事件相關電位、動態腦電圖聯合腦干聽覺誘發電位對昏迷患者預后的評估價值

鄭江環

(貴州醫科大學第二附屬醫院神經內科，貴州 凱里 556000)

事件相關電位、動態腦電圖聯合腦干聽覺誘發電位對昏迷患者預后的評估價值

鄭江環

(貴州醫科大學第二附屬醫院神經內科，貴州 凱里 556000)

目的 探討事件相關電位(ERP)、動態腦電圖(AEEG)聯合腦干聽覺誘發電位(BAEP)對昏迷患者預后的評估價值。方法 選取100例昏迷患者作為研究對象。對昏迷患者進行ERP、AEEG及BAEP檢測，采用Spearman相關性分析昏迷患者AEEG分級和BAEP分級與GOS評分的相關性，并探討ERP、AEEG聯合BAEP對昏迷預后的評估價值。結果 Spearman相關性分析發現，昏迷患者入院1 w內AEEG分級與昏迷發生3個月后 GOS評分呈負相關(r=-0.715 2，P=0.000)；昏迷患者入院1 w內BAEP分級與昏迷發生3個月后 GOS評分呈負相關(r=-0.632 6，P=0.000)。患者入院1 w內行ERP、AEEG聯合BAEP檢測對昏迷患者預后進行評估，其敏感性(SE)、特異性(SP)、對預后評估的準確率(AC)優于格拉斯哥昏迷評分(GCS)、ERP、AEEG以及BAEP(P<0.05)，而預后評估的錯誤率(FA)均低于GCS、ERP、AEEG以及BAEP。結論 ERP、AEEG聯合BAEP可以作為評估昏迷患者預后的重要手段，值得推廣。

事件相關電位；動態腦電圖；腦干聽覺誘發電位；昏迷

昏迷是最嚴重的意識障礙，意識處于持續性完全喪失狀態，大腦皮層及皮層下網狀系統處于高度抑制狀態〔1〕。1974年Teasdale等提出了格拉斯哥昏迷評分(GCS)，此后GCS成為臨床上對昏迷患者進行評估的最常用方法。然而，臨床上無論是GCS評分還是影像學檢查都不能很好地對昏迷患者的預后做出準確地評估〔2〕。如何對昏迷患者進行早期、客觀和準確的預后評估成為困擾神經科醫生的問題〔3〕。本研究利用事件相關電位(ERP)、動態腦電圖(AEEG)聯合腦干聽覺誘發電位(BAEP)對昏迷的預后進行評估。

1 資料與方法

1.2 ERP檢測 (1)N100：將記錄電極放置在Fz處，A2為參考電極，Fpz接地，設置濾波范圍在0.5～100 Hz，分析時間設定為500 ms。經入耳式耳機進行刺激，刺激強度為95 dB。非靶刺激的頻率設置為1 kHz，刺激平臺期持續50 ms，上升期、下降期各持續10 ms，出現概率占80%。靶刺激頻率設置為2 kHz，出現概率占20%。兩種刺激規律交替進行，時間間隔為1 s，疊加50～100次，重復檢測2次。選擇靶刺激引出的ERP為分析對象。檢測結果包括存在與消失2個級別。(2)失匹配負波(MMN)：檢測技術與N100一致。非靶刺激誘發的ERP減去靶刺激誘發的ERP，波形中處在潛伏期100～250 ms之間的最大負相波被確定為MMN。檢測結果包括存在與消失2個級別。

1.3 AEEG檢查 采用日本光電公司 EEG9200K型數字化視頻腦電圖儀。在對患者行心電、呼吸、血壓、血氧飽和度監護的同時連續記錄腦電圖，連續記錄24 h以上，按國際10-20系統放置電極，參照1997年昏迷患者腦電圖分級標準分為5級。

1.4 BAEP檢查 采用丹麥國際聽力生產的Eclipse腦干(聽覺)誘發電位儀，對單側耳進行短聲刺激，刺激強度為108 dB，另一側耳給予60 dB噪聲刺激，重復檢測2次，左右耳依次進行檢查。對各組結果中Ⅰ、 Ⅲ、 Ⅴ波的絕對潛伏期、峰間期和波幅進行分析，并參考 Cant分級標準〔4〕對BAEP進行分級。

1.5 計算方法 ERP、AEEG、BAEP及GOS對昏迷患者預后評估價值需要計算的指標：真陰性(TN)：檢測指標較好且預后較好的昏迷患者；假陰性(FN)：檢測指標較好但預后不良的昏迷患者；真陽性(TP)：檢測指標較差且預后較差的昏迷患者；假陽性(FP)：檢測指標較差而預后較好的昏迷患者；敏感性(SE)：SE=TP/(TP+FN)×100%；特異性(SP)：SP=TN/(TN+FP)×100%〔2〕。ERP、AEEG、BAEP對預后評估的準確率(AC)=(TN人數+TP人數)/總人數；預后評估的錯誤率(FA)=(FN人數+FP人數)/總人數。

1.6 統計學方法 應用SPSS20.0軟件，計量資料組間比較行t檢驗；計數資料行χ2檢驗；相關性分析采用Spearman檢驗。

2 結 果

2.1 昏迷患者AEEG分級與GOS評分的相關性分析 100例昏迷患者中AEEG 1級25例，其中GOS 1分0例、2分0例、3分3例、4分7例、5分15例；AEEG 2級22例，其中GOS 1分1例，2分2例、3分5例、4分9例、5分5例；AEEG 3級23例，其中GOS 1分8例、2分5例、3分2例、4分3例、5分5例；AEEG 4級19例，其中GOS 1分9例、2分6例、3分2例、4分2例、5分0例；AEEG 5級11例，其中GOS 1分8例、2分2例、3分1例、4分0例、5分0例。Spearman相關分析發現，昏迷患者入院1 w內AEEG分級與昏迷發生3個月后 GOS評分呈負相關(r=-0.715 2，P=0.000)。

2.2 昏迷患者BAEP分級與GOS評分的相關性分析 BAEP Ⅰ級33例，其中GOS 1分0例、2分1例、3分3例、4分8例、5分21例；BAEPⅡ級25例，其中GOS 1分1例，2分2例、3分6例、4分11例、5分5例；BAEP Ⅲ級23例，其中GOS 1分9例、2分4例、3分2例、4分4例、5分4例；BAEP Ⅳ級19例，其中GOS 1分12例、2分5例、3分1例、4分1例、5分0例；經Spearman相關分析發現，昏迷患者入院1 w內BAEP分級與昏迷發生3個月后 GOS評分呈負相關(r=-0.632 6，P=0.000)。

2.3 ERP、AEEG聯合BAEP對昏迷預后的評估 ERP、AEEG聯合BAEP檢測對昏迷患者預后評估的SE、SP、AC優于單純GCS、ERP、AEEG以及BAEP(P<0.05)，而FA均低于GCS、ERP、AEEG以及BAEP。見表1。

表1 ERP、AEEG聯合BAEP對昏迷預后的評估(%)

與ERP+AEEG+BAEP比較：1)P<0.05

3 討 論

昏迷是指大腦高級神經活動處于高度抑制的狀態。研究表明，根據GCS評分對于昏迷或植物生存狀態患者預后作出的判斷特異性雖然較高，但預后結果呈假陽性的風險也較高，此現象尤其常見于重癥顱腦損傷病例，因此認為臨床表現及查體對判斷昏迷患者預后的作用有限〔5〕。神經電生理檢查以對神經系統進行功能評價為目的。昏迷患者的腦電活動與其昏迷程度密切相關，故而可通過神經電生理檢測評估昏迷的程度。AEEG結果容易受到藥物的影響〔6〕。在腦干疾病導致的昏迷患者中，腦干網狀上行激動系統功能異常是導致昏迷發生的原因，因此AEEG對昏迷預后的準確性明顯降低。BAEP在人體中波動相當恒定，具有良好的可重復性，并且不易受到睡眠、意識狀態、麻醉鎮靜藥物等干擾，因此常被用來進行昏迷預后評估〔7〕。但是BAEP的檢測只能反映大腦部分區域的功能，僅利用其對昏迷患者預后做出評估有可能出現誤差。

ERP是特殊類型的腦誘發電位，反映認知過程中大腦神經電生理的變化，也被稱為認知電位，其中N100和MMN是患者收到特定刺激進行整合時，自頭皮電極記錄到的特殊誘發電位，能夠反映大腦皮層記憶、思維、認知等高級精神心理活動。N100與MMN在進行檢測時不需要患者主動注意，因此適用于對昏迷患者進行預后評估，其檢測結果的特異度高達100%，敏感度也顯著優于其他檢測手段〔8～10〕。ERP是比較公認的客觀評價大腦皮層刺激過程的一種手段，是指大腦正常生理活動中形成的電位活動，在進行昏迷預后評估時主要基于下列幾個方面：①ERP是完全無創傷的，可以與其他感知檢測同時進行，可以與許多已經十分成熟的神經心理學方法進行交叉驗證；②頭皮記錄的異常ERP與大腦功能區異常對應；③ERP能夠在病情好轉過程中進行監測。記錄和分析ERP時患者處于昏迷或者植物人狀態，臨床上無法對患者的感知程度作出正確判斷，昏迷如果是間腦的功能異常所引起，檢查BAEP可能無異常，有利昏迷患者的預后轉歸。

本研究結果發現，患者的BAEP越接近正常，昏迷患者預后越良好；反之，患者的BAEP指標越差，昏迷患者預后越不良；昏迷患者的AEEG越接近正常，昏迷患者預后越良好；反之，AEEG指標越差，昏迷患者預后越不良。

1 王 淼，劉祎菲，宿英英，等.體感誘發電位聯合事件相關電位預測昏迷患者預后〔J〕.中華神經科雜志，2015；48(3)：197-202.

2 竇志杰，李宇彤，高 輝，等.動態腦電圖結合腦干聽覺誘發電位在昏迷病人預后評估中的價值〔J〕.中國老年學雜志，2012；32(4)：702-3.

3 Bidelman GM，Bhagat SP.Objective detection of auditory steady-state evoked potentials based on mutual information〔J〕.Int J Audiol，2016；55(5)：313-9.

4 Guérit JM.Neurophysiological testing in neurocritical care〔J〕.Curr Opin Crit Care，2010；16(2)：98-104.

5 Rodriguez RA，Bussière M，Froeschl M，etal.Auditory-evoked potentials during coma：do they improve our prediction of awakening in comatose patients〔J〕?J Crit Care，2014；29(1)：93-100.

6 Balconi M，Arangio R.The relationship between coma near coma，disability ratings，and event-related potentials in patients with disorders of consciousness：a semantic association task〔J〕.Appl Psychophysiol Biofeedback，2015；40(4)：327-37.

7 Morlet D，Fischer C.MMN and novelty P3 in coma and other altered states of consciousness：a review〔J〕.Brain Topogr，2014；27(4)：467-79.

8 Dentico D，Cheung BL，Chang JY，etal.Reversal of cortical information flow during visual imagery as compared to visual perception〔J〕.Neuroimage，2014；100(10)：237-43.

9 張 晴，劉青蕊，崔 鵬，等.長程腦電圖聯合腦干聽覺誘發電位在早期預測中重度腦功能損害患者預后中的應用研究〔J〕.現代電生理學雜志，2011；18(1)：3-7.

10 樸虎男，樸蓮荀，杜婷婷.BAEP，BR 及 MEP 聯合檢測在腦死亡診斷中的應用〔J〕.山東醫藥，2012；52(47)：16-7.

〔2016-02-11修回〕

(編輯 袁左鳴)

鄭江環(1971-)，女，副主任醫師，主要從事腦血管疾病、頭痛和神經電生理方面的研究。

R74

A

1005-9202(2017)03-0627-03；

10.3969/j.issn.1005-9202.2017.03.045