲評估顱內壓變化研究

吳建維，賈嬌坤，丁則昱，趙性泉

卒中已逐漸成為全球主要死亡原因，具有較高致死、致殘率。與西方國家相比，我國出血性卒中發病率明顯較高，為18%～47%[1]。血腫本身、血腫的擴大及血腫周圍水腫，均可導致顱內壓（intracranial pressure，ICP）增高，進而引起腦血流灌注下降、腦疝及不可逆腦損傷等，嚴重影響患者生存及長期預后[2-4]。因此，在臨床工作中，顱內壓監測有利于指導脫水劑的合理應用和對手術指征的掌握，進而改善患者的生存率和長期預后[5]。

目前顱內壓監測方法為有創顱內壓監測和無創顱內壓監測。腦室內、腦實質內、硬膜下、硬膜外和腰椎穿刺置管監測均為有創ICP監測，其中以腦室內、腦實質顱內壓監測最為精確，但有創顱內壓監測存在感染、出血和創傷的風險，且其對儀器設備和操作技術要求較高。無創顱內壓監測方法包括視網膜、耳鼓膜、生物電阻抗、腦電圖（electroencephalogram，EEG）、誘發電位（evoked potentials，EP）和經顱多普勒超聲（transcranial Doppler ultrasound，TCD）等，這些技術均具有簡便易行、安全無創、可重復床旁操作等諸多優點。已有研究表明，TCD可通過檢測患者血流速度及頻譜間接推測顱內壓，TCD參數與顱內壓顯著相關，且可定量分析顱內壓變化[6-11]。

目前國內外研究多通過腰椎穿刺置管等方法檢測顱內壓，進而分析其TCD血流參數與顱內壓間的定性、定量關系，該方法獲得顱內壓的準確性較低，研究所得結果可靠性欠佳，而本研究所有入組患者均行腦實質有創顱內壓監測以獲得更加準確的顱內壓數值，同時考慮到顱內壓實時變化特性，部分患者應用TCD連續監測方法獲取連續血流參數，進一步提高結果準確性。

1 對象與方法

1.1 研究對象 選取2013年7月-2015年3月北京天壇醫院神經病學中心神經重癥科監護室的住院患者，共22例，所有患者均根據2010年11月中華人民共和國發布實施的《成人自發性腦出血診斷標準》確診為腦出血并行腦室內或腦實質有創顱內壓監測和顱內血腫碎吸術，所有患者均簽署了知情同意書。

1.2 納入、排除標準

1.2.1 納入標準 ①臨床確診腦出血；②根據病情已行有創顱內壓監測；③可配合完成TCD檢測。

1.2.2 排除標準 ①顳窗欠佳，無法獲得大腦中動脈血流動力學資料；②既往或入院明確診斷血管畸形；③既往或入院明確診斷大腦中動脈狹窄或閉塞。

1.3 研究流程 所有納入患者均登記人口學資料、主要神經功能評分和病灶特征資料，所有患者均于腦實質放置顱內壓監護微型傳感器探頭（隧道腦實質及硬膜下壓力探頭，PSOPT，SOPHYSA，France），并接顱內壓監護儀（PRESSIO ICP Monitor，SOPHYSA，France），行持續行床旁監測。在此期間，每天復查TCD（Multi-Dop；DWL-Elektroniche Systeme GmbH l?ngerach4 D-78354，sipplingen，Germany），主要監測MCA及ICA血流，記錄血流速度參數，如收縮期峰血流速度（systolic peak velocity，Vs）、舒張期血流速度（diastolic velocity，Vd），數據的采集一般取TCD診斷儀自動計算顯示的參數，但當部分患者信號較弱，采用TCD診斷儀提供的人工測量方法測定Vs和Vd。并根據公式，計算TCD血流參數——平均血流速度（mean velocity，Vm）=（Vs+Vd×2）/3和頻譜形態參數——搏動指數（pulsatility index，PI）=（Vs-Vd）/（Vm）。同時記錄即時ICP數值，體溫、血壓、心率、血氧飽和度等情況。對記錄和計算獲得的TCD血流速度參數、頻譜形態參數和即時ICP以及生命體征等信息進行統計學分析。

1.4 統計學分析 應用SPSS 19.0統計軟件對即時ICP與相應TCD參數進行相關性分析，明確兩者間是否具有相關性。隨后對ICP與TCD參數行多元線性回歸分析，建立TCD參數評估ICP數學模型，并完成方差分析、殘差分析，同時對其診斷顱高壓（ICP＞15 mmHg）的準確性進行評價[12]，繪制受試者工作特征曲線（receiver operating characteristic curve，ROC曲線）。以P＜0.05為差異具有顯著性。

2 結果

2.1 臨床資料 共納入22例患者，其中男17例（77.3%），女5例（22.7%）；平均年齡（51.7±9.61）歲；既往史高血壓病發生率明顯較高，為20例（90.9%）。平均GCS評分為9.00（6.00～11.0）分；平均NIHSS評分為17.0（14.5～21.0）分。病灶主要位于基底節區，共14例（63.7%），3例（13.6%）位于腦葉，5例（22.7%）位于丘腦；平均血腫體積為51.0（31.7～84.1）ml。所有患者平均置管時間為4.00（2.75～4.25）d（表1）。

表1 全部患者基線資料

2.2 TCD血流參數預測ICP數學模型

2.2.1 相關性分析 僅PI與ICP間有顯著相關性，且為正相關，差異具有顯著性（P＜0.01），而平均流速、平均動脈壓、體溫、心率、呼吸、血氧飽和度等與ICP間均無相關性（P＞0.05）（表2）。

表2 基于TCD血流參數、生命體征與ICP的相關性分析

2.2.2 建立ICP預測數學模型 以TCD血流參數、生命體征為自變量，預測顱內壓（intracranial pressure expectation，ICPe）為因變量，行多元線性回歸分析，最終得到的兩者間定量數學模型，即ICPe= -16.8+26.8×PI+0.12×Vm。

上述模型經方差分析可確定方程成立，差異具有顯著性（F=67.6，P＜0.001），且最終納入方程中所有變量，如常量、搏動指數、平均流速均差異均具有顯著性（P≤0.01），調整決定系數（調整R2）為0.46（表3）。

表3 ICP預測數學模型的擬合優度、變量及方程檢驗

2.3 ICP預測模型的檢驗 以ICP＞15 mmHg為顱高壓診斷標準時，檢驗上述數學模型應用于診斷顱高壓的準確性，繪制ROC曲線（圖1）。ICPe的曲線下面積為0.93＞0.5，95%可信區間為0.88～0.97，即運用上述數學模型預測ICP診斷顱高壓具有很高的準確性；PI的曲線下面積為0.92＞0.5，95%可信區間為0.88～0.96，即PI亦可較好的預測顱內壓增高（表4）。

2.4 標準化殘差分析 結果顯示方程預測得到的ICP和實際測量ICP間無明顯差異（圖2）。

3 討論

本研究發現TCD血流參數PI與ICP呈正相關，是預測ICP最重要的指標。目前國內外已有大量研究證明了TCD血流參數與顱內壓具有相關性。如Szczepański等[8]納入40例腦室擴大的患者（Evan比率＞30%），行標準腰椎注入試驗（lumbar infusion test，LIT），結果發現LIT注入期、引流期，增高的ICP與PI間有顯著相關性（r=0.37，P＜0.01）。Wakerley等[13]通過對78例患者行腰椎穿刺測壓，以此為標準，認為PI≥1.26可預測腦脊液（cerebrospinal fluid，CSF）壓力≥20 cmH2O，其敏感性81.1%、特異性96.3%，陽性預測值93.8%，陰性預測值88.1%，總體準確性為90.1%。Kiphuth等[6]通過對59例自發性幕上腦出血患者行有創顱內壓監測，其中56例經腦室引流術、3例放置微型傳感器監測，發現PI與ICP間具有顯著相關性（r=0.71）。綜上TCD血流參數PI與ICP具有顯著相關性，為正相關，且其是預測ICP最重要的指標，這與本研究結果一致。

圖1 顱高壓（ICP＞15 mmHg）時，ICP預測數學模型的ROC曲線

表4 ICP預測數學模型診斷顱高壓時ROC曲線下面積及95%可信區間

圖2 基于最優數據的ICP預測數學模型的標準化殘差圖

本研究建立TCD血流參數預測ICP的數學模型ICPe=-16.7+26.8×PI+0.12×Vm，較為簡潔，利于臨床應用。為更精確地利用TCD評估ICP，研究者建立了不同TCD血流參數與ICP間的定量數學模型，包括ICP與全部TCD血流參數的方程式、ICP與Vm、PI的方程式、ICP與MABP、PI的方程式和ICP與PI方程式等，研究對象亦各有不同（顱腦外傷、感染及卒中等），評估效果參差不齊[11，14-17]。萬景雯等[18]的動物實驗，應用一側顱頂部硬膜外置一可注水的球囊，通過注射器向球囊內注水制作急性階梯性的顱高壓動物模型，經TCD采集基底動脈相關參數，對ICP關于TCD參數值進行線性相關分析，亦得出回歸方程：ICP=122.15-41.37Vs-81.60Vd+115.23Vm-22.80PI+99.16RI，R2=0.986，ICP計算值與實際值誤差最大4.35 mmHg。雖然該數學模型擬合優度較高，但參數繁雜，Vs、Vd、Vm、PI和RI間可能存在共線性，不利于臨床應用。安紅偉等[19]對腦出血患者，經多元線性回歸分析建立方程為ICP=-7.096+20.474×PI+0.053×MABP，預測和實測ICP相關系數為0.80，預測差值在5 mmHg內陽性預測率為89.9%。瑞典的一項前瞻性研究，共納入81例患者，其亦采用腦室內置管，共得到658個PI檢測值，建立了ICP在5～40 mmHg范圍內時，回歸方程為ICP=11.5×PI-2.23，R2=0.73（P＜0.0001，95%CI為±4.2）[20]。同時，亦有研究者認為TCD血流參數評估ICP存在局限性，Zweifel等[21]發現PI與ICP相關系數不高（r=0.31，P＜0.001），且限定ICP＞15 mmHg和ICP＞35 mmHg時ROC曲線下面積分別為0.62和0.74。Staikou等[22]對一例腦室-腹腔分流手術患者60 min CO2低壓氣腹過程監測，發現TCD參數PI最大變化為31%，差異無顯著性。

本研究還存在一些局限性。首先，樣本量相對較小，最終共納入22例患者，得到401次監測數據，所得數學模型擬合優度欠佳，可繼續納入符合納入、排除標準的腦出血患者，擴大樣本量，以得到更為準確數學模型，提高臨床應用價值。其次，研究對象選擇存在一定偏倚，所有納入的患者生命體征均平穩，且以輕、中度顱高壓者為主，重度顱高壓者少見，故樣本存在一定偏倚，影響結果，可在倫理允許情況下，納入病情較重、重度顱高壓患者以減少該因素對結果的影響。再次，本研究未建立內部、外部驗證樣本庫，對數學模型預測準確性的評價效果欠佳，需進一步收集相關患者，建立驗證樣本庫，更為科學、嚴謹、完善地評價數學模型預測價值。

綜上TCD血流參數PI與ICP呈正相關，是預測ICP最重要的指標。ICPe=-16.8+26.8×PI+0.12×Vm（調整R2為0.46）可準確診斷顱高壓（ICP＞15 mmHg），利于臨床應用操作。

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