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重型顱腦損傷多模態監測現狀與進展

2022-11-28 02:52:19高志遠陳治軍
醫學理論與實踐 2022年3期

蒯 冀 高志遠 陳治軍

湖北民族大學醫學部荊門臨床醫學院 448000

自1969年Lundberg將持續顱內壓監測應用于臨床以來,該技術在顱腦損傷重癥監護中的應用日趨增多,被認為是神經重癥監護的奠基石。此后,各種神經監測工具被開發出來,以監測不同的生理參數,如腦氧合、腦血流量(CBF)、腦自動調節(CA)、腦電活動和大腦代謝以及腦壓。然而,目前還沒有一種單一的監測方式足夠和理想地適用于所有患者。在20世紀90年代,多模式監測的概念被引入,并將CBF、腦組織氧合和腦內微透析進行綜合監測[1]。我們目前正處于所謂的多模態監測和神經生理學決策支持的時代,本文將系統介紹目前的多模態監測技術。

1 顱內壓(ICP)監測

1.1 有創ICP監測 已知ICP升高對患者有害,與不良預后相關,需要進一步治療。腦室內監測ICP被認為是金標準,不僅是因為它的準確性,還因為它還可以通過釋放腦脊液來達到治療目的。根據實際指南,對于格拉斯哥評分(GCS)≤8且頭顱CT異常的重型顱腦損傷患者推薦進行顱內壓監測,這一建議是基于一些證據表明ICP引導的治療可以降低早期死亡率[2]。雖然對ICP波形的定性評估是當前臨床實踐的一部分,一些機器學習和深度學習算法已經被提出和試驗,以作為處理這些數據的潛在方法[3]。最近的一項研究表明,僅使用波形特征和深度學習算法檢測ICP升高的準確率約為92%[4]。

1.2 無創性ICP監測 無創ICP監測包括經顱多普勒(TCD)、視神經鞘直徑(ONSD)和鼓膜位移(TMD)。這些無創性ICP監測工具不如有創性ICP監測準確[5]。然而,非侵入性ICP傳感器有可能減少對一系列患者進行侵入性干預,因此有必要開發。TCD是目前最常用的無創性顱內壓評估技術,根據平均動脈壓(MAP)變化或脈搏信號特征預測ICP的方法似乎是最可靠的。與腦氧合相比,非侵入性ICP結果的分析,無論是定性的還是定量的,都通過使用有創ICP監測作為參考測量而得到簡化。但該技術嚴重依賴于操作員,且大多基于間歇性測量。TCD通常用于計算Gosling搏動指數,它與腦灌注壓(CPP)和ICP有很好的相關性[6]。

ICP升高可以通過蛛網膜下腔的腦脊液傳播,導致視神經鞘擴張,這可以用經眼超聲檢查來檢測。在侵入性監測不能及時獲得的情況下,ONSD測量可能是ICP的一種有用的篩查工具[7]。最近的一項前瞻性研究顯示了ONSD的敏感性和特異性,并建議將直徑5.6mm作為診斷ICP升高的最佳界值[8]。

2 腦組織氧合監測

2.1 腦組織氧分壓(PbtO2) PbtO2最初是作為一種在控制ICP的過度通氣治療過程中避免腦缺血的方法出現的。腦組織氧合不等于外周血氧飽和度,實際上是腦動靜脈氧分壓差(CBF)和組織氧攝取的組合。因此,影響PbtO2的因素很多,包括腦灌注壓(CPP)、血紅蛋白濃度、血氧飽和度、代謝率和腦血管痙攣。PbtO2可通過PET(金標準)、實質內氧氣傳感器、磁共振光譜、頸靜脈球血氧飽和度(SjvO2)和近紅外光譜(NIRS)進行測量。最常見的監測PbtO2的方法是使用改進的Clark電極的侵入性探針,實質內氧氣監測有潛在的并發癥,如出血、移位和感染,雖然并發癥發生率較低。PbtO2還受到氧擴散的進一步調制,例如在腦組織中,氧的擴散不僅受組織和內皮水腫的影響,還受微血管塌陷的影響[9]。因此,很難為PbtO2定義足夠的目標值。低于20mmHg(1mmHg=0.133kPa)的值通常是供氧不足的可接受閾值,與TBI較差的預后相關。一項Ⅱ期試驗(Boost-Ⅱ,嚴重創傷性腦損傷的腦組織氧氣監測和管理)顯示,PbtO2靶向治療組住院期間的缺氧負擔顯著降低(74%)。

2.2 近紅外光譜(NIRS) NIRS是基于生物組織根據其氧飽和度不同的吸收紅外線的機制。盡管NIRS是非侵入性的,但它也有一些局限性,比如光線穿透顱骨的深度(2~3mm,僅限于灰質),受到顱內和顱外來源的污染,以及紅外光在腦脊液層的均勻分布[10]。與PbtO2相比,近紅外光譜在檢測缺氧事件方面相關性低,準確性有限。

2.3 頸靜脈球氧飽和度(SjvO2) SjvO2可以測量全局腦氧合。作為一種侵入性手術,SjvO2有導管錯位、感染和頸靜脈血栓形成并發癥可能。需要干預的缺血的公認閾值是血氧飽和度的55%。SjvO2的最佳應用是腦外傷和全腦損傷患者[11]。

3 腦微透析(CMD)

微透析技術可以通過插入大腦間質的薄的(0.6mm)開窗雙腔透析導管對小分子物質進行采樣和收集。腦外傷后放置在易損傷區可在線分析細胞外/間質的生化變化,例如乳酸、丙酮酸、葡萄糖、谷氨酸和甘油。它允許對幾種分析物進行直接測量和趨勢分析。

高LPR是缺血和/或彌漫性缺氧的標志,提示存在能量代謝危機,是死亡率的獨立預測因子。LPR的減少可能是有益的治療效果的標志。2014年國際微透析論壇發表的共識聲明將乳酸/丙酮酸比率(LPR)>25和低腦葡萄糖<0.8mmol/L確定為與不良結局相關的病理閾值,需要進行干預[12]。

低腦葡萄糖(<3mmol/L)受動脈血糖(<6mmol/L)的影響,導致乳酸(LP)和LPR比值升高,而腦乳酸/葡萄糖比值在腦糖水平高于5mmol/L時最低,這表明高血糖和低血糖對腦能量代謝都是有害的。相反,輸注高滲乳酸顯示出明顯的大腦葡萄糖節約效應,但僅在有病理性高LPR的患者中。最近的指南證實了 CMD 在檢測腦葡萄糖以個性化血糖為目標時,可以避免代謝衰竭[13]。

谷氨酸是大腦中主要的興奮性氨基酸。在急性顱腦損傷后,細胞Ca2+內流引起神經元去極化,隨后間質谷氨酸增加,無氧糖酵解活性增強,乳酸生成增加。谷氨酸被認為是腦缺血的早期標志[14]。

雖然這些參數被認為是臨床參數和ICP之外的獨立預后預測因子,但目前還沒有明確的干預措施來糾正錯亂的CMD監測數值。這反映了潛在病理生理學的復雜性,導致數值異常的原因多種多樣,包括缺血、皮質彌漫性抑制、線粒體功能障礙、微血管塌陷和彌漫性缺氧[15],但是早期識別這些模式,尤其是與其他多模式監測參數(如ICP、PtiO2、EEG)結合分析時,可能會為臨床干預創造機會之窗,以防治繼發性腦損傷。

4 腦血管自身調節與腦灌注壓

大腦在CPP改變的情況下維持恒定腦血流量的能力被稱為CA,預測急性TBI患者預后最準確的CA指數是壓力反應性指數(PRx)、平均流速指數(Mx)和自動調節反應性指數(Mx)。PRX依賴于動脈血壓和顱內壓之間的相關性(-1~1),負值表示完整的CA,正值表示CA功能失調[16],在重型顱腦損傷中,陽性的PRX與較高的死亡率相關[17]。

最佳腦血流量(CBF)是滿足損傷腦的代謝需要所必需的,目的是保護缺血半暗帶,避免二次損傷的惡化。當CPP低于50mmHg時有缺血跡象,而CPP高于60mmHg可以避免腦氧飽和降低,這表明CPP的臨界閾值在50~60mmHg之間。以CPP為基礎的治療以此水平為目標,已被證明與更好的結果相關,并可能預防腦低灌注和腦血流量過多[18]。然而,由于顱腦損傷后腦血流和代謝的異質性,以及對CPP需求的區域性時間差異,腦監測技術,如頸靜脈血氧飽和度(SvJO2)、PbtO2監測和腦微透析可以提供補充和特定的信息,以便為個體患者選擇最佳的CPP。

5 生化標記物

值得注意的腦損傷生物標記物包括膠質細胞相關的生物標記物(GFAP、S100B)、神經元/軸突相關的生物標記物(神經元特異性烯醇化酶、神經絲輕肽、泛素羧基末端水解酶、tau、淀粉樣蛋白β,αⅡ-血影蛋白分解產物等)和其他炎癥相關的生物標記物(高遷移率族盒蛋白1、各種細胞因子和自身)。到目前為止,還沒有關于在重型顱腦損傷中使用生物標志物的指南。血清半衰期(T1/2)較短的蛋白質生物標志物[如S100B(T1/2為24h)]可能比血清半衰期較長的蛋白質[如NSE(T1/2為48~72h)]更有用。較長的半衰期為檢測嚴重腦外傷患者的二次神經損傷提供了較長的損傷后窗口[19]。

6 腦電活動

腦電活動通常通過腦電圖(EEG)來測量。腦電圖既能檢測癲癇樣活動,又能預測臨床結果。連續腦電圖(EEG)通常用于監測出現創傷后癲癇(PTS)、亞臨床癲癇風險增加或藥物無效的患者。腦創傷基金會的指南建議,在重型顱腦損傷中,臨床PTS的發生率可能高達12%,而亞臨床癲癇的發生率可能高達20%~25%[20]。EEG監測也被用于監測鎮靜藥物的監測,防止過度鎮靜或者鎮靜不足。

7 人工智能

目前分析重癥監護數據的人工智能方法主要有兩種:基于模型的方法和數據驅動的方法。這兩種方法都已經證實了分析大量患者數據的能力,雖然這些人工智能系統都不是為了取代臨床醫生的判斷,但這些系統有可能減少醫療成本和醫療管理中的錯誤或延誤。

雖然人工智能已經在預測未來平均ICP和評估ICP變異性方面取得了進展,但實施人工智能的下一個令人興奮的操作將是直接響應ICP升高的自動化治療。有了對ICP的持續監測,一旦AI檢測到ICP持續升高超過20mmHg,在由強化治療分配的預先指定的時間內,AI就可以實現自動給藥。雖然人工智能不能取代醫療團隊的警惕,但AI自動化將增加ICP突然變化得到更快解決的可能性[21]。

8 展望

重型顱腦損傷救治的未來在于多模態監測,其中顱內壓監測及腦血流監測是基礎,也是核心。多模式神經危重監測考慮患者或其損傷的個體病理生理變化,并允許臨床醫生量身定做個性化的管理決策。多模式監測數據并不是單純的疊加模式,需要相互結合、促進、補充,數據的集成幾乎不可能手動進行,是對硬件+軟件技術的整合,因此需要信息學和涉及臨床醫生、工程師、計算機科學家以及信息學和復雜系統分析專家的協調努力,AI智能控制系統的出現將在神經重癥管理方面帶來無限前景。多模式神經危重監護為強化治療人員提供了一個綜合腦功能生理測量的機會,以便為急性腦損傷患者提供及時和個體化的治療。

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